随着当前大数据技术体系的逐渐成熟，大数据的行业生态也在不断发展和完善，从当前大数据行业的岗位划分来看，大数据岗位可以大致上分为三大类，分别是大数据开发岗、大数据分析岗和大数据运维岗。
另外，由于目前大数据正处在落地应用的初期，所以也有很多人在从事大数据教育岗位。大数据开发岗位是当前人才需求量比较大的岗位之一，而且大数据开发岗位的人才需求类型正在从早期的研发岗，逐渐向大数据行业开发岗位覆盖，相信随着大数据平台逐渐开始在行业领域应用，大数据行业开发领域会释放出大量的人才需求，这个过程也会需要大量的高端应用型人才。
与大数据研发岗位不同，大数据的行业应用级开发主要基于大数据平台展开，来完成行业领域的大数据创新开发，整体的开发难度并不算高，所以大数据专业的本科生往往就能胜任。从这个角度来看，大数据专业的本科生要想提升自身的就业竞争力，应该重视开发能力的提升。
大数据分析岗位的人才需求量也非常大，与大数据开发岗位不同，大数据分析岗位的行业边界更大，不仅IT互联网行业需要大数据分析人才，很多传统行业也需要大量的大数据分析人才，这一点在工业互联网时代会有更加明显的体现。相比于大数据开发岗位来说，大数据分析岗位对于统计学知识的要求也比较高，而且还需要了解更多的行业知识，比如要想在金融领域发展，就需要掌握一定的金融领域知识。
最后，大数据运维岗位也是当前不少大数据毕业生的重要选择，大数据运维岗位对于数学和统计学知识的要求相对比较低，但是对于动手实践能力的要求比较高，要掌握大量大数据平台和工具的安装、配置和维护等知识。如果不愿意与大量复杂的算法和程序打交道，选择大数据运维岗位也是不错的选择。
这几个岗位只是大数据的发展方向，每一个方向还可以衍生出不同的岗位，总而言之，既然选择了大数据，就好好学，你的努力不会辜负你！
另外，由于目前大数据正处在落地应用的初期，所以也有很多人在从事大数据教育岗位。大数据开发岗位是当前人才需求量比较大的岗位之一，而且大数据开发岗位的人才需求类型正在从早期的研发岗，逐渐向大数据行业开发岗位覆盖，相信随着大数据平台逐渐开始在行业领域应用，大数据行业开发领域会释放出大量的人才需求，这个过程也会需要大量的高端应用型人才。
与大数据研发岗位不同，大数据的行业应用级开发主要基于大数据平台展开，来完成行业领域的大数据创新开发，整体的开发难度并不算高，所以大数据专业的本科生往往就能胜任。从这个角度来看，大数据专业的本科生要想提升自身的就业竞争力，应该重视开发能力的提升。
大数据分析岗位的人才需求量也非常大，与大数据开发岗位不同，大数据分析岗位的行业边界更大，不仅IT互联网行业需要大数据分析人才，很多传统行业也需要大量的大数据分析人才，这一点在工业互联网时代会有更加明显的体现。相比于大数据开发岗位来说，大数据分析岗位对于统计学知识的要求也比较高，而且还需要了解更多的行业知识，比如要想在金融领域发展，就需要掌握一定的金融领域知识。
最后，大数据运维岗位也是当前不少大数据毕业生的重要选择，大数据运维岗位对于数学和统计学知识的要求相对比较低，但是对于动手实践能力的要求比较高，要掌握大量大数据平台和工具的安装、配置和维护等知识。如果不愿意与大量复杂的算法和程序打交道，选择大数据运维岗位也是不错的选择。
这几个岗位只是大数据的发展方向，每一个方向还可以衍生出不同的岗位，总而言之，既然选择了大数据，就好好学，你的努力不会辜负你！
