1、大数据开发工程师

开发，建设，测试和维护架构;负责公司大数据平台的开发和维护，负责大数据平台持续集成相关工具平台的架构设计与产品开发等。

2、数据分析师

收集，处理和执行统计数据分析;运用工具，提取、分析、呈现数据，实现数据的商业意义，需要业务理解和工具应用能力。

3、数据挖掘工程师

数据建模、机器学习和算法实现;商业智能，用户体验分析，预测流失用户等;需要过硬的数学和统计学功底以外，对算法的代码实现也有很高的要求。

4、数据架构师

需求分析，平台选择，技术架构设计，应用设计和开发，测试和部署;高级算法设计与优化;数据相关系统设计与优化，需要平台级开发和架构设计能力。

5、数据库开发

设计，开发和实施基于客户需求的数据库系统，通过理想接口连接数据库和数据库工具，优化数据库系统的性能效率等。

6、数据库管理

数据库设计、数据迁移、数据库性能管理、数据安全管理，故障检修问题、数据备份、数据恢复等。

7、数据科学家

数据挖掘架构、模型标准、数据报告、数据分析方法;利用算法和模型提高数据处理效率、挖掘数据价值、实现从数据到知识的转换。

8、数据产品经理

把数据和业务结合起来做成数据产品;平台线提供基础平台和通用的数据工具，业务线提供更加贴近业务的分析框架和数据应用。

1、Java

Java是现阶段使用较为居多，为什么呢?是由于玩Java转到大数据人数太多人的缘故，所以很多人都喜欢使用Java，也有的是由于公司为了维护和人才的使用考虑，会选择使用Java语言开发，也有的是因为平台会有Hadoop的MapReduce老程序与Spark任务混合使用，为了平台统一开发语言而选择Java，也有的公司为了对接外面项目而选择通用性比较强的Java语言开发。

2、Scala

也可以是说大数据Spark开发的主力语言了，因为当你学习Spark后，就一定会对Scala有进一步的研究与学习，因为为了学好Spark技术你需要研究源码、需要更简洁快速开发项目。从而Spark大数据开发语言Scala是最多。

3、Python

在机器学习、AI的崛起，也有很多人青睐的语言了;还有一波人喜欢，那就是大数据分析人员，在SQL与spark SQL 使用Python来进行脚本调度。

4、R

R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。

大数据时代则对从业人员素质的要求越来越高，因为数据处理变得越来越复杂，数据人才的竞争也越来越激烈，很多大公司都在寻找尖端人才。而且，大到国防、金融，小到跟生活息息相关的物流、购物、医疗、交通等，都日益需要大数据的支撑。

大数据技术专业属于交叉学科：以统计学、数学、计算机为三大支zhi撑性学科;生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。

此外还需学习数据采集、分析、处理软件，学习数学建模软件及计算机编程语言等，知识结构是二专多能复合的跨界人才(有专业知识、有数据思维)。