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。

女生是适合学习大数据技术的，而且大数据行业内有很多岗位比较适合女生从事，比如数据整理、存储、分析等岗位都是不错的选择，但是由于大数据的知识体系比较复杂，所以学习起来也具有一定的难度。具体原因如下：

①与男性相比，女性在沟通上更有优势

众所周知，做大数据开发就是为了服务于客户，虽然说做出项目可以满足于客户需求，但是如何完整地表达出你所做的项目初衷，则是不少男性大数据工程师的硬伤。在这一点上，女性就显得更有优势的多。因为女性给人平易近人的感觉，在与客户的沟通中会给客户以好感，自然能够减少与客户的沟通障碍。

②外界对女性工程师的期望值不高

虽说男女平等，但是由于生理原因，外界对女大数据开发工程师的要求，并不如男大数据开发工程师的期望高，因此对于女大数据开发工程师来说其压力也就相对小一些。你可能会觉得这样的环境不公平，但是需要提醒各位的是，在这样的环境下你将会更容易创作出不错的业绩，证明自身的实力，企业也将会格外重视你的发展，给你更多的空间。

③女性大数据开发工程师心细惹人爱

绝大部分男大数据开发工程师性格大大咧咧，在工作中常常会有粗心大意的毛病。但是女工程师相对来说，就比较少，这正是因为女性的细心，女工程师的细心常常能够找到开发过程中的bug，因此很多公司非常乐于招聘女性大数据开发工程师。

首先，大数据分析师是大数据时代背景下产生的一种新型技术岗位，与传统数据分析师的区别主要体现在三个方面，其一是技术体系结构不同;其二是岗位任务目的存在一定的区别;其三是工作场景具有一定的区别。

​对于大数据分析师来说，要具备更加全面的知识结构，涉及到大数据平台知识、算法设计知识、程序设计知识和具体的行业知识等，所以相对于传统的数据分析师来说，大数据分析师的从业门槛有了一定程度的提升。从目前行业领域的人才招聘情况来看，大数据分析岗位往往需要具有较高的学历要求，研究生往往更愿意从事相关岗位。

大数据分析的目的与传统的数据分析目的也存在一定的区别，主要体现在两个方面，其一是大数据分析比较注重数据的价值化，简单的说，大数据分析的结果会提升数据的价值，而传统数据分析的目的往往是以应用为导向的。另一个区别在于，大数据分析的结果往往是为了提供给智能体使用，比如人工智能领域的算法训练、验证等过程都需要大数据分析的参与。

在工作场景上，大数据分析与传统的数据分析也存在一定的区别，大数据分析往往需要借助于大数据平台进行，比如Hadoop、Spark，以及各种商用的大数据平台等，但是传统的数据分析往往会基于Excel或者是传统数据库进行。相对于传统数据分析工具来说，大数据分析的工具往往更加丰富，复杂程度也有明显的提升。