現在已經進入了大數據時代，大數據技術在各行各業都發揮了很大的作用，并且未來還將更進一步的滲透到人們的工作生活中，這也意味著，未來會需要很多掌握了大數據相關技術的人才，從長遠的角度來看，如果現在把握學大數據的就業方向，以后就能在大數據職場輕松就業。那么，大數據學出來能做什么工作？

工作一：大數據開發工程師

大數據開發工程師：統計、精簡到兩種指標、PV和UV，簡化成一句話：PV和UV用于統計各種指標。具體工作沒那么簡單，從業者需要有知識的應用，比如hadoop.spark.kafka.python。大數據開發主要基于大數據服務平臺，很多大中型業務應用包括企業應用和各種網站。能夠構建大數據應用平臺，開發和分析應用。

工作二：Hadoop開發工程師

信息時代數據的爆炸式增長，使得數據的規模越來越大。傳統BI，即商業智能，增加了企業的負擔。然而，Hadoop廉價的數據處理能力被重新挖掘，企業需求持續增長。

工作三：數據挖掘

當數據被清理并準備好檢查時，搜索過程可以通過數據挖掘來開始。這是企業進行實際發現、決策和預測的過程。數據挖掘是大數據過程在許多方面的真正核心。數據挖掘解決方案通常非常復雜，但要提供一個有趣和友好的用戶界面，這很容易做到。數據挖掘工具面臨的另一個挑戰是，它們確實需要工作人員來開發查詢，因此數據挖掘工具的能力并不比使用它的專業人員更強。

工作四：信息架構工程師

信息架構師需要知道如何定義和歸檔關鍵元素，以確保最有效的數據管理和使用方式。信息架構師的關鍵技能包括主要數據管理。信息架構工程師的工作內容包括業務知識和數據建模。

工作五：大數據分析師

大數據分析師需要分析和展示大量的大數據，并提取有價值的信息來支持決策，而大數據分析師實際上是從事這類工作的從業者。
大數據分析師不僅要有數據分析知識，還要掌握大數據技術的相關知識，比如Hadoop.Python，擁有更全面的大數據知識體系。主要負責數據挖掘，使用Hive、Hbase等技術，專門為從事行業數據收集、整理、分析和基于數據的專業人士進行行業研究、評估和預測。新的數據可視化工具可以通過使用spotifre、qlikview和tableau實現數據可視化和數據呈現。
整體上來看，學大數據的就業方向非常的廣，不管是互聯網、物聯網，還是人工智能、電商、在線教育等，其實都是需要大數據技術的，所以對這方面人才的需求量也會比較大，學習了大數據，以后職場就業就更容易。