随着大数据往各领域延伸发展，市场对统计学、数学方面的专业人才，数据分析、数据挖掘、人工智能等偏软件领域的需求加大。大数据开发岗位是当前人才需求量比较大的岗位之一，不论是本科生还是研究生，当前选择大数据开发岗位会有相对较大的选择空间。

大数据专业毕业生未来的岗位选择空间比较大，有三大类岗位可选择分别是大数据开发岗位、大数据分析岗位和大数据运维岗位，在不同的行业和技术体系结构下这些岗位也包含很多细分的岗位。

目前企业提供的大数据岗位按照工作内容要求，可以分为以下几类：

① 初级分析类，包括业务数据分析师、商务数据分析师等。

② 挖掘算法类，包括数据挖掘工程师、机器学习工程师、深度学习工程师、算法工程师、AI工程师、数据科学家等。

③ 开发运维类，包括大数据开发工程师、大数据架构工程师、大数据运维工程师、数据可视化工程师、数据采集工程师、数据库管理员等。

④ 产品运营类，包括数据运营经理、数据产品经理、数据项目经理、大数据销售等。四类岗位的数量和占比见下图。

大数据开发岗位分为平台研发岗位和行业场景开发岗位两大类，通常大数据平台研发岗位对于从业者的要求相对比较高属于研发级岗位，而大数据行业应用场景开发则相对要容易一些。

对于本科生来说，如果未来要从事大数据开发岗位在工作的初期通常要面临两大困难，其一是如何顺利融入技术团队，此时自身的实践经验积累就比较重要了，包括自身的程序设计能力和对于大数据平台的熟悉程度，其二是行业背景知识行业背景知识的缺乏通常是初级开发人员所面临的最大困难之一。

大数据专业是一个比较典型的交叉学科，涉及到的内容包括数学、统计学和计算机三大学科，所以学习的内容还是比较多的，如果不能做好一个系统的学习规划，很容易导致学得杂而不精，这对于就业会产生一定的负面影响。所以本科期间应该选择一个主攻方向围绕这个主攻方向来组织知识结构和提升实践能力。

从目前的招聘信息来看，对大数据的学历要求并不是如想象中的高而