大数据方面有许多工作领域可以选择，以下是一些比较好找工作的方向：

1. 数据分析师：数据分析师负责收集、整理和分析大量数据，并从中提取有价值的信息和洞察。他们通常需要具备扎实的统计学和数据分析技能，熟悉数据处理工具和编程语言（如Python、R等），能够为企业提供数据驱动的决策支持。

2. 数据工程师：数据工程师主要负责构建和维护大规模数据处理系统，包括数据采集、存储、清洗和转换等。他们需要熟悉大数据技术栈（如Hadoop、Spark等），有数据库管理和编程经验，能够设计和优化数据架构，确保数据的高效流动和可靠性。

3. 机器学习工程师：机器学习工程师专注于开发和实现机器学习算法和模型，用于数据分析、预测和决策。他们需要具备数学、统计和编程的基础知识，熟悉常见的机器学习框架和算法，能够处理和挖掘大规模数据集。

4. 数据科学家：数据科学家是数据分析和机器学习的综合岗位，他们既需要具备统计学和数据分析的能力，又需要熟悉机器学习和深度学习的方法。他们通常负责解决复杂的业务问题，通过数据挖掘和建模来提供洞察和预测。

此外，还有数据可视化专家、数据治理专家等相关职位也有较好的就业前景。总的来说，大数据领域的工作机会广泛，但也需要具备相关的技能和知识，不断学习和更新自己的技术能力，才能在竞争激烈的就业市场中脱颖而出。

5. 云计算工程师：随着云计算的快速发展，云平台上的大数据处理和分析需求也越来越大。云计算工程师负责设计和实现大规模数据处理和存储解决方案，熟悉云平台（如AWS、Azure等）上的大数据服务和工具，具备分布式计算和存储的经验。

6. 数据安全专家：随着大数据的广泛应用，数据安全和隐私保护变得尤为重要。数据安全专家负责设计和实施数据安全策略，保护大数据系统和数据资产的安全性。他们需要熟悉数据安全标准和技术，具备网络安全和加密算法的知识。

7. 数据架构师：数据架构师负责设计和规划大数据系统的架构，包括数据流程、数据存储和数据处理等方面。他们需要了解不同的数据存储和处理技术，能够根据业务需求设计高效和可扩展的数据架构。

8. 数据产品经理：数据产品经理负责将大数据应用到产品开发中，将数据分析和挖掘的结果转化为有价值的产品功能。他们需要了解用户需求和市场趋势，具备产品设计和项目管理的能力，能够与数据科学家和工程师紧密合作。

以上只是大数据领域的一些主要工作方向，随着技术的发展和需求的变化，还会出现新的工作领域和职位。无论选择哪个方向，持续学习和提升技能都是非常重要的，同时也要保持对新技术和趋势的关注，以适应行业的变化和发展。