大数据领域提供丰富岗位，特别大数据开发岗位，正逐渐从平台开发转向应用开发，反映了大数据全面落地应用趋势。大数据专业涉及数据科学与大数据技术，聚焦数据价值化，涵盖采集、整理、存储、安全、分析、呈现与应用。数据分析是关键步骤，最终目标是实现数据超融合，应用于实际场景，创造价值。

当前，大量数据超出处理能力上限，导致未被有效利用，被称作“暗数据”。IBM报告指出，企业仅对其数据的1%进行了分析应用。因此，大数据专业人才需求量巨大。

大数据开发工程师负责基于大数据服务平台构建应用平台与开发分析程序，涉及大中型企业及网站等业务。

大数据分析师专注于数据挖掘，运用Hive、Hbase等技术进行数据收集、整理、分析，提供行业研究、评估与预测。借助Spotifre、Qlikview和Tableau等新工具，实现数据可视化。

数据挖掘工程师从海量数据中发现规律，需掌握数学知识，如线性代数、高等代数、凸优化、概率论等。常用语言包括Python、Java、C或C++，常与MapReduce结合编写程序，使用Hadoop或Hyp处理数据。Python与Spark也常联合使用。