大數據方向的工作目前分爲三個主要方向:
01.大數據工程師
02.數據分析師
03.大數據科學家
04.其他（數據挖掘本質算是機器學習，不過和數據相關，也可以理解爲大數據的一個方向吧）
一、大數據工程師的技能要求
二、大數據學習路徑
很多初學者，對大數據的概念都是模糊不清的，大數據是什麼，能做什麼，學的時候，該按照什麼線路去學習，學完往哪方面發展，想深入瞭解，想學習的同學歡迎加入大數據學習qq羣：199427210，有大量乾貨（零基礎以及進階的經典實戰）分享給大家，並且有清華大學畢業的資深大數據講師給大家免費授課，給大家分享目前國內最完整的大數據高端實戰實用學習流程體系
階段一：Java基礎
掌握JAVA基本語法、面向對象、集合、IO流、多線程、網絡編程
階段二：MySQL
CRUD
階段三：Linux
常用的操作命令
階段四：Hadoop生態系統
HDFS、YARN、MapReduce、Hive、HBase、Zookeeper、Flume、Kafka、Sqoop、Spark
階段五：Spark生態系統
Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming、MLlib、Graphx
階段六：項目實戰
用戶推薦系統
階段七：Python
學習python的基礎語法。後面的數據爬去、算法的實現、機器學習、深度學習中會用到，學習numpy和panada。
階段八：HTML
學習HTML的基礎語法，瞭解網頁的構成。
第一：系統化課程+經驗豐富講師
0基礎學大數據開發一定要系統化的學習，畢竟沒有基礎。如果沒有一個系統化的課程，既不利於學習的高效性，也不利於形成完整的知識體系。另外，大數據包含的內容很多，0基礎的求學者如果沒有專門的老師帶着去學習，在學習的過程會遇到很多的瓶頸，從而降低學習的效率。
第二：測驗+實訓項目，保障學習效率
在學習的過程中，不僅是需要努力去向前學習，更需要不斷的去複習。但是，很多求學者在複習的時候卻往往找不到方向，而這，就需要定時的測驗來幫助求學者去檢驗自己學習效果，當然，也能夠爲求學者提供複習的方向。
對於實訓項目的操作，並不只是讓求學者提高實戰能力，還是讓求學者能夠在真實的實訓項目當中，找到自己的欠缺，以便自己及時的去複習，及時的去完善和提升自己。
進入大數據領域，被很多人看成是實現自己快速發展的一個契機，但是，誰都不可能一下吃成個胖子。學習必須腳踏實地的來。
