‌大数据行业主要提供5个核心职位方向：数据分析师、大数据工程师、数据科学家、数据架构师和商业智能（BI）分析师‌。这些岗位覆盖数据处理全链条，从底层技术搭建到商业决策支持，薪资水平普遍高于行业均值且人才缺口持续扩大。

1. ‌数据分析师‌
   负责清洗、整理业务数据并生成可视化报告，常用工具包括Excel、SQL和Tableau。核心能力是快速发现数据规律，为运营、市场部门提供可落地的优化建议，适合逻辑清晰且具备业务敏感度的人才。

2. ‌大数据工程师‌
   专注搭建和维护数据处理系统，需掌握Hadoop、Spark等分布式框架及Java/Python编程。工作涉及数据管道设计、性能优化，技术门槛较高但职业发展天花板显著，常见于互联网大厂和金融科技公司。

3. ‌数据科学家‌
   综合运用机器学习、统计学解决复杂问题，比如用户画像建模或风险预测。要求熟练使用Python/R、TensorFlow，通常需要硕士以上学历，在AI驱动型企业中属于高薪战略岗位。

4. ‌数据架构师‌
   设计企业级数据平台的整体技术方案，需精通云计算（如AWS/Azure）和数据安全规范。强调跨部门协作能力，适合有10年以上经验的资深技术者，主导数据中台等大型项目。

5. ‌商业智能分析师‌
   通过Power BI等工具将数据转化为商业洞察，驱动销售策略或产品迭代。侧重SQL查询和行业知识（如零售、医疗），适合擅长沟通且具备商业思维的技术型人才。

随着企业数字化转型加速，掌握数据挖掘、云计算等技能将成为职业竞争关键。建议从业者根据自身技术基础与兴趣方向，选择细分赛道持续深耕。