1、数据工程师 数据工程师是大数据领域中的核心岗位之一。他们主要负责数据的采集、清洗、整合和处理工作。他们需要具备编程能力，熟悉数据处理工具和平台，如Hadoop、Spark等，以确保数据的质量和可用性。此外，他们还需要具备数据库管理知识，能够设计并管理大型数据库系统。
2、大数据专业的岗位种类繁多，涵盖了系统的研发、应用开发、数据分析、数据可视化以及数据安全等多个领域。 大数据系统研发工程师：这些专业人才负责大数据系统的研发工作，包括构建大规模非结构化数据模型、大数据存储、数据库架构设计、数据库优化以及数据中心的结构设计等。
3、数据挖掘工程师：数据挖掘工程师在海量数据中寻找模式和规律，需要具备较强的数学背景，包括线性代数、概率论等。他们常用的编程语言有Python、Java、C或C++，并且可能使用MapReduce编写程序，利用Hadoop或Hive处理数据，有时还会结合Spark使用。
1、大数据专家。大数据工程师的上级是大数据专家。大数据工程师是从事大数据采集、清洗、分析、治理、挖掘等技术研究，并加以利用、管理、维护和服务的工程技术人员。主要是对海量数据进行挖掘，分析，计算并为企业做出商业决策，发掘商业模式提供重要支持。
2、大数据工程师 大数据工程师的话其实包含了很多，比如大数据开发，测试，运维，挖据等等，各个岗位不同薪资水平也不大相同。
3、大数据工程师：负责搭建大数据平台、开发和优化数据处理系统和数据仓库。 数据架构师：负责设计和管理企业的数据架构，确保数据在系统中的完整性和一致性。 数据仓库架构师：负责设计和开发数据仓库，使商业智能系统从中获取可靠数据以支持业务决策。
4、大数据开发工程师 大数据开发工程师，精简到一个词语就是：统计；精简到两类指标就是：PV和UV；精简到一句话就是：统计各种指标的PV和UV。当然，具体的工作，并不是这么的简单，还需要从业者具备hadoop、spark、kafka、python等知识的应用。
5、而且这是大趋势，市面上大多数的数据分析都是比较低级的业务分析工作，不需要专门设立新的分析岗位来负责，交给产品、运营的人做就行了；比较高级的数据分析工作，比如业务决策等还是比较少的，目前来说整个大数据分析工程师行业的专业深度还不够深。
6、大数据工程师、大数据维护工程师、数据挖掘师、大数据算法师。大数据开发方向：涉及的岗位诸如大数据工程师、大数据维护工程师、大数据研发工程师、大数据架构师等。数据挖掘、数据分析和机器学习方向：涉及的岗位诸如大数据分析师、大数据高级工程师、大数据分析师专家、大数据挖掘师、大数据算法师等。
数据分析师与数据科学家的差异 数据分析师通常是关注现状分析和业务洞察的角色，他们的工作聚焦于数据解读和报告，为决策者提供关键信息。相比之下，数据科学家则倾向于进行更深层次的预测分析和模型开发，有时需要具备科研背景，他们的目标是优化产品和业务流程。
大数据是互联网上海量的数据挖掘，而数据挖掘更多的是针对企业内部的小数据挖掘，数据分析是进行有针对性的分析和诊断，大数据需要分析的是趋势和发展趋势，数据挖掘主要是发现问题和诊断。数据分析更多采用统计学的知识，对原数据进行描述性和探索性分析，从结果中发现价值信息来评估和修正现状。
数据分析师与数据挖掘工程师本质上是不一样的。“数据分析”的重点是观察数据，而“数据挖掘”的重点是从数据中发现“知识规则”。“数据分析”得出的结论是人的智能活动结果，而“数据挖掘”得出的结论是机器从学习集（或训练集、样本集）发现的知识规则。
数据挖掘/算法工程师 算法工程师是通过算法搜索隐藏在大量数据中的特定内容的大数据专业人士。这项工作有助于企业做出明智的决策，提高工作效率，降低错误率。数据挖掘已成为许多 IT 战略的重要组成部分，其大数据专业人员的需求量也很大。
数据分析师岗位重在“分析”，数据挖掘工程师岗位重点是要“挖掘”。【数据分析师】：基于业务，通过数据分析手段发现和分析业务问题，为决策作支持。一般招聘这类岗位的公司规模都不会太小，人数可能不是一个唯一的衡量指标，但是业务规模肯定比较大，反而言之，业务规模太小的公司就没什么可分析的了。
数据分析师：负责通过数据分析提供业务洞察和建议，帮助企业做出决策。数据工程师：负责搭建数据处理系统，包括数据采集、存储、处理、展示等环节。数据科学家：负责通过机器学习、数据挖掘等算法技术，从大量数据中挖掘有价值的信息。
1、大数据工程师可以做大数据开发工作，开发，建设，测试和维护架构，负责公司大数据平台的开发和维护，负责大数据平台持续集成相关工具平台的架构设计与产品开发等。
2、大数据工程师的主要工作是：分析历史、预测未来、优化选择。分析历史，找出过去事件的特征：大数据工程师一个很重要的工作，就是通过分析数据来找出过去事件的特征。找出过去事件的特征，最大的作用是可以帮助企业更好地认识消费者。通过分析用户以往的行为轨迹，就能够了解这个人，并预测他的行为。
3、大数据工程师主要是，分析历史、预测未来、优化选择，这是大数据工程师在“玩数据”时最重要的三大任务：找出过去事件的特征：大数据工程师一个很重要的工作，就是通过分析数据来找出过去事件的特征。找出过去事件的特征，最大的作用是可以帮助企业更好地认识消费者。
4、数据工程师是大数据专业中的一种职业，主要掌握“战术层面”的数据技能，专注于使数据可用并能够在生产环境中对数据进行处理。数据工程师需要掌握大数据平台体系结构等知识。在大数据应用开发工程师这个岗位上，需要掌握大数据平台体系结构等知识。
5、大数据工程师可以从事对大量数据的采集、清洗、分析、治理、挖掘，并对这些数据加以利用、管理、维护和服务的相关技术工作。大数据工程师专业技术水平等级培训考试分初级、中级、高级三个级别。
6、大数据开发工程师 负责公司大数据平台的开发和维护，负责大数据平台持续集成相关工具平台的架构设计与产品开发等。数据分析师 进行数据搜集、整理、分析，针对数据分析结论给管理销售运营提供指导意义的分析意见。
