大數據涉及的專業有數據科學、數據分析、數據工程、人工智能、雲計算、數據隱私和安全、商業分析、數據可視化、數據治理。
1、數據科學：數據科學是研究如何從大數據中提取有用信息和洞察的學科，結合了統計學、機器學習、數據挖掘和可視化等領域的知識。
2、數據分析：數據分析專註於收集、處理和分析大規模數據集，以識別模式、趨勢和關聯性，為企業和組織提供決策支持。
3、數據工程：數據工程師負責構建和維護大規模數據處理系統，包括數據倉庫、數據管道和數據集成等基礎設施。
4、人工智能：人工智能涉及大量的數據集和模型訓練，以構建智能系統和算法，用於自動化決策、自然語言處理、計算機視覺等應用。
5、雲計算：雲計算提供了處理和存儲大數據的強大基礎設施，包括分布式計算、彈性存儲和數據處理服務等。
6、數據隱私和安全：針對大數據的隱私和安全問題，專業人員致力於保護數據的完整性、保密性和可用性，以避免數據泄露和濫用。
7、商業分析：商業分析師利用大數據來評估市場趨勢、競爭情報和消費者行為，為商業決策提供洞察和建議。
8、數據可視化：數據可視化專家將大數據轉化為圖形、圖表和可交互式界面，以幫助用戶更好地理解和解釋數據。
9、數據治理：數據治理專業人員負責制定和實施數據管理策略，確保數據的質量、壹致性和合規性。
大數據涉及的專業就業領域
1、數據分析師：處理和分析大規模數據集，從中提取有用的信息和洞察，為企業和組織提供決策支持。
2、數據科學家：利用統計學、機器學習和數據挖掘等技術，開發和應用模型來解決復雜的數據問題，挖掘數據中的潛在價值和趨勢。
3、數據工程師：負責設計、構建和維護大規模數據處理系統和基礎設施，包括數據倉庫、數據管道和數據集成等。
4、人工智能工程師：利用大數據集和機器學習算法，開發人工智能系統和應用，包括自然語言處理、圖像識別等領域。
5、數據可視化專家：將大數據轉化為可視化的圖形、圖表和交互界面，幫助用戶更好地理解和解釋數據，支持決策和溝通。
6、雲計算工程師：利用雲計算技術和平臺，構建和管理大數據處理和存儲系統，實現高性能和可擴展性的數據處理。
7、數據治理專員：制定和實施數據管理策略，確保數據質量、壹致性和合規性，管理數據安全和隱私保護。
8、其他領域：大數據還涉及到市場調研、金融風險分析、醫療數據分析、智慧城市規劃等各行各業的應用領域。