壹、編程語言
學習大數據技術，首先要掌握壹門基礎編程語言。Java編程語言應用廣泛，所以會有更多的就業機會，而Python編程語言正在高速普及應用，學習Python會有更多的就業方向。
第二，Linux
學習大數據，必須掌握Linux技術的壹些知識，不需要達到就業的水平，但是必須掌握Linux系統的基本操作。能夠處理實際工作中遇到的相關問題。
第三，SQL
大數據的特點是數據量非常大，所以大數據的核心之壹就是數據倉庫相關工作。所以大數據工作對數據庫的要求非常高。甚至很多公司單獨設置數據庫開發工程師。
第四，Hadoop
Hadoop是分布式系統的基本框架，以可靠、高效和可擴展的方式處理數據。它具有高可靠性、高可擴展性、高效率、高容錯性和低成本的優點。Hadoop是從事大數據相關工作的必學知識點。
動詞 （verb的縮寫）火花
Spark是專門為大規模數據處理設計的快速通用計算引擎。可以用來完成各種操作，包括SQL查詢、文本處理、機器學習等等。
第六，機器學習
機器學習是目前人工智能領域的核心技術，在大數據專業也被廣泛引用。機器學習在算法和自動化的發展中起著非常重要的作用。可以大大拓展自己的就業方向。
大數據和雲智能是互聯網行業最重要的板塊。借助大數據技術，企業不僅可以規避發展時將面臨的各種風險，還可以解決發展過程中遇到的各種問題。近年來，大數據公司越來越多，但對大數據人才的需求仍有較大缺口。為了應對市場需求，中國未來需要更多的大數據人才。百度、阿裏、JD.COM等互聯網公司憑借強大的技術和數據優勢，都將大數據作為企業的重要戰略部署。
大數據專業未來就業方向分析；
壹. ETL研究和開發
隨著企業數據的種類和來源越來越多，數據的集成和處理變得越來越困難，企業迫切需要壹個具有數據集成能力的人才。ETL開發人員這是基於這種需求而誕生的專業崗位。大數據時代ETL人才炙手可熱的原因之壹是，在企業大數據應用初期，Hadoop只是窮人的ETL。
二、Hadoop開發
隨著數據規模越來越大，傳統BI的數據處理成本過高，企業負擔加重。Hadoop廉價的數據處理能力被重新挖掘，企業需求持續增長。並成為大數據人才必須掌握的技術。
第三，可視化工具的開發
可視化開發是指在可視化工具提供的圖形用戶界面上，通過操作界面元素，由可視化開發工具自動生成相關的應用軟件，所有的數據可以很容易地跨多個資源和層次進行連接。以前數據可視化屬於商業智能開發人員的範疇，但是隨著Hadoop的興起，數據可視化已經成為壹個獨立的專業技能和崗位。
第四，信息架構開發
大數據重新點燃了主數據管理的熱潮。充分利用企業數據，支持決策，需要非常專業的技能。信息架構師必須知道如何定義和歸檔關鍵元素，以確保以最有效的方式管理和利用數據。信息架構師的關鍵技能包括主數據管理、業務知識和數據建模。
動詞 （verb的縮寫）數據倉庫研究
為了便於企業決策，為分析報告和決策支持而創建的數據倉庫研究職位是所有類型數據的戰略性集合。為企業提供商業智能服務，指導業務流程改進，監控時間、成本、質量和控制。
第六，OLAP發展
OLAP在線分析的開發人員負責從關系或非關系數據源中提取數據以建立模型，然後創建數據訪問的用戶界面以提供高性能的預定義查詢功能。
七、數據科學研究
數據科學家是壹種全新的工作類型，可以將企業的數據和技術轉化為企業的商業價值。隨著數據科學的發展，越來越多的實際工作將針對數據，這將使人類能夠理解數據，從而理解自然和行為。
八、數據預測與分析
營銷部門經常使用預測分析來預測用戶行為或目標用戶。預測分析開發者的壹些場景看起來像數據科學家，就是在企業歷史數據的基礎上，通過假設來測試閾值，預測未來的業績。
九、企業數據管理
為了提高數據質量，企業必須考慮數據管理，設立數據管家職位。這個崗位的工作人員需要能夠利用各種技術工具收集企業周圍的大量數據，對數據進行清洗和標準化，並將數據導入數據倉庫成為可用版本。
X.數據安全研究
數據安全崗位主要負責企業大型服務器、存儲、數據安全的管理，以及網絡與信息安全項目的規劃、設計和實施。
大數據的特點是能夠靈活、快速、高效地響應各種市場需求。大數據受眾廣泛，不僅改善了人們的社會活動和生活方式，而且通過利用好大數據技術，為企業帶來更多的商機和商業價值。大數據不僅與IT行業息息相關，很多行業都已經開始了大數據運營的布局，比如金融、醫療、政府。大數據是基於大數據技術開發自己的大數據數字智能招商系統，為產業招商打造精準的招商服務雲平臺，大大改善了現階段工業園區招商的困境。