随着大数据时代的来临，大数据的应用已经深入我们生活的方方面面。现在，各行各业对大数据人才的需求都是空前巨大的。那么大数据有哪些岗位呢?现在就来看看吧。
大数据工作岗位
1、大数据离线相关工作岗位：要胜任大数据离线相关工作岗位，需要掌握hadoop 离线分布式系统，比如hdfs、mapreduce、yarn、hive、辅助系统工具都是需要了解学习的内容。只有熟练掌握了以上的技能，才能胜任ETL工程师、hadoop开发工程师、hadoop运维工程师、Hive工程师、数据仓库工程师等工作岗位。
2、大数据Storm实时计算工作岗位：Storm实时计算相关工作需要掌握kafka消息队列、storm编程、storm 项目开发中的strom日志告警、strom路由器项目开等内容。掌握好了这部分技能就能胜任包括ETL工程师、大数据开发工程师、Storm流式计算工程师等岗位。
3、大数据Spark内存计算工作岗位：要想从事大数据Spark内存计算工作岗位，需要学习scala编程、park、hbase、用户画像、项目可视化等内容，就能胜任包括ETL工程师、Spark工程师、Hbase工程师、用户画像系统工程师、数据分析师在内的众多岗位。
4、大数据 Flink 实时计算工作岗位：想要胜任Flink相关工作，从事ETL工程师、Flink工程师、大数据实时开发工程师等岗位，就要学习Flink的先关知识点。
5、机器学习和大数据相关岗位：学好Python语言、用户画像标签预测、集成学习算法、构建人才(用户)流失模型、推荐系统、CTR点击率预估实战能够胜任机器学习、数据挖掘等相关工作，包括推荐算法工程师、数据挖掘工程师、机器学习工程师，填补人工智能领域人才急剧增长产生的缺口。
随着大数据在人们工作及日常生活中的应用，以上五类大数据方向的工作岗位的职业发展前景和薪资待遇都是十分可观的。因此，大数据的行业要学习和掌握的技能比较广泛，如果大家现在有学习大数据的打算，可以先选择未来想要从事的职业方向。像是大数据的开发、数据分析、数据挖掘包括科研反向，都是目前大热的工作岗位。
大数据工程师的硬实力
(1)熟练精通至少一门编程语言
Java是一种强类型语言，拥有极高的跨平台能力，可以编写桌面应用程序、Web应用程序、分布式系统和嵌入式系统应用程序等，可以说Java编程语言是大数据学习的基础，它也是大数据工程师最喜欢的编程工具。因此，想成为一名优秀的大数据工程师，掌握Java基础是必不可少的。另外，如果要是能同时熟悉Python、Scala开发语言就更好了。
(2)掌握Linux操作系统
想要成为大数据工程师，必须掌握Linux操作系统，可以说这是大数据工程师的基础能力。大数据作为一个基于开源软件的平台，Linux占据了核心优势;据Linux基金会的研究，86%的企业已经使用Linux操作系统进行云计算、大数据平台的构建，目前，Linux已开始取代Unix成为最受青睐的云计算、大数据平台操作系统。因此，熟练操作Linux系统是大数据工程师的必备能力。
(3)掌握大数据主流框架
Hadoop是大数据开发的重要框架，其核心是HDFS和MapReduce，HDFS为海量的数据提供了存储，MapReduce为海量的数据提供了计算，因此，需要重点掌握，除此之外，还需要掌握Hadoop集群、Hadoop集群管理、YARN以及Hadoop高级管理等相关技术与操作!另外，大数据开发需分别掌握Spring、SpringMVC、MyBatis三种框架的同时，再使用SSM进行整合操作。
(4)精通各种大数据工具
探索Spark、NoSQL和其他大数据工具，是数据工程师必须掌握的。考虑到大数据工程师的需求激增，不可不学的就是Spark，目前这个工具异常火爆。大数据的未来就在Spark，它广泛用于处理和操纵数据。除此之外，大家还可以拓展到NoSQL和Hadoop领域来。
大数据工程师的软实力
(1)系统思维逻辑
大数据工程师需要具备很强的逻辑分析能力。一个公司里边大数据会有很多，方方面面的数据都可能被拿到手。而大数据工程师就需要从中找出那些是对公司发展最为重要的，那些是不重要的。
(2)与他人的沟通能力
大数据工程师需要具备一定的沟通能力。要知道大数据工程师的工作，不管是跟技术部门，还是非技术部门都是需要加强联系的。因此大数据工程师需要跟同事或者领导来不断沟通，才能达到工作效率较大化。
(3)自学能力
这项能力对与技术岗位十分重要。大家都知道大数据技术的发展可谓是日新月异，要想一直跟上时代的潮流，就需要很强的学习能力。人只要具备很强的学习能力，才能在很短的时间内来适应自己的角色，并且一直不断地的前进。
