【摘要】现如今，大数据工程广泛应用于生活的方方面面中，未来的岗位发展，除了大数据工程师之外，还有与其相关的数据分析师、大数据开发工程师等职位可以从事，其岗位领域是非常广泛的。那么，今天就跟随小编一起了解下大数据工程有哪些岗位领域吧！

从岗位来看，由大数据开发、挖掘、算法、分析、到架构。从级别来看，从工程师、高级工程师，再到架构师，甚至到科学家。而且，契合不同的行业领域，又有专属于这些行业的岗位衍生，如涉及金融领域的数据分析师等。

大数据的相关工作岗位有很多，有数据分析师、数据挖掘工程师、大数据开发工程师、大数据产品经理、可视化工程师、爬虫工程师、大数据运营经理、大数据架构师、数据科学家等等，下面就讲讲其中的几个岗位。

数据分析师：日常工作内容有三个方面，第一是临时取数,第二是报表的需求分析，第三是业务专题分析。

数据挖掘工程师：日常工作内容主要有五类。第一是用户基础研究,第二是个性化推荐算法,第三是风控领域应用的模型,第四是产品的知识库,第五是文本挖掘、文本分析、语义分析、图像识别。

数据产品经理：日常工作内容：第一是大数据平台的建设，让获取数据、使用数据更加容易，构建完善的指标体系，实现对业务的全流程监控，提高决策效率，降低运营成本，提升应收水平;第二是数据需求分析，形成数据产品，对内可以提升效率，控制成本，对外增加创收，最终实现数据价值的变现。

大数据研发工程师：这个岗位是需求量最大的，日常工作内容有三个方面：第一是数据的采集，比如爬虫、日志采集等;第二是数据预处理、ETL工作，比如数据清洗、转换、集成、规约等;第三是大数据应用和可视化的开发。

此外，现在越来越多的行业领域也涉猎大数据,通常来说它们可以被大致分为两类：大数据工程与大数据分析。而这些领域互相独立又互相关联。

而随着AI(人工智能)的到来，未来大数据需要依赖于云计算平台海量的计算能力，同时通过大数据给人工智能提供内容。所以在未来十年，云计算，大数据，人工智能是这个时代对社会影响最深远的技术，为此我们需要提前做好准备。

关于大数据工程有哪些岗位领域，该如何下手的内容，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。