大數據相關工作崗位很多，有大數據分析師、大數據挖掘算法工程師、大數據研發工程師、數據產品經理、大數據可視化工程師、大數據爬蟲工程師、大數據運營專員、大數據架構師、大數據專家、大數據總監、大數據研究員、大數據科學家等等。下面先主要總結歸納最常見、需求量最大、最普遍的4個崗位，其他的崗位以后逐步補充，也歡迎大家一起來補充和優化
數據分析師：
工作內容：
a.臨時取數分析，比如雙11大促活動分析；產品的流量轉化情況、產品流程優化分析，等等；
b.報表需求分析--比如企業常見的日報、周報、月報、季報、年報、產品報表、流量轉化報表、經營分析報表、KPI報表等等；
c.業務專題分析：
精準營銷分析（用戶畫像分析、營銷對象分析、營銷策略分析、營銷效果分析）；
風控分析（策略分析，反欺詐分析，信用狀況分析）；
市場研究分析（行業分析、競品分析、市場分析、價格分析、渠道分析、決策分析等等）；
工具和技能：
工具： R、Python、SAS、SPSS、Spark、X-Mind、Excel、PPT
技能：需掌握SQL數據庫、概率統計、常用的算法模型（分類、聚類、關聯、預測等，每一類模型的一兩種最典型的算法）、分析報告的撰寫、商業的敏感性等等；
數據挖掘工程師：
工作內容：
a.用戶基礎研究：用戶生命周期刻畫（進入、成長、成熟、衰退、流失）、用戶細分模型、用戶價值模型、用戶活躍度模型、用戶意愿度識別模型、用戶偏好識別模型、用戶流失預警模型、用戶激活模型等
c.風控模型：惡意注冊模型、異地識別模型、欺詐識別模型、高危會員模型、
電商領域（炒信模型、刷單模型、職業差評師模型、虛假發貨模型、反欺詐模型）
金融領域（欺詐評分模型、征信評分模型、催收模型、虛假賬單識別模型等）
d.產品知識庫：產品聚類分類模型、產品質量評分模型、違禁品識別模型、假貨識別模型等
e.文本挖掘、語義識別、圖像識別，等等
工具和技能：
工具： R、Python、SAS、SPSS、Spark、Mlib等等
技能：需掌握SQL數據庫、概率統計、機器學習算法原理（分類、聚類、關聯、預測、神經網絡等）、模型評估、模型部署、模型監控；
數據產品經理：
工作內容：
a.大數據平臺建設，讓獲取數據、用數據變得輕而易舉；構建完善的指標體系，實現對業務的全流程監控、提高決策效率、降低運營成本、提升營收水平；
b.數據需求分析，形成數據產品，對內提升效率、控制成本，對外增加創收，最終實現數據價值變現；
c.典型的大數據產品：大數據分析平臺、個性化推薦系統、精準營銷系統、廣告系統、征信評分系統（如芝麻評分）、會員數據服務系統（如數據縱橫），等等；
工具和技能：
工具： 除了掌握數據分析工具，還需要掌握 像 原型設計工具Auxe、畫結構流程的X-Mind、visio、Excel、PPT等
技能：需掌握SQL數據庫、產品設計，同時，熟悉常用的數據產品框架
數據研發工程師：
工作內容：
a.大數據采集、日志爬蟲、數據上報等數據獲取工作
b.大數據清洗、轉換、計算、存儲、展現等工作
c.大數據應用開發、可視化開發、報表開發等
工具和技能：
工具：hadoop、hbase、hive、kafaka、sqoop、java、python等
技能：需掌握數據庫、日志采集方法、分布式計算、實時計算等技術
