大数据技术就业岗位有哪些

专业毕业生就业岗位非常多，包括：

1. Hadoop开发方向工作

Hadoop是处理平台中的重要组成部分，掌握Hadoop开发技术的人才非常受欢迎。主要工作内容包括的存储、处理和分析等。

2. 分布式程序开发

环境下的程序开发需要考虑分布式计算和分布式存储的特点，掌握分布式计算框架（如Spark、Flink等）和分布式数据库（如HBase、Cassandra等）的开发技术。

3. 集成平台的应用与开发

集成平台可以将不同的数据源进行整合，提供统一的数据访问接口。掌握集成平台的应用与开发技术，可以实现数据的抽取、转换和加载等过程。

4. 平台运维

平台的运维职位主要负责维护和管理平台的稳定运行。需要具备一定的系统管理和故障排除经验，熟悉平台的架构和组件。

5. 架构设计

架构设计师需要根据业务需求，设计和规划平台的架构。需要掌握技术栈的各个组件，并了解各个组件之间的关系和使用场景。

6. 分析

分析师主要负责对海量的数据进行分析，提取有用的信息和洞察。需要掌握数据挖掘和机器学习等技术，运用统计方法和算法进行数据分析。

7. OLAP在线联机分析开发者

负责将数据从关系型或非关系型数据源中抽取出来建立模型，然后创建数据访问的用户界面，提供高性能的预定义查询功能。

8. 数据科学研究

数据科学家能够将数据分析与相关领域的知识融合，进行创新性的研究工作。需要深入了解数据分析和相关领域的理论和方法。

以上是专业毕业生常见的就业岗位，但实际上的就业方向非常广泛，可以涉及多个行业和领域，比如互联网、物联网、金融、体育、在线教育、交通、物流、电商等。

对于专业的本科生来说，如果未来从事开发岗位，初期可能会面临两大困难：

1. 如何融入技术团队

在工作初期，融入技术团队是非常重要的。这需要本身具备一定的实践经验，包括程序设计能力和对于技术的理解。通过参与实际项目的开发和实施，积累经验和提升自身能力。

2. 如何选择合适的方向

领域的发展非常迅速，涵盖的技术和工具也非常多。在选择就业方向时，需要了解自己的兴趣和擅长的领域，以及目前市场的需求情况。根据自己的职业规划和发展目标，选择合适的方向。

专业就业岗位的选择非常多样化，需要根据个人的兴趣和职业规划来进行选择。不断学习和积累经验，提升自身技术能力和综合素质，才能在领域获得更好的发展机会。