大数据技术涉及多个方面的工作，主要包括以下几个职业领域：
数据分析师
负责收集、清洗、分析和解释大规模数据集中的信息。
使用各种数据处理和分析工具，如SQL、Python、R、Hadoop、Spark等，进行数据挖掘、预测建模、可视化和报告等工作。
为企业和组织提供数据驱动的决策支持。
大数据工程师
负责设计、构建和维护大规模数据处理和分析系统。
熟悉分布式计算、数据流处理、数据仓库和ETL等技术，如Hadoop生态系统、Spark、Kafka、Hive等。
解决大规模数据处理中的性能和可伸缩性挑战。
数据科学家
利用机器学习、统计建模和数据挖掘等技术，从大规模数据中发现模式、建立预测模型和进行深入的数据洞察。
掌握算法和数学基础，以及编程和数据处理技能，以应用机器学习算法、构建预测模型和进行数据实验。
数据架构师
负责设计和规划企业的数据架构和数据管理策略。
了解各种数据库技术和数据管理工具，以及数据安全和隐私保护的最佳实践。
大数据项目经理
负责领导和管理大数据项目，包括项目规划、资源管理、团队协调和项目交付等。
具备项目管理技能和大数据领域的专业知识，以确保项目按计划、高质量地完成。
大数据开发工程师
负责大数据平台的架构开发、构建、测试和维护。
持续集成相关工具平台的架构设计和产品开发。
数据挖掘/算法工程师
通过算法搜索隐藏在大量数据中的特定内容，帮助企业做出明智的决策。
提高工作效率，降低错误率。
大数据可视化工程师
通过图形、图像处理、计算机视觉表达和用户界面对数据进行可视化解释。
帮助企业更好地理解数据和推动决策制定。
大数据运维工程师
负责大数据平台的运维工作，包括平台的部署、监控、故障排查和性能优化等。
需要具备Linux、云计算等相关知识。
数据产品经理
使用数据产品满足特定的数据使用需求，负责数据产品的需求管理、设计规划、开发测试、优化更新等全生命周期。
Hadoop开发工程师
负责大数据平台的构建和维护，确保Hadoop集群的高效运行、优化性能和安全性。
大数据系统架构师
负责整体数据架构的设计和管理，确保数据的高效存储、处理和分析。
这些职业领域涵盖了大数据技术的各个方面，从数据的收集、处理、分析到应用和运维，为不同行业和领域提供支持。随着大数据技术的不断发展和应用，这些职业的需求也在不断增加，为从事大数据相关工作的人员提供了广泛的职业发展空间。