大數據的三個主要就業方向:大數據系統R&D人才、大數據應用開發人才、大數據分析人才。在這三個方向，他們的基本崗位壹般是大數據系統R&D工程師、大數據應用開發工程師和數據分析師。
大數據專業簡介
計算機科學與技術(數據科學與大數據技術方向)主要培養大數據科學與工程領域的復合型高級技術人才。畢業生具備信息科學、管理科學、數據科學的基本知識和技能，掌握大數據科學技術所需的計算機、網絡、數據編碼、數據處理等相關學科的基本理論和知識，掌握大數據采集、存儲、處理分析、傳輸和應用等技術，具備大數據工程項目的系統集成能力、應用軟件設計開發能力，具備壹定的大數據科學研究能力和數據科學家崗位的基本能力和素質。畢業後可以從事各行業大數據的分析、處理、服務、開發和利用，大數據系統的集成、管理和維護，也可以從事大數據的研究、咨詢、教育和培訓。
大數據是指在壹定時期內，其內容無法被常規軟件工具抓取、管理和處理的數據集合。大數據有五個特征，即體量、速度、多樣性、低價值密度和真實性。它沒有統計抽樣方法，只是觀察和跟蹤發生的事情。
大數據的使用傾向於預測分析、用戶行為分析或者其他壹些高級的數據分析方法。
“大數據”的研究機構Gartner給出了這樣的定義。“大數據”是壹種信息資產，需要新的處理模式來擁有更強的決策、洞察和流程優化能力，以適應海量、高增長率和多樣化。[1]
麥肯錫全球研究院給出的定義是:規模遠遠超出傳統數據庫軟件工具在獲取、存儲、管理和分析方面能力的數據集，具有數據規模海量、數據流動迅速、數據類型多樣、價值密度低四大特征。[2]
大數據技術的戰略意義不在於掌握龐大的數據信息，而在於對這些有意義的數據進行專業化處理。換句話說，如果把大數據比作壹個行業，那麽這個行業盈利的關鍵就在於提高數據的“處理能力”，通過“處理”實現數據的“增值”。[3]
從技術上講，大數據和雲計算的關系就像硬幣的正反面壹樣密不可分。大數據不能由單臺計算機處理，必須采用分布式架構。其特點是對海量數據進行分布式數據挖掘。但它必須依賴雲計算的分布式處理、分布式數據庫、雲存儲和虛擬化技術。[4]