大数据平台开发、大数据分析师(BI)、大数据运维、大数据处理(ETL)、大数据组件开发(偏大数据组件底层)。大数据即海量的数据，一般至少要达到TB级别才能算得上大数据，相比于传统的企业内数据，大数据的内容和结构要更加多样化，数值、文本、视频、语音、图像、文档、XML、HTML等都可以作为大数据的内容。
1、大数据具体是做什么？有哪些应用？
大数据即海量的数据，一般至少要达到TB级别才能算得上大数据，相比于传统的企业内数据，大数据的内容和结构要更加多样化，数值、文本、视频、语音、图像、文档、XML、HTML等都可以作为大数据的内容。提到大数据，最常见的应用就是大数据分析，大数据分析的数据来源不仅是局限于企业内部的信息化系统，还包括各种外部系统、机器设备、传感器、数据库的数据，如：政府、银行、国计民生、行业产业、社交网站等数据，通过大数据分析技术及工具将海量数据进行统计汇总后，以图形图表的方式进行数据展现，实现数据的可视化，在此基础上结合机器学习算法，对数据进行深度挖掘，发掘数据的潜在价值，
应用部分，大数据不仅包括企业内部应用系统的数据分析，还包括与行业、产业的深度融合，大数据分析的应用场景具有行业性，不同行业所呈现的内容与分析维度各不相同，具体场景包括：互联网行业、政府行业、金融行业、传统企业中的地产、医疗、能源、制造、电信行业等等。1.互联网行业大数据的应用代表为电商、社交、网络检索领域，可以根据销售数据、客户行为（活跃度、商品偏好、购买率等）数据、交易数据、商品收藏数据、售后数据等、搜索数据刻画用户画像，根据客户的喜好为其推荐对应的产品，
2.政府行业在大数据分析部分包括质检部门、公安部门、气象部门、医疗部门等，质检部门包括对商品生产、加工、物流、贸易、消费全过程的信息进行采集、验证、检查，保证食品物品安全；气象部门通过构建大气运动规律评估模型、气象变化关联性分析等路径，精准地预测气象变化，寻找最佳的解决方案，规划应急、救灾工作。3.金融行业的大数据分析多应用于银行、证券、保险等细分领域，在大数据分析方面结合多种渠道数据进行分析，客户在社交媒体上的行为数据、在网站上消费的交易数据、客户办理业务的预留数据，结合客户年龄、资产规模、消费偏好等对客户群进行精准定位，分析其在金融业的需求等，
4.传统行业包括：能源、电信、地产、零售、制造等。电信行业借助大数据应用分析传感器数据异常情况，预测设备故障，提高用户满意度；能源行业利用大数据分析挖掘客户行为特征、消费规律，提高能源需求准确性；地产行业通过内外部数据的挖掘分析，使管理者掌握和了解房地产行业潜在的市场需求，掌握商情和动态，针对细分市场实施动态定价和差别定价等；制造行业通过大数据分析实现设备预测维护、优化生产流程、能源消耗管控、发现潜在问题并及时预警等，
2、大数据毕业都是做什么工作好？
作为一名IT从业者，同时也是一名教育工作者，我来回答一下这个问题。首先，当前大数据领域的人才缺口还是比较大的，随着工业互联网的发展，未来不仅在IT（互联网）行业有大量的大数据岗位，在传统行业领域也会释放出大量的大数据人才需求，从这个角度来看，当前大数据专业的就业前景还是非常广阔的。目前大数据领域的技术岗位主要集中在大数据开发、大数据分析和大数据运维等领域，从近两年大数据领域的人才需求情况来看，大数据开发岗位的人才需求量相对比较大，随着大型科技（互联网）公司纷纷布局大数据平台开发领域，未来大数据开发岗位的人才需求量会进一步攀升，
大数据开发岗位可以简单划分为平台开发和应用开发两类，大数据平台开发对于开发人员的要求相对比较高，需要从业者具有较强的研发能力，目前不少研究生比较愿意从事大数据平台开发岗位。相对于大数据平台开发岗位来说，大数据应用开发岗位的人才需求量也是非常大的，随着大数据平台的落地应用，行业领域也会有大量的大数据应用开发需求。
