大数据工程师的市场表现也非常亮眼，平均月薪高达16500元，最高年薪甚至可以达到36到60万元。这表明，大数据技术工程师不仅有着良好的职业前景，也是当前高薪就业领域之一。
大数据专业工作方向不同，工作经验不同工资多少不定。以大数据开发工程师为例：应届毕业生，工资7K+；1-2年，工资8-14K；3-4年，工资18K+；5年以上，工资25K+，这些都是一般情况，具体的工作内容不同还会稍有变动。
在大数据行业中有很多领域；通常来说它们可以被分为两类：大数据工程，大数据分析。这两个领域互相独立又互相关联。数据工程涉及平台和数据库的开发、部署和维护。大数据工程师需要去设计和部署这样一个系统，使相关数据能面向不同的消费者及内部应用。对应的职位是大数据开发工程师、ETL工程师、算法工程师。
大数据工作月薪多少作为IT类职业中的“大熊猫”，大数据工程师的收入待遇可以说达到了同类的顶级。国内IT、通讯、行业招聘中，有10%都是和大数据相关的，且比例还在上升。
大数据工作岗位主要围绕数据价值化来展开，涉及到数据采集、数据整理、数据存储、数据分析、数据安全、数据应用等诸多方面。大数据的就业前景很好，未来发展十分广阔。
如需大数据培训推荐选择【达内教育】。随着数据科学家给企业所带来的商业价值的日益体现，市场对数据科学家的需求会越发旺盛，种种迹象表明大数据在现在这个阶段是非常需要这方面的人才，【大数据】主要的三大就业方向：大数据系统研发类人才、大数据应用开发类人才和大数据分析类人才。
拓展阅读：大数据的就业方向 大数据开发工程师 大数据开发工程师，精简到一个词语就是：统计；精简到两类指标就是：PV和UV；精简到一句话就是：统计各种指标的PV和UV。当然，具体的工作，并不是这么的简单，还需要从业者具备hadoop、spark、kafka、python等知识的应用。
具体来说，大数据管理与应用专业的毕业生可以在很多领域找到就业机会，包括但不限于科技公司、传统行业的互联网企业、金融机构、咨询公司等。这些领域都需要大数据管理与应用人才来进行数据分析和数据管理工作。
大数据是一个非常热门的领域，就业前景非常好。大数据覆盖各行各业，应用领域十分广泛。近年来人工智能、物联网也是迅速发展，而大数据是这些新兴技术的基础。大数据的就业三大方向：大数据开发；大数据分析；大数据运维。
大数据技术专业，从名字上就可以知道这个专业是一个实践性比较强的专业，但它并不是一个孤立的专业，而是和计算机息息相关。所以在贵州师范大学，大数据技术专业是归大数据与计算机专业管。从这之中我们也能了解到，要学习大数据，肯定就要学习计算机。
学习大数据后可以从事的工作有大数据开发工程师、数据分析师、数据挖掘工程师、数据架构师、数据库开发、数据库管理、数据产品经理、数据可视化工程师、数据算法工程师等。不同岗位对技能要求和工作内容不太一样，建议根据自己的实际情况选择适合自己的岗位。
大数据专业就业方向有哪些 大数据开发工程师 大数据开发工程师，精简到一个词语就是：统计；精简到两类指标就是：PV和UV；精简到一句话就是：统计各种指标的PV和UV。当然，具体的工作，并不是这么的简单，还需要从业者具备hadoop、spark、kafka、python等知识的应用。
学大数据的就业方向主要有：互联网、物联网、人工智能、金融、体育、在线教育、交通、物流、电商等。大数据的趋势已逐步从概念走向落地，而在IT人跟随大数据浪潮的转型中，各大企业对大数据高端人才的需求也越来越紧迫。这一趋势，也给想要从事大数据方面工作的人员提供了难得的工作机遇。
大数据的就业方向主要有：互联网、物联网、人工智能、金融、体育、在线教育、交通、物流、电商等。现如今，随着时代的变化，大数据专业越来越抢手。大数据专业毕业以后可以做大数据开发工程师。大数据专业有哪些就业方向 Hadoop大数据开发方向工作 市场需求旺盛，大数据培训的主体，目前IT培训机构的重点。
1、去互联网公司和大数据研究公司都是比较不错的去处，然后一些金融机构的研究人员也需要数据处理和分析能力。大数据研究公司。如Sandalwood大数据研究机构，从数据采集、数据处理、数据存储和安全、数据标准化，到数据治理系统、数据分析、SaaS服务平台等等流程较为完善。
2、该专业毕业的学生可以去对大数据处理有需求的各行业部门，如银行、商业机构、电信、电商公司等入职，也可以从事数据采集、管理、分析与挖掘方面的工作。
3、数据分析师：进行数据搜集、整理、分析，针对数据分析结论给管理销售运营提供指导意义的分析意见；数据挖掘工程师：商业智能，用户体验分析，预测流失用户等；需要过硬的数学和统计学功底以外，对算法的代码实现也有很高的要求。
4、毕业后能从事各行业大数据分析、处理、服务、开发和利用工作，大数据系统集成与管理维护等各方面工作，亦可从事大数据研究、咨询、教育培训工作。大数据（big data）是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。
5、ETL研发，主要负责将分散的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。目前，ETL行业相对成熟，相关岗位的工作生命周期比较长，通常由内部员工和外包合同商之间通力完成。
