据劳动局统计：
截止到2028年为止，与数据相关的岗位或将增加12%的岗位量。
也就是说，过几年，我们将能看到超过54.6万个和数据相关的新岗位出现。
不得不说，这么多岗位的产生，对于求职者来说，是一个巨大的风口，但对于顶级企业来说，却是一大难点，这主要是由于专业性人才难以获得造成的。
大数据总体可分为2大方向。分别为技术类和业务类，其中，技术方向侧重于怎样处理好数据，业务方向侧重于怎样用好数据；
技术方向
技术类方向是大数据界的码农、程序员，包括大数据平台研发路线、大数据开发路线、大数据算法路线。
业务方向
大数据届严格来说没有纯业务类的岗位，一般是技术+业务，例如大数据分析路线。
每个职业具体需要学习的知识内容也有区别，所以在准备进入大数据行业之前，首先要选择自己想要从事的职业，我们可以对比一些常见数据岗位入门要求及薪资。
可以看出来跟其他职位相比，数据分析师薪资虽然略低，但处于可接受范围并且需要学习的技能也对转行者来说会友好很多，所以建议如果想转入大数据行业的，可以先以数据分析作为开端入门基石。
我们都知道数据分析师是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的人员。
随着企业对数据价值的重视，数据分析师也越发地得到重视，目前世界500强企业中，有90%以上都建立了专门的数据分析部门。
数据分析师，无疑是在大数据时代受到格外重视的一个岗位，尤其是具备专业技能以及行业经验的大数据分析人才，无疑是企业竞相争抢的“香饽饽”。
数据分析这一行，其实有点像当初的各种开发，最初阶段大量涌入跨专业、自学，以及短期培训的求职者。当然，这里并不是说对非专业人员有任何看法，只是陈述事实。
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