大數據技術就業方向主要有：互聯網、物聯網、人工智能、金融、體育、在線教育、交通、物流、電商等。
大數據專業介紹
大數據(big data)，或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過主流軟件工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。
在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數據時代》中大數據指不用隨機分析法（抽樣調查）這樣捷徑，而采用所有數據進行分析處理。大數據的5V特點（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價值密度）、Veracity（真實性）。
“大數據”壹詞列出了商務印書館推出的《漢語新詞語詞典（2000—2020）》中國這20年生命活力指數最高的十大“時代新詞”。
定義
對於“大數據”（Big data）研究機構Gartner給出了這樣的定義。“大數據”是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產。
麥肯錫全球研究所給出的定義是：壹種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統數據庫軟件工具能力範圍的數據集合，具有海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型和價值密度低四大特征。
大數據技術的戰略意義不在於掌握龐大的數據信息，而在於對這些含有意義的數據進行專業化處理。換而言之，如果把大數據比作壹種產業，那麽這種產業實現盈利的關鍵，在於提高對數據的“加工能力”，通過“加工”實現數據的“增值”。
從技術上看，大數據與雲計算的關系就像壹枚硬幣的正反面壹樣密不可分。大數據必然無法用單臺的計算機進行處理，必須采用分布式架構。它的特色在於對海量數據進行分布式數據挖掘。但它必須依托雲計算的分布式處理、分布式數據庫和雲存儲、虛擬化技術。
隨著雲時代的來臨，大數據（Big data）也吸引了越來越多的關註。分析師團隊認為，大數據（Big data）通常用來形容壹個公司創造的大量非結構化數據和半結構化數據，這些數據在下載到關系型數據庫用於分析時會花費過多時間和金錢。
大數據分析常和雲計算聯系到壹起，因為實時的大型數據集分析需要像MapReduce壹樣的框架來向數十、數百或甚至數千的電腦分配工作。