大數據專業就業前景廣闊，可以進入的行業有:
1，互聯網公司
互聯網公司是數據科學和大數據最重要的就業方向之壹。互聯網公司的核心業務是數據收集、處理和分析，在公司決策過程中起著重要作用。這類公司的主要崗位是大數據工程師、數據分析師、數據挖掘專家。
2.金融行業
金融行業是數據科學和大數據人才緊缺的領域之壹。以需求預測、風險控制、欺詐檢測和客戶關系管理為例，金融行業非常重視數據處理和分析。在這個領域，主要崗位是數據科學家、數據分析師、定量分析師。
3.醫療行業
醫療行業也是非常需要數據科學和大數據人才的領域之壹。數據科學和大數據在醫療行業的應用包括醫療信息的整合、人群健康數據分析、醫學影像分析和醫學數據分析。主要崗位有數據分析師和健康數據分析師。
4.制造業
制造業是應用數據科學和大數據技術的重要領域之壹。制造企業需要處理大量的機器設備數據來支持生產和供應鏈管理。數據科學家和數據分析師將與公司的工程部門合作，在生產和供應鏈中構建解決方案，並挖掘數據以提高效率。主要崗位有數據分析師、生產計劃分析師等。
5.運輸和物流業
運輸和物流行業需要跟蹤和分析系統數據，以提高效率，降低成本，提高客戶滿意度。數據科學和大數據技術尤其給這個行業帶來了革命性的影響。例如，通過數據科學和大數據技術，可以優化現有的運輸和供應鏈運作，從而提高預測精度，降低資源消耗。主要崗位有物流數據分析師、運輸分析師等。
大數據技術就業方向？
1.數據分析師:數據分析師負責收集、清洗、分析和解釋大數據，提供業務決策支持。他們使用統計分析工具和技術來揭示數據背後的趨勢和相關性，並為企業提供數據驅動的戰略建議。
2.數據工程師:數據工程師負責設計、構建和維護大數據系統和基礎設施，以支持數據收集、存儲、處理和分析。他們使用各種大數據技術和工具，如Hadoop、Spark和NoSQL數據庫，以確保高效的數據處理和可靠性。
3.機器學習工程師:機器學習工程師應用機器學習和深度學習算法來開發智能系統和訓練模型，以預測和分類大數據。他們需要熟悉各種機器學習框架和算法，具備數據處理和特征工程的能力。
4.大數據架構師:大數據架構師負責設計和規劃企業級大數據系統的架構，包括數據流、數據模型和數據安全。他們需要了解各種大數據技術和組件，並能夠根據業務需求設計可擴展的高性能架構。
5.數據科學家:數據科學家使用統計分析和機器學習技術深入挖掘數據的價值，發現商業中隱藏的洞察力。他們需要擁有許多領域的知識，如數學、統計和編程，並能夠將分析結果轉化為實際的商業應用。