隨着科技的發展，人類社會擁有數據規模增長很快，每時每刻、從天到地都有大量數據被產生和存儲下來。數據科學則通過對數據進行分析，幫助決策。

比如這麼多家社交網站，一天到晚從你的定位到點擊了什麼連接，各種雞毛蒜皮的數據都存着，他們不怕數據多，就怕有什麼沒記錄下來的。數據量的增大和數據的多樣化也促進了很多公司、政府進行數據分析來支持商務決策。

事實上，大到世界500強，BAT這樣的公司，小到創業公司，他們都需求數據人才。目前，大數據人才數量較少，因此大多數公司的數據部門一般都是扁平化的層級模式，大致分爲數據分析師、資深研究員、部門總監3個級別。

大公司可能按照應用領域的維度來劃分不同團隊，而在小公司則需要身兼數職。有些特別強調大數據戰略的互聯網公司則會另設最高職位—如阿里巴巴的首席數據官。這個職位的大部分人會往研究方向發展，成爲重要數據戰略人才。

另一方面，大數據工程師對商業和產品的理解，並不亞於業務部門員工，因此也可轉向產品部或市場部，乃至上升爲公司的高級管理層。

職業發展主要分爲3個方向：

1、大數據開發方向； 所涉及的職業崗位爲：大數據工程師、大數據維護工程師、大數據研發工程師、大數據架構師等；

2、數據挖掘、數據分析和機器學習方向； 所涉及的職業崗位爲：大數據分析師、大數據高級工程師、大數據分析師專家、大數據挖掘師、大數據算法師等；

3、大數據運維和雲計算方向；對應崗位：大數據運維工程師。

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