它们是大数据开发岗位、大数据分析岗位和大数据运维岗位。因此，许多大数据研究生也会选择开发岗位，而数据分析更注重算法知识的学习和应用。目前，大数据开发岗位的人才差距相对较大
首先，经过多年的发展，大数据形成了完整的产业链和技术链。大数据产业链围绕技术链建设，大数据技术链围绕数据价值中心建设，涉及数据采集、存储、安全、分析、呈现和应用。因此，目前的大数据不仅仅是一个概念，而是一系列技术的集成。
从大数据技术链的角度来看，数据分析是大数据价值化的重要组成部分和核心环节，因此许多人也将大数据理解为数据分析。虽然数据分析更为重要，但在大数据时代，学习数据分析也需要掌握一系列大数据技术，包括大数据平台知识、统计知识和机器学习知识。目前，统计学和机器学习是大数据分析的两种基本形式。
从岗位划分的角度来看，目前大数据领域的岗位主要集中在三个领域，即大数据开发岗位、大数据分析岗位和大数据运维岗位。目前大数据开发岗位人才缺口比较大，所以很多大数据方向的研究生也会选择开发岗位。虽然大数据分析岗位很多，但岗位竞争还是很激烈的。许多博士生也更愿意选择分析岗(算法岗)。
从知识结构的角度来看，学习大数据分析和学习大数据开发仍然存在差异。大数据开发更注重程序设计能力，而数据分析更注重算法知识的学习和应用。目前，许多团队还要求算法工程师具备一定的编程能力。
最后，学习数据分析对数学基础的要求相对较高，如果数学基础薄弱，可以考虑开发方向和运维方向。
我从事互联网行业多年，目前也是计算机专业的研究生。我的主要研究方向集中在大数据和人工智能领域。我一些关于互联网技术的文章。感兴趣的朋友可以关注我，我相信我会有所收获。
如有互联网、大数据、人工智能等问题，或考研问题，都可以！
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