玩转大数据首先要明确自己将要学习的方向，没有人能一下子吃透大数据里面所有的东西。
在大数据的世界里面主要有三个学习方向，大数据开发师、大数据运维师、大数据架构师。
哪个好？我不知道你所说的哪个好？指的是哪一块，这三个都好，谁也离不开谁！
如果说你的是发展和薪资待遇的话，大数据开发，大数据挖掘会好点（大公司）小公司的话基本上都是你的活，所以最好是三个全会，哪怕不是全会，至少简单的一套流程要会，技多不压身能多学点就多学一点，肯定对你的工作和以后的发展肯定是有帮助的！
什么是大数据开发工程师
大数据开发：也就是去网络上找数据，各大平台，用爬虫去爬取，建库。
围绕大数据系平台系统级的研发人员，熟练Hadoop、Spark、Storm等主流大数据平台的核心框架。
深入掌握如何编写MapReduce的作业及作业流的管理完成对数据的计算，并能够使用Hadoop提供的通用算法，熟练掌握Hadoop整个生态系统的组件如：Yarn，HBase、Hive、Pig等重要组件，能够实现对平台监控、辅助运维系统的开发。
通过学习一系列面向开发者的Hadoop、Spark等大数据平台开发技术，掌握设计开发大数据系统或平台的工具和技能，能够从事分布式计算框架如Hadoop、Spark群集环境的部署、开发和管理工作，如性能改进、功能扩展、故障分析等。
薪资情况：
现在，大数据工程师的平均薪资已经超过元，有着3年以上经验的工程师，年薪超过30万是很普通的薪资水平。
大数据架构师是比大数据开发工程师更高一阶段的工程师。
大数据架构师的年薪基本是30万起，上不封顶，一般的架构师年薪四五十万也是很常见的，但是需要很深的技术能力。
什么是大数据运维工程师
大数据运维：有一些数据需要进行维护，运维你也可以理解成维护！
了解Hadoop、Spark、Storm等主流大数据平台的核心框架，熟悉Hadoop的核心组件：HDFS、MapReduce、Yarn；
具备大数据集群环境的资源配置，如网络要求、硬件配置、系统搭建。熟悉各种大数据平台的部署方式，集群搭建，故障诊断、日常维护、性能优化，同时负责平台上的数据采集、数据清洗、数据存储，数据维护及优化。
熟练使用Flume、Sqoop等工具将外部数据加载进入大数据平台，通过管理工具分配集群资源实现多用户协同使用集群资源。
通过灵活、易扩展的Hadoop平台转变了传统的数据库和数据仓库系统架构，从Hadoop部署实施到运行全程的状态监控，保证大数据业务应用的安全性、快速响应及扩展能力！
薪资情况：
以北京运维工程师为例，其平均薪资元，有超过个招聘岗位，而大数据运维工程师的薪资也都超过元。
数据挖掘、数据分析
包括大数据分析师，大数据高级工程师，大数据分析师专家，大数据挖掘师，大数据算法师等。
具有丰富的数据分析，挖掘，和数据仓库建模的项目实践经验，擅长常用的统计方法如：线性回归、逻辑回归、实验设计、市场篮分析、聚类、分群等，熟悉主流统计分析软件，数据挖掘的常用算法，能够进行海量数据处理和挖掘。
Python往往在大数据处理框架中得到支持，R语言已经成为了数据科学的宠儿。
大数据分析师可以使企业清晰的了解到企业现状与竞争环境，风险评判与决策支持，能够充分利用大数据带来的价值，在进行数据挖据与展现后，呈现给企业决策者的将是一份清晰、准确且有数据支撑的报告。
所以，大数据分析师已经不是简单的IT工作人员，而是可以参与到企业决策发展制定中的核心人物。
薪资情况：
以北京大数据分析师为例，其平均薪资元。
想学互联网技术不能犹豫，否则你就和高薪擦肩而过了。