根據LinkedIn、賽迪智庫等機構的統計結果，大數據時代下的數據人才總體缺口呈現加劇增長狀態。

而隨著數字化轉型的深入，熱門的大數據崗位主要有三類：‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

1、數據挖掘&數據分析&機器學習方向‍‍‍‍

數據科學家：使用統計學、機器學習和數據挖掘等技術，處理和分析大數據，發現數據中的模式、趨勢和見解。

數據分析師：負責收集、清洗和分析數據，提供數據驅動的業務決策支持，使用數據可視化工具來展示分析結果。

2、大數據工程師&大數據開發

大數據工程師：搭建和維護大數據平臺，負責數據的收集、存儲、處理和分發，構建數據流水線，執行數據清洗、數據加工和數據分析任務。

大數據開發工程師：開發和維護大數據處理流程和作業，在大數據生態系統中運行、監控和調優數據處理作業，處理大規模數據的存儲和計算。

3、數據產品經理&大數據顧問

數據產品經理：負責設計和開發數據驅動的產品或服務，從需求分析到產品規劃和優化，協調各個團隊之間的合作，確保產品或服務的成功上線。

大數據顧問：為客戶提供大數據分析和解決方案的咨詢服務，包括數據架構設計、數據治理、數據隱私和數據安全等方面。

大數據行業的技術更新非常快速。新的數據處理技術、分析算法和工具不斷涌現。為了保持競爭力，從業人員需要不斷學習和更新自己的知識體系。

另外數字化轉型需要復合型人才，大數據行業需要具備多個技能和知識領域的綜合能力。

為了跟上技術的更新和發展，從業人員可以通過參加培訓課程、自學、參加行業會議和學術研討會等方式持續學習。

總之，持續學習和更新是大數據從業人員保持競爭力和適應行業變化的重要方式。