我们在前面的文章中给大家介绍了走进大数据行业需要解决的第一个问题，就是大数据的领域范围。今天我们在这篇文章中给大家介绍第二个问题，就是如何做出选择，只有做出正确的选择，我们才能够做好大数据中的工作。
在我们面对第一个问题的时候，如果我们对于整个流程有足够熟悉的情况下，这个选择就会容易很多。这就需要我们清楚每个节点需要哪些技术储备，这个节点到底负责哪些事务，在整个数据生态中起到什么样的地位。同时结合自己已有的基础储备，去衡量如果自己想要涉足某一个节点，需要额外补充多少的知识才能支撑的起工作需求。然后，进行选择，然后有所偏重的去理顺自己的技术结构，额外去深入掌握相关的技术。这就需要我们学习spark，要知道spark在整个数据生态中、实际的业务中，是做什么的，是不是可替代的。只有清楚了这些我们才能够做好工作。
网站上各种大数据相关的工作有很多，比如大数据开发工程师、大数据工程师、hadoop工程师、数据开发工程师、数据分析师、大数据分析师、数据挖掘工程师、算法工程师、ETL工程师等等。我们可以发现这些工作都是有一定的定位的，这就需要我们了解这些工作是做什么的。是偏平台搭建、是偏数据架构、是偏数据处理、是偏业务分析、是偏数据业务挖掘、是偏算法研究等等，结合自己掌握的技术点，才能做更好的选择。通过选择，我们就能够对于大局有所了解，知道是什么，想要获得什么，知道将要干什么。
我们还需要清楚的是，技术框架这东西是很容易被替代的，尤其是大数据领域，相关技术迭代太快，所以我们还是需要结合实际的业务来理解大数据，以及掌握快速学习的能力，这才是正道。
如果想要从事大数据领域的工作，这就是需要拥有的两种基础，第一是要有良好的算法基础，第二是在大数据处理领域具备足够的经验，做到了这些，我们才能更好地应对职场中遇到的各类问题，做好自己的本职工作。以上的内容就是小编为大家解答的相关大数据的定位内容了，我们在下一篇文章中将会给大家介绍大数据工作的基础，希望这篇文章能够给大家带来帮助。