大数据的岗位都有哪些，都是做什么的？这个问题恐怕困扰着很多人，因为一直没有统一的标准,就容易造成这种混乱的情况。搜索某招聘网站，可以看到这样的结果。
其实有时候我都不知道自己是哪一个岗位，感觉都符合，感觉又不符合。
当然这种问题肯定是暂时，近日《大数据从业人员能力要求》正式发布，并于11月1日开始实施，大数据的岗位与从业标准更加的明确了。也相信这会让大数据的发展更加的迅速，规范。
全文pdf请在公众号 大数据流动后台回复 “大数据岗位” 获取。
本标准由工信部联合了权威的大数据企业联合制定。按岗位方向分成了： 大数据处理，大数据管理，大数据分析，大数据系统，大数据安全，大数据服务六个方向。下面更细分了各种类型的工程师，以后的大数据工程师可以有各种领域的分类。
按照职业发展的要求，也分成了初级，中级，高级三个级别。
举个例子，比如数据管理工程师。
初级能力要求：
中级能力要求：
很明显数据管理工程师岗位是一个侧重数据管理与数据治理的岗位了。这样的细化对于广大的大数据从业者是一个非常大的利好，大家可以更加专注的去深挖自己喜欢的领域了。
同时本报告还对各岗位的能力要求进行了细化，不同的岗位之间的区别也比较的明显了。
在2020年统计的大数据专业岗位再招数据中，数据分析师遥遥领先。增速最快的则是数据科学经理。
对于现有招聘岗位与本从业标准的对应关系，也有了明确的对比。
以上，也相信未来大数据行业更加的规范标准。