大学专业大数据工作主要涉及 数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘等层面，以下是具体的就业方向和岗位类型：
数据分析类岗位
数据分析师
数据挖掘工程师
数据科学家
商业智能分析师
这些岗位主要负责收集、清洗、分析数据，并从中提取有价值的信息和洞见，为企业决策提供支持。
大数据系统研发类岗位
Hadoop开发工程师
大数据系统架构师
大数据运维工程师
数据可视化工程师
数据采集工程师
数据库管理员
这些岗位主要负责大数据平台的搭建、维护和优化，以及大数据处理系统的研发。
大数据应用开发类岗位
大数据应用开发工程师
算法工程师
AI工程师
云计算专家
这些岗位涉及大数据应用的开发，包括利用大数据技术进行数据安全生命周期管理、分析和应用，以及将大数据应用迁移到云平台等。
其他相关岗位
数据产品经理
数据治理专家
信息架构工程师
这些岗位关注数据产品的需求管理、设计规划、开发测试、优化更新，以及数据治理和确保企业数据符合法规要求等。
建议
技能提升：掌握大数据处理、分析、系统研发等相关技能，如Python、R、SQL、Hadoop、Spark等编程语言和工具。
领域知识：了解所在行业的数据需求和应用场景，以便更好地将大数据技术应用于实际业务中。
持续学习：大数据领域技术更新迅速，建议持续学习最新的技术和趋势，保持竞争力。
通过以上内容，可以看出大数据专业的就业前景非常广阔，毕业生可以在多个领域找到适合自己的岗位，并且有丰富的职业发展机会。