大数据软件开发，大数据运用维护，大数据领域化应用这三个方向，个人认为大数据软件开发的就业前景会更好。大数据运维本质就是对机器和大数据组件稳定性进行维护，这个方向在未来个人发展瓶颈有限，再到达一定程度后，就很难在往上提升。

大数据领域化应用，主要偏向某一业务领域进行业务需求开发，整体工作太依赖业务自身特点，当未来转行到其他业务领域时，没有任何优势。

大数据运维主要和机器打交道，长时间运维，对于自身技术提升有限

大数据运维最主要的工作，就是维护大数据组件的稳定，同时每天也会受到大量的机器应用报警。根据我周围运维同学的情况，当有人需要机器扩容或者应用部署时，会来找运维同学。当机器报警时，运维需要去结合机器采集的指标，定位具体原因是什么，然后解决掉它。有时候一个很小的问题，都有可能花费很久的时间解决，每天都是在处理各种问题。

互联网就业，看的就是你的个人能力。大数据运维每天都在处理各种各样的问题，留给自己的学习时间很少，从而自我技术提升会很慢。技术不高，还怎么能够找到好的工作，所以个人不推荐你选择大数据运维。

作为一名大数据方向的教育工作者，我来一下这个问题。

首先，从近几年研究生的就业情况来看，大数据开发方向的岗位要相对多一些，包括大数据平台开发和大数据应用开发，与数据分析密切相关的算法岗位则没有太多的人才需求，这与前几年算法岗位招聘过多也有一定的关系。

当然，在具体方向的选择上，还要结合自身的能力特点和学校的资源整合情况，如果所在高校的计算机专业有较强的实力，那么可以重点考虑一下软件开发岗位。选择大数据软件开发方向还是相对比较辛苦的，一方面软件开发涉及到的内容比较多，另一方面软件开发的难度也相对比较大。

如果本学校在特定的行业领域具有较强的资源整合能力，比如财经类高校，那么可以重点考虑一下领域化应用这个方向。以统计学、经济学、金融学、管理学和社会学为基础来打造大数据专业的高校，往往具有较强的行业资源整合能力，此时选择领域化应用会有更多的资源配备。

实际上，在管理类学科见长的大学学习大数据专业，应该注重管理学方面知识的学习，大数据未来在行业领域的应用具有广阔的发展空间。