大数据涉及的专业有数据科学、数据分析、数据工程、人工智能、云计算、数据隐私和安全、商业分析、数据可视化、数据治理。
1、数据科学：数据科学是研究如何从大数据中提取有用信息和洞察的学科，结合了统计学、机器学习、数据挖掘和可视化等领域的知识。
2、数据分析：数据分析专注于收集、处理和分析大规模数据集，以识别模式、趋势和关联性，为企业和组织提供决策支持。
3、数据工程：数据工程师负责构建和维护大规模数据处理系统，包括数据仓库、数据管道和数据集成等基础设施。
4、人工智能：人工智能涉及大量的数据集和模型训练，以构建智能系统和算法，用于自动化决策、自然语言处理、计算机视觉等应用。
5、云计算：云计算提供了处理和存储大数据的强大基础设施，包括分布式计算、弹性存储和数据处理服务等。
6、数据隐私和安全：针对大数据的隐私和安全问题，专业人员致力于保护数据的完整性、保密性和可用性，以避免数据泄露和滥用。
7、商业分析：商业分析师利用大数据来评估市场趋势、竞争情报和消费者行为，为商业决策提供洞察和建议。
8、数据可视化：数据可视化专家将大数据转化为图形、图表和可交互式界面，以帮助用户更好地理解和解释数据。
9、数据治理：数据治理专业人员负责制定和实施数据管理策略，确保数据的质量、一致性和合规性。
大数据涉及的专业就业领域
1、数据分析师：处理和分析大规模数据集，从中提取有用的信息和洞察，为企业和组织提供决策支持。
2、数据科学家：利用统计学、机器学习和数据挖掘等技术，开发和应用模型来解决复杂的数据问题，挖掘数据中的潜在价值和趋势。
3、数据工程师：负责设计、构建和维护大规模数据处理系统和基础设施，包括数据仓库、数据管道和数据集成等。
4、人工智能工程师：利用大数据集和机器学习算法，开发人工智能系统和应用，包括自然语言处理、图像识别等领域。
5、数据可视化专家：将大数据转化为可视化的图形、图表和交互界面，帮助用户更好地理解和解释数据，支持决策和沟通。
6、云计算工程师：利用云计算技术和平台，构建和管理大数据处理和存储系统，实现高性能和可扩展性的数据处理。
7、数据治理专员：制定和实施数据管理策略，确保数据质量、一致性和合规性，管理数据安全和隐私保护。
8、其他领域：大数据还涉及到市场调研、金融风险分析、医疗数据分析、智慧城市规划等各行各业的应用领域。