数学大数据专业的就业方向非常广泛，主要包括以下几个方面：

数据分析

数据分析师：负责收集、整理和分析数据，运用统计学和数学模型，为业务决策提供支持。数据分析师通常需要掌握Excel、SQL及数据可视化工具。

数据科学家：作为数据分析领域的高级职位，数据科学家不仅要处理和分析数据，还需具备强大的数据挖掘和建模能力，通常要求深厚的数学和统计学背景，以及熟练掌握Python或R等编程语言。

数据开发与系统架构

大数据开发工程师：负责设计和实现高效的数据处理系统，需熟练掌握Hadoop、Spark等大数据技术栈，能够处理海量数据并优化系统性能。

大数据架构师：承担大数据系统的整体架构设计和维护工作，要确保系统的稳定性、可扩展性和高性能，需熟悉计算机体系架构和网络架构。

应用数学与经济学

应用数学专业：运用数学知识解决科学、工程学和社会学方面的问题，常见于IT公司、精算、国际经济与贸易、化工制药、通讯工程等领域。

经济学：经济学中大量应用数学进行分析，相关岗位包括经济学研究和分析。

教育与培训

高校教师：数学专业毕业生可以选择在高校任职或进入科研机构从事教学工作。

企业与管理

统计调查与信息管理：在相关企业、事业单位和经济、管理部门从事统计调查、统计信息管理、数量分析等开发、应用和管理工作。

商业智能：在企事业单位的商业智能部门从事数据分析师、商业智能分析师、数据科学家、首席数据官等职位。

跨领域应用

计算机：在IT公司做数据分析、软件开发等工作，需求量大且薪资水平较高。

金融：在银行、证券、保险等金融机构任职技术性岗位，如精算师、银行职员、证券从业人员等。

信息安全：在信息安全领域应用数学知识，进行安全数据分析。

建议

提升专业技能：掌握数学、统计学、编程（如Python、R）等核心技能，并通过实习和项目经验积累实际工作能力。

关注行业动态：了解大数据领域的最新发展趋势和需求变化，选择适合自己的就业方向。

网络与人脉：积极参加行业会议、研讨会和招聘会，建立广泛的人脉关系，获取更多的就业机会。

持续学习：大数据领域技术更新迅速，需要不断学习和提升自己的专业技能以适应市场需求。