大数据培训后可以从事的工作主要包括以下几种：

大数据开发工程师：

负责构建和优化大数据系统，学习Hadoop、Spark、Storm、超大集群调优、机器学习、Docker容器引擎、ElasticSearch、并发编程等技术。

数据挖掘工程师：

从海量数据中通过算法搜索隐藏于其中的知识，使用Python、R等分析工具，熟悉文本挖掘、图挖掘、机器学习（基本框架和常用算法）、深度学习等相关模型和算法。

数据分析师：

专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测。需要掌握SQL、Oracle技能，精通MS数据分析技术（聚类分析、回归分析、决策树等），数据挖掘算法，并喜欢钻研新技术。

Hadoop开发工程师：

实现分布式文件系统HDFS，开发分布式程序，充分利用集群的威力进行高速运算和存储。需要熟悉Hadoop技术栈及相关编程语言。

ETL开发工程师：

负责数据抽取、转换和加载（ETL）流程，构建和维护数据基础设施。

大数据测试工程师：

负责大数据系统的测试工作，确保数据的准确性和可靠性。

大数据架构师：

设计和构建大规模的分布式系统，支持企业对大数据的处理和存储需求，需要了解各种大数据技术和工具，并在系统设计中考虑数据安全、容错性和可扩展性。

数据治理专员：

负责确保组织内部的数据管理和合规性，制定数据管理策略、数据安全政策，并监督数据质量和数据隐私保护。

大数据可视化工程师：

负责数据的可视化展示，帮助用户更好地理解和利用大数据。

这些岗位涵盖了大数据技术的各个方面，从基础设施的构建到数据的分析、挖掘和应用。建议根据个人兴趣和职业规划，选择合适的岗位进行深入学习和发展。