看到大數據，人們可能首先想到的是，大數據的技術太難了，不適合女生學。其實可以肯定的說學習大數據是沒有性別差異的，大數據同樣適合女生來學習。
大數據技術主要分成了兩個方向：研發類和應用類。研發類需要寫代碼，邏輯思維能力要求比較高。但是對于應用類的，只要掌握常用的統計分析工具和統計分析方法就可以了，這些對于女生來說是完全可以勝任的。而且從某些方面來說，女生學大數據還有著天生的優勢。
首先，大數據之所以這么火，是因為大數據后面蘊藏了無限的商機和商業價值，在這方面女生似乎有著天生的敏銳性和洞察力。
其次，女生比較踏實、細心、有耐心，而這恰恰也是大數據行業所需要的。做大數據每天可能都面對著海量的非結構化的數據，從這些數據中提取有用的信息，需要足夠的細心和耐心。
再者，做大數據通常要跟其他部門有很多溝通，比如，大數據的原始數據是從運營部門拿到的，要跟運營部門打交道，而大數據部門處理后的結果會作為研發部門的后臺數據，又會跟研發部門有很多的交流和溝通。交流和溝通的能力也是女生所擅長的。
所以，女生是完全可以學習大數據的，不論男生還是女生都可以經過系統的學習之后達到大數據開發所需要具備的技能要求。
另外，大數據的就業前景非常廣闊。不論是互聯網、通信、金融等行業，還是一些傳統行業，都有大量的大數據崗位。而疫情之后，大數據更是影響到了我們生活的方方面面，大數據人才缺口持續增加，預計到2025年，大數據核心人才缺口將高達230萬人。
進入任何一個行業，首先要做好職業規劃，大數據行業也不例外。大數據的就業崗位非常多，我們主要從3個方向來看下。
1、數據分析師方向
數據分析師大致可以分為“初級數據分析師”、“中級數據分析師”和“數據挖掘工程師”。
初級數據分析師，主要工作是根據數據分析方案進行數據分析，要求熟悉掌握一到兩款報表工具;熟練掌握sql、視圖、存儲過程等技能。
中級數據分析師，主要是基于大數據平臺，提取、處理業務數據，一般要求掌握數據庫知識及SQL，掌握常用算法編程語言如R、Python和C#等。
數據挖掘工程師，主要是通過使用數據挖掘相關技術，深入挖掘產品潛在價值和需求，要求掌握數據挖掘基本原理、流程以及應用方法，熟悉常見機器學習方法等。
從以上的工作內容和技能要求可以看出，初級數據分析師和中級數據分析師，所要求的專業技能并不高，只要掌握基本的編程語言和數據庫即可，不失為女生從事大數據行業的首選。
2、大數據運維工程師
主要負責大數據集群的部署、性能優化、擴容、運維等操作，一般要求精通Python、Shell、Java中任一語言，熟悉Linux系統的配置、管理及優化，熟悉Hadoop生態圈等。
3、大數據研發工程師
一般要求對開源框架Spring cloud、Kafka、ZooKeeper、Redis、Hbase等有實際應用經驗并能熟練應用，熟悉Spark/Flink運行機制和工作原理，代碼能力和邏輯思維能力要求比較高。
當然大數據的就業崗位還非常多，如：Hadoop開發工程師、數據倉庫工程師、ETL開發工程師、數據倉庫工程師、離線開發工程師、實時開發工程師、Spark開發工程師、Flink開發工程師、數據中臺工程師等，有興趣的小伙伴可以留言交流哦!
物競天擇，適者生存。年輕的你，一定要做好自己的職業規劃，使自己在將來的就業中，能脫穎而出，前“兔”似錦。
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