看到大数据，人们可能首先想到的是，大数据的技术太难了，不适合女生学。其实可以肯定的说学习大数据是没有性别差异的，大数据同样适合女生来学习。
大数据技术主要分成了两个方向：研发类和应用类。研发类需要写代码，逻辑思维能力要求比较高。但是对于应用类的，只要掌握常用的统计分析工具和统计分析方法就可以了，这些对于女生来说是完全可以胜任的。而且从某些方面来说，女生学大数据还有着天生的优势。
首先，大数据之所以这么火，是因为大数据后面蕴藏了无限的商机和商业价值，在这方面女生似乎有着天生的敏锐性和洞察力。
其次，女生比较踏实、细心、有耐心，而这恰恰也是大数据行业所需要的。做大数据每天可能都面对着海量的非结构化的数据，从这些数据中提取有用的信息，需要足够的细心和耐心。
再者，做大数据通常要跟其他部门有很多沟通，比如，大数据的原始数据是从运营部门拿到的，要跟运营部门打交道，而大数据部门处理后的结果会作为研发部门的后台数据，又会跟研发部门有很多的交流和沟通。交流和沟通的能力也是女生所擅长的。
所以，女生是完全可以学习大数据的，不论男生还是女生都可以经过系统的学习之后达到大数据开发所需要具备的技能要求。
另外，大数据的就业前景非常广阔。不论是互联网、通信、金融等行业，还是一些传统行业，都有大量的大数据岗位。而疫情之后，大数据更是影响到了我们生活的方方面面，大数据人才缺口持续增加，预计到2025年，大数据核心人才缺口将高达230万人。
进入任何一个行业，首先要做好职业规划，大数据行业也不例外。大数据的就业岗位非常多，我们主要从3个方向来看下。
1、数据分析师方向
数据分析师大致可以分为“初级数据分析师”、“中级数据分析师”和“数据挖掘工程师”。
初级数据分析师，主要工作是根据数据分析方案进行数据分析，要求熟悉掌握一到两款报表工具;熟练掌握sql、视图、存储过程等技能。
中级数据分析师，主要是基于大数据平台，提取、处理业务数据，一般要求掌握数据库知识及SQL，掌握常用算法编程语言如R、Python和C#等。
数据挖掘工程师，主要是通过使用数据挖掘相关技术，深入挖掘产品潜在价值和需求，要求掌握数据挖掘基本原理、流程以及应用方法，熟悉常见机器学习方法等。
从以上的工作内容和技能要求可以看出，初级数据分析师和中级数据分析师，所要求的专业技能并不高，只要掌握基本的编程语言和数据库即可，不失为女生从事大数据行业的首选。
2、大数据运维工程师
主要负责大数据集群的部署、性能优化、扩容、运维等操作，一般要求精通Python、Shell、Java中任一语言，熟悉Linux系统的配置、管理及优化，熟悉Hadoop生态圈等。
3、大数据研发工程师
一般要求对开源框架Spring cloud、Kafka、ZooKeeper、Redis、Hbase等有实际应用经验并能熟练应用，熟悉Spark/Flink运行机制和工作原理，代码能力和逻辑思维能力要求比较高。
当然大数据的就业岗位还非常多，如：Hadoop开发工程师、数据仓库工程师、ETL开发工程师、数据仓库工程师、离线开发工程师、实时开发工程师、Spark开发工程师、Flink开发工程师、数据中台工程师等，有兴趣的小伙伴可以留言交流哦!
物竞天择，适者生存。年轻的你，一定要做好自己的职业规划，使自己在将来的就业中，能脱颖而出，前“兔”似锦。
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