对于女生来说，大数据领域的大部分岗位都是可以胜任的，包括数据采集、数据整理、数据存储、数据安全、数据分析、数据展现、数据应用。除了大数据运维相关的岗位，其他岗位都比较适合女生。其实对于女生来说，在目前众多的计算机相关专业中，选择大数据专业也是一个不错的选择。
女生学大数据很累吗？
作为一名教育工作者，我来回答一下这个问题。首先，当前大数据的发展前景还是非常不错的，而且大数据领域对于人才类型的需求比较多元化，所以女生学习大数据也会有比较多的工作机会。实际上，对于女生来说，在当前诸多的计算机相关专业当中，选择大数据专业也是不错的选择之一。由于大数据是一个比较典型的交叉学科，所以大数据涉及到的知识量是比较大的，而且也有一定的学习难度，所以女生选择学习大数据还是比较辛苦的。
从大数据领域的诸多岗位特点来看，以下几个方向比较适合女生来说学习第一大数据采集。大数据采集岗位的工作门槛相对低一些，而且涉及到的技术也并不算复杂，具体包括数据采集数据清洗等工作内容，这些工作内容本身并不会涉及到复杂的算法。大数据采集岗位通常需要具备一定的程序设计能力，可以从Python开始学起。
第二大数据分析。大数据分析是当前人才需求量相对比较大的岗位之一，而且大数据分析针对的行业领域也比较广泛，不仅IT互联网行业需要大数据分析人才，传统行业领域也需要大数据分析人才，所以掌握大数据分析技术会有比较广阔的就业渠道。当前大数据分析通常采用统计学方式和机器学习方式，需要学习者具有一定的数学基础。
第三大数据呈现。大数据呈现是不少女生比较喜欢的大数据岗位之一，相比于大数据分析和大数据采集来看，大数据呈现通常更注重交互界面和视觉界面的设计。大数据呈现通常都会基于一些大型的平台进行，除了要学习相关平台的应用之外，学习者通常需要学习一定的前端开发知识和数据库知识。我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
女生学大数据会不会很难呢？
作为一名大数据行业的从业者，同时也在指导大数据方向的研究生，所以我来回答一下这个问题。首先，女生是适合学习大数据技术的，而且大数据行业内有很多岗位比较适合女生从事，比如数据整理存储分析等岗位都是不错的选择，但是由于大数据的知识体系比较复杂，所以学习起来也具有一定的难度。大数据领域的岗位可以简单地划分为两大类，一类是研发型岗位，或者叫做创新型岗位，另一类是应用型岗位，或者叫技能型岗位。
研发型岗位的难度比较大，往往需要从业者具有扎实的知识基础，同时要掌握一系列研究方法，对于工作环境也有相对较高的要求，比如需要较强的算力和数据支撑。目前大数据领域的研发级岗位往往对于从业者的学历有较高的要求，不少人通过读研获得了研发级岗位，目前有不少女生在读研时，会选择大数据相关方向。从2019年的秋招来看，大数据领域的岗位相对比较多，可以选择的空间也比较大。
相对于研发级岗位来说，应用级岗位的学习难度要相对低很多，即使没有计算机知识基础，经过一个系统的学习过程，往往也能够从事一些大数据领域的岗位，比如数据采集数据清洗数据分析等岗位都比较适合女生来从事。所以，在选择学习大数据知识的时候，应该根据自身的知识基础和能力特点来选择学习路线。当前学习大数据知识，不论从事哪个具体的岗位，通常都需要学习三方面知识，其一是编程语言知识其二是大数据平台知识其三是行业知识。
编程可以重点关注JavaPython和R，其中Python正在崛起。大数据平台可以关注开源平台，比如HadoopSpark。至于行业知识，可以结合自己的岗位，也可以选择自己感兴趣的领域，比如金融、教育、医疗等领域。我从事互联网行业多年，现在也在读计算机专业的研究生。我的主要研究方向集中在大数据和人工智能领域。我会陆续写一些关于互联网技术的文章。有兴趣的朋友可以关注我，相信我会有所收获。
