女生能學大資料嗎？女生學大資料好就業嗎？很多人會覺得女孩子學大資料做程式設計師會很累，其實不然，大資料開發是IT的一種，肯定都是男生做的工作，大資料開發女生也是可以做的，而且還很吃香，相比於男性大資料開發人員，女大資料開發工程師更具優勢。

　　女孩學大資料有哪些優勢？

　　1、與男性相比，女性在溝通上更有優勢

　　眾所周知，做大資料開發就是為了服務於客戶，雖然說做出專案可以滿足於客戶需求，但是如何完整地表達出你所做的專案初衷，則是不少男性大資料工程師的硬傷。在這一點上，女性就顯得更有優勢的多。因為女性給人平易近人的感覺，在與客戶的溝通中會給客戶以好感，自然能夠減少與客戶的溝通障礙。

　　2、外界對女性工程師的期望值不高

　　雖說男女平等，但是由於生理原因，外界對女大資料開發工程師的要求，並不如男大資料開發工程師的期望高，因此對於女大資料開發工程師來說其壓力也就相對小一些。你可能會覺得這樣的環境不公平，但是需要提醒各位的是，在這樣的環境下你將會更容易創作出不錯的業績，證明自身的實力，企業也將會格外重視你的發展，給你更多的空間。

　　3、女性大資料開發工程師心細惹人愛

　　絕大部分男大資料開發工程師性格大大咧咧，在工作中常常會有粗心大意的毛病。但是女工程師相對來說，就比較少，這正是因為女性的細心，女工程師的細心常常能夠找到開發過程中的bug，因此很多公司非常樂於招聘女性大資料開發工程師。

　　女生學大資料好就業嗎?女生學大資料可以從事哪些工作？

　　1、大資料系統架構師

　　2、大資料系統分析師

　　3、hadoop開發工程師

　　4、資料分析師

　　5、資料探勘工程師

　　6、大資料視覺化工程師

　　敲程式碼不只是男生可以做的事情，大資料課程也不是專為男生設定的，IT培訓網大資料開發課程每個階段都有實力案例和專案結合，從簡單到專業一步一步帶領學生走進大資料開發的世界。這樣的課程男女適用的，男生能學好，女生一樣可以學好，男生可以從事的大資料開發崗位，女生也可以，女生去大資料培訓機構學習大資料開發，出來也是很好找工作的，特別是在一線城市大資料人才的就業前景非常好。

　　女生學大資料完全可行，做白領拿高工資就在此刻。

大資料是新基建涉及的基礎設施領域之一，對於未來發展空間和就業方向都具有一定的優勢。大資料要學習的內容主要是：

1. 資料探勘演算法 基於不同的資料型別和格式呈現的特點，大資料分析的核心理論就是挖掘資料演算法的能力。它只是基本的資料結構收集和處理，對於思維敏捷、心細的女生來說是很輕鬆的事情。

2. 語義引擎 從使用者搜尋的關鍵詞、語義等等內容分析判斷使用者的垂直度需求或者水平度聯想，大資料分析挖掘與使用者相匹配的需求。其實就是思維導圖和邏輯判斷，也是結構化思維的定式，並沒有特複雜的邏輯推理。

3. 視覺化分析 大資料最基本的特點就是要求視覺化分析，就是透過可視傳輸實現使用者的直觀體驗，如同看圖說話其實很簡單。

4. 預測性分析能力 從大資料收集、挖掘，透過科學的資料建模，引入新的聯想類比資料，有點類似找同義詞、近義詞，從而實現預測未來的資料，其實就是根據資料分析預測未來的趨勢，這是經濟學最簡單的資料庫資訊處理方法，談不上覆雜，所以也不會很累。

不會很累但是需要理性思維，只要是有想法都是很簡單的 ----------河南新華

作為一名教育工作者，我來回答一下這個問題。

首先，當前大資料的發展前景還是非常不錯的，而且大資料領域對於人才型別的需求比較多元化，所以女生學習大資料也會有比較多的工作機會。實際上，對於女生來說，在當前諸多的計算機相關專業當中，選擇大資料專業也是不錯的選擇之一。

由於大資料是一個比較典型的交叉學科，所以大資料涉及到的知識量是比較大的，而且也有一定的學習難度，所以女生選擇學習大資料還是比較辛苦的。從大資料領域的諸多崗位特點來看，以下幾個方向比較適合女生來說學習：

第一：大資料採集。大資料採集崗位的工作門檻相對低一些，而且涉及到的技術也並不算複雜，具體包括資料採集、資料清洗等工作內容，這些工作內容本身並不會涉及到複雜的演算法。大資料採集崗位通常需要具備一定的程式設計能力，可以從Python開始學起。

第二：大資料分析。大資料分析是當前人才需求量相對比較大的崗位之一，而且大資料分析針對的行業領域也比較廣泛，不僅IT（網際網路）行業需要大資料分析人才，傳統行業領域也需要大資料分析人才，所以掌握大資料分析技術會有比較廣闊的就業渠道。當前大資料分析通常採用統計學方式和機器學習方式，需要學習者具有一定的數學基礎。

第三：大資料呈現。大資料呈現是不少女生比較喜歡的大資料崗位之一，相比於大資料分析和大資料採集來看，大資料呈現通常更注重互動介面和視覺介面的設計。大資料呈現通常都會基於一些大型的平臺進行，除了要學習相關平臺的應用之外，學習者通常需要學習一定的前端開發知識和資料庫知識。