其實我覺得應該說說你的前置條件。因為越到後面興起的課程，越是一個積累後的產物學科，需要你有一定的積累，千萬不要盲目跟隨。如果你有自己的專業。倒不如專其所長！

作為一名大資料行業的從業者，同時也在指導大資料方向的研究生，所以我來回答一下這個問題。

首先，女生是適合學習大資料技術的，而且大資料行業內有很多崗位比較適合女生從事，比如資料整理、儲存、分析等崗位都是不錯的選擇，但是由於大資料的知識體系比較複雜，所以學習起來也具有一定的難度。

大資料領域的崗位可以簡單地劃分為兩大類，一類是研發型崗位，或者叫做創新型崗位，另一類是應用型崗位，或者叫技能型崗位。研發型崗位的難度比較大，往往需要從業者具有紮實的知識基礎，同時要掌握一系列研究方法，對於工作環境也有相對較高的要求，比如需要較強的算力和資料支撐。

目前大資料領域的研發級崗位往往對於從業者的學歷有較高的要求，不少人透過讀研獲得了研發級崗位，目前有不少女生在讀研時，會選擇大資料相關方向。從2019年的秋招來看，大資料領域的崗位相對比較多，可以選擇的空間也比較大。

相對於研發級崗位來說，應用級崗位的學習難度要相對低很多，即使沒有計算機知識基礎，經過一個系統的學習過程，往往也能夠從事一些大資料領域的崗位，比如資料採集、資料清洗、資料分析等崗位都比較適合女生來從事。所以，在選擇學習大資料知識的時候，應該根據自身的知識基礎和能力特點來選擇學習路線。

當前學習大資料知識，不論從事哪個具體的崗位，通常都需要學習三方面知識，其一是程式語言知識；其二是大資料平臺知識；其三是行業知識。程式語言可以重點考慮一下Java、Python和R這三門語言，其中Python語言目前的上升趨勢比較明顯。大資料平臺可以重點關注一下開源平臺，比如Hadoop、Spark。關於行業知識，可以與自身的崗位相結合，也可以選擇一個自己感興趣的領域，比如金融、教育、醫療等領域都是不錯的選擇。