萬事開頭難，只要認定目標，堅持到底，一定會取得成功的。

大資料以JAVA為基礎，範圍很廣，前景廣闊，學成之後就業機會大，工資待遇好，值得學習。所謂大資料離不開計算機，邏輯思維能力要很強的。再有女生能受得了一天到晚面對計算機嗎？只要你克服各種困難，就一定到達成功的彼岸，加油！

不會。

相關：大資料需要學什麼？

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不要有這種擔心～

但是，學習大資料並不分男女！我們的思維定式告訴我們女生不適合做開發工作，女生的邏輯能力差等等。實際情況是怎樣的呢？越來越多的女性成為了各行業的精英甚至成長為行業領軍人物，現實告訴我們女生並不比男生差。

1、大資料有多個方向，如：大資料開發、大資料分析、大資料視覺化等。大資料開發相對要求較低，而且容易入門。

2、大資料開發學習有什麼要求呢？ 最低統招大專學歷

3、大資料都學哪些技術（完成課程附最後）

4、大資料開發畢業後就業方向及薪資：大資料開發、大資料售前等崗位。一線城市薪資在12-20K左右

我們一起分享AI學習與發展的乾貨

如今的大資料領域，可謂已經深入到我們的生活的方方面面，對於現代社會的男女比例來說，我覺得女生學習大資料，可以說是我們女生的一個機會，我們可以利用這樣的技術來讓自己成為眾多男人群體中獨特且亮眼的那顆明珠。

對於“大資料技術適不適合女生”這個問題，我想要告訴你的是，大資料的學習不會像網路的後臺開發或系統程式設計那樣又累又枯燥，在進行大資料分析的學習過程中我們是在不斷透過資料的清洗、篩選、重灌、分析、視覺化，最後得到科學的結果，我們是在享受社會發展中大資料技術的運用帶來的進步改變，以及透過大資料來給社會注入更加美好的決策和發展。我們女生完全可以在這樣的發展中找到自己的人生定位，面對企業的技術需要，也可以說企業剛需而我們也剛好具備這樣的能力，一切的出發點只在於你想不想學或者說你學不學得會而已。

那麼，學習大資料需要具備哪些方面的基礎知識？

其一是數學基礎，大資料分析是大資料目前進行資料價值化的重要方式和途徑，而大資料分析的基礎就是數學知識；

其二是統計學基礎，統計學在“小資料”時代，或者說結構化資料時代，積累了大量的分析經驗和方法論，這些知識對於資料分析來說是非常重要的；

其三是計算機基礎，包括作業系統（Linux系列）、程式語言（Java、Python、Scala、R等）、資料庫等知識。

最後，我們再來了解一下大資料技術主要用來幹什麼?

對於大技術來說主要經營的是對於資料的儲存和處理，在具體的大資料技術中最多的運用是資料分析，這樣的資料分析可以在不同的程度上對於資料進行判斷和資料處理分析，在企業方面可以根據這樣的資料分析出將來企業的發展方向。

不僅如此在我們的生活中大資料技術的運用也是相當的廣泛，在我們生活中的司法領域中，可以利用大資料技術對警方關注的嫌疑人進行位置是的實時鎖定，根據警方對其行蹤的掌握進行逮捕，這樣的運用也是利於警方的抓捕，也讓我們的生活更加的安定。

大資料專業在本科階段可能並不會學的很精，學的會比較雜。但是幾乎每個本科學的比較雜的專業，在研究生階段會非常吃香，選擇很多，大資料也是一樣。大資料專業在研究生階段可選擇的方向很多，計算機方向、金融方向、人工智慧專業都可以選擇。現在這個專業的設立既是順應時代要求，也是社會發展的必然

要看從那個方面說了，大資料技術的學習不僅是女生學習有一定的難度，對於男生來說也同樣有一定的難度。大資料相比較其他的一些程式設計技術來說，是一種比較新的技術，對於它的認識，相比大家也只是在近些年才開始的。

尤其是從17年開始，大資料技術正式被列入大學課程，大家對於它的認識更加是深入了不少。雖然，大家對於它的認識增加了不少，但是對於真正的大資料技術工作還是有一定的差距的，大資料技術是比較複雜的一門學科，知識體系比較複雜多樣，學習起來的難度比較大。

這裡可以明確一點，女生學習大資料確實很難，但是也並不是特別的難，也不代表學不會。女生學習大資料和男生是差不多的，都是在一條起跑線上進行學習，只要是滿足一定的學習條件也是可以進行學習的。

1、學歷一般是本科起步，如果是大專需要有一定的程式設計工作經驗作為基礎，最好是有java開發基礎或者是python開發基礎的大專生也是可以學習的。

2、邏輯思維能力一定要好，程式設計技術的學習都是需要有一定的邏輯思維能力的，畢竟在工作中這方面的內容都是需要較強的邏輯思維能才能做好的。

3、年齡一定也要適中，對於這個大家一定都有所瞭解，程式設計開發需要的身體素質要好，因為加班相對比較多，身體素質不好也是做不好的，一般學習年齡大概在20-30之間，當然，根據每個人的不同情況也是有一定的差異的。