小編認為大數(shù)據(jù)技術(shù)并沒有性別要求，一些人說女生不適合學(xué)習(xí)it技術(shù)其實都是他們的主觀意識，并不是什么權(quán)威答案，也不具備參考價值，如果你對大數(shù)據(jù)技術(shù)感興趣，就不要糾結(jié)性別了，可以直接報班學(xué)習(xí)。下面小編跟大家詳細討論一下這個問題。

大數(shù)據(jù)技術(shù)適合女生學(xué)嗎？

女生是可以學(xué)大數(shù)據(jù)技術(shù)的，不管是男生還是女生系統(tǒng)的學(xué)習(xí)之后都可以達到大數(shù)據(jù)相關(guān)崗位所需要具備的技能要求，所以男女都是可以學(xué)習(xí)的。另外，大數(shù)據(jù)有很多崗位，不同的崗位所要求的技能和工作內(nèi)容都不一樣，比如數(shù)據(jù)挖掘和開發(fā)對技術(shù)要求較高，數(shù)據(jù)分析崗就更注重分析能力，對技術(shù)要求沒有那么高，這個崗位相對來說比較適合女生的，具體就看你興趣愛好方向和選擇了。

相對于男生來說，女生可能在學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)開發(fā)技術(shù)會稍微吃力一些，但是也不完全是這種情況，也有相當(dāng)多的女生是可以學(xué)好大數(shù)據(jù)的。小編了解到很多公司的技術(shù)總監(jiān)都是女生。

就目前學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)的男女比例來看，女生雖然偏少，但還是有女生的，但就女學(xué)員的就業(yè)就業(yè)率卻比男生要高，薪資方面也不比男生低。

可以看出，學(xué)生是適合學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)的，并且就業(yè)是沒有困難的，但是女生學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)的人比較少，常常會因為覺得女生不適合學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)這一問題而退縮。

其次，很多人說女生不適合從事it相關(guān)的工作崗位，其實是大家對IT行業(yè)有一些刻板印象，其中程序員基本上都是男的就是其一。其實IT行業(yè)不分什么男女，更沒有適合哪一個性別一說，只要你喜歡、適合，就可以學(xué)習(xí)。

女生學(xué)大數(shù)據(jù)技術(shù)在職場分別有哪些優(yōu)劣勢？

在職場上女性在某些方面確實比男性弱勢，比如相對于男生來講耐性更好，更能容忍。但女生也有優(yōu)勢的一面，比如心細、善于溝通等。其實大數(shù)據(jù)要做的工作往往需要有耐心、細心，這點上女生通常比男生有著更大的優(yōu)勢。 另外在溝通方面也是女生擅長的。我們會發(fā)現(xiàn)咨詢方面的崗位女生占比非常大，其原因就是因為女性普遍更具有親和力，更能站在對方的角度考慮問題。所以在大數(shù)據(jù)開發(fā)、分析的項目溝通中，女生是有著更大優(yōu)勢的。

目前來說公司是分為兩種，一種的話是比較實力，可能公司規(guī)模不一定大，但是正規(guī)，凡是這樣的公司并不會因為你是女生而不要你，而往往因為你是女性會得到一些特殊的優(yōu)待福利。從大的范圍來看，男女平等不是一句空話。但這并不能代表女生學(xué)不好大數(shù)據(jù)，相反，和男生比較來看，女生身上有更多尚未被激發(fā)的潛質(zhì)，男生可能有一些先天的優(yōu)勢，比如理性思維更強，數(shù)學(xué)天賦更高，對數(shù)字更加的敏感，但這些只是入門的發(fā)展?jié)摿Γ⒉荒艽頃谖磥砉ぷ髦芯捅扰龅酶谩r且女生身上的踏實以及持續(xù)學(xué)習(xí)的能力也同樣是男生所不具備以及擅長的。

大數(shù)據(jù)開發(fā)技術(shù)學(xué)什么內(nèi)容？

大數(shù)據(jù)開發(fā)就死學(xué)習(xí)內(nèi)容分別為：Java基礎(chǔ)、JavaEE核心、Hadoop生態(tài)體系、Spark生態(tài)體系、項目實戰(zhàn)+機器學(xué)習(xí)等，詳細如下：

1、Java基礎(chǔ)：主要知識點有：Java基礎(chǔ)語法、面向?qū)ο缶幊獭⒊Ｓ妙惡凸ぞ哳悺⒓峡蚣荏w系、異常處理機制、文件和IO流、移動開戶管理系統(tǒng)、多線程、枚舉和垃圾回收、反射、JDK新特性、通訊錄系統(tǒng)。

2、JavaEE核心技術(shù)：主要知識點有：前端技術(shù)、數(shù)據(jù)庫、JDBC技術(shù)、服務(wù)器端技術(shù)、Maven、Spring、SpringBoot、Git。

3、Hadoop：，主要知識點有：Linux、Hadoop、ZooKeeper、Hive HBase、Phoenix、Impala、Kylin、Flume、Sqoop&DataX、Kafka、Oozie&Azkaban Hue、智慧農(nóng)業(yè)數(shù)倉分析平臺。

4、Spark生態(tài)體系：主要知識點有：Scala、Spark、交通領(lǐng)域汽車流量監(jiān)控項目、Flink。

5、項目實戰(zhàn)+機器學(xué)習(xí)，主要知識點有：高鐵智能檢測系統(tǒng)、真實項目案例等。