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

大數據技術適合女生學嗎？

女生是可以學大數據技術的，不管是男生還是女生系統的學習之后都可以達到大數據相關崗位所需要具備的技能要求，所以男女都是可以學習的。另外，大數據有很多崗位，不同的崗位所要求的技能和工作內容都不一樣，比如數據挖掘和開發對技術要求較高，數據分析崗就更注重分析能力，對技術要求沒有那么高，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，女生可能在學習大數據開發技術會稍微吃力一些，但是也不完全是這種情況，也有相當多的女生是可以學好大數據的。小編了解到很多公司的技術總監都是女生。

就目前學習大數據的男女比例來看，女生雖然偏少，但還是有女生的，但就女學員的就業就業率卻比男生要高，薪資方面也不比男生低。

可以看出，學生是適合學習大數據的，并且就業是沒有困難的，但是女生學習大數據的人比較少，常常會因為覺得女生不適合學習大數據這一問題而退縮。

其次，很多人說女生不適合從事it相關的工作崗位，其實是大家對IT行業有一些刻板印象，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，就可以學習。

女生學大數據技術在職場分別有哪些優劣勢？

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。但女生也有優勢的一面，比如心細、善于溝通等。其實大數據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勢。 另外在溝通方面也是女生擅長的。我們會發現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。所以在大數據開發、分析的項目溝通中，女生是有著更大優勢的。

目前來說公司是分為兩種，一種的話是比較實力，可能公司規模不一定大，但是正規，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不好大數據，相反，和男生比較來看，女生身上有更多尚未被激發的潛質，男生可能有一些先天的優勢，比如理性思維更強，數學天賦更高，對數字更加的敏感，但這些只是入門的發展潛力，并不能代表會在未來工作中就比女生做得更好。況且女生身上的踏實以及持續學習的能力也同樣是男生所不具備以及擅長的。

大數據開發技術學什么內容？

大數據開發就死學習內容分別為：Java基礎、JavaEE核心、Hadoop生態體系、Spark生態體系、項目實戰+機器學習等，詳細如下：

1、Java基礎：主要知識點有：Java基礎語法、面向對象編程、常用類和工具類、集合框架體系、異常處理機制、文件和IO流、移動開戶管理系統、多線程、枚舉和垃圾回收、反射、JDK新特性、通訊錄系統。

2、JavaEE核心技術：主要知識點有：前端技術、數據庫、JDBC技術、服務器端技術、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、智慧農業數倉分析平臺。

4、Spark生態體系：主要知識點有：Scala、Spark、交通領域汽車流量監控項目、Flink。

5、項目實戰+機器學習，主要知識點有：高鐵智能檢測系統、真實項目案例等。