女生學大數據會不會很難呢？

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

首先，女生是適合學習大數據技術的，而且大數據行業內有很多崗位比較適合女生從事，比如數據整理、存儲、分析等崗位都是不錯的選擇，但是由于大數據的知識體系比較復雜，所以學習起來也具有一定的難度。

大數據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扎實的知識基礎，同時要掌握一系列研究方法，對于工作環境也有相對較高的要求，比如需要較強的算力和數據支撐。

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

相對于研發級崗位來說，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數據領域的崗位，比如數據采集、數據清洗、數據分析等崗位都比較適合女生來從事。所以，在選擇學習大數據知識的時候，應該根據自身的知識基礎和能力特點來選擇學習路線。

當前學習大數據知識，不論從事哪個具體的崗位，通常都需要學習三方面知識，其一是編程語言知識；其二是大數據平臺知識；其三是行業知識。編程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。大數據平臺可以重點關注一下開源平臺，比如Hadoop、Spark。關于行業知識，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。

我從事互聯網行業多年，目前也在帶計算機專業的研究生，主要的研究方向集中在大數據和人工智能領域，我會陸續寫一些關于互聯網技術方面的文章，感興趣的朋友可以關注我，相信一定會有所收獲。

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