首先，女性從事IT行業是沒有問題的，前景也是不錯的。
在IT領域有不少工作是比較適合女性從事的，比如UI設計、前端開發、Android開發、iOS開發、DBA、數據分析、測試以及IT教育等方面的崗位都比較適合女性從事。當然，IT領域也有一些崗位不太適合女性從事，比如運維崗位就不太適合女性從事（下現場、出差、安裝調試設備、加班等）。
目前IT行業發展前景比較好的領域包括物聯網、云計算、大數據、區塊鏈、人工智能等，這些領域包含了大量的崗位，其中大數據領域的不少崗位都比較適合女性從事，包括大數據應用開發、大數據分析、大數據呈現等。隨著大數據的不斷發展，大數據分析崗位在未來會爆發出更多的崗位需求，尤其場景大數據分析會是未來一個重點的應用方向。
對于大數據分析來說都需要學習哪些知識呢？大數據分析也有不同的層次，通常情況下分為常規分析和深度分析兩種情況。常規分析往往是基于已知的行業規則進行的，通常有現成的商業工具可以使用，比如各種BI工具。而深度分析則是要根據具體的業務場景進行針對性的定制分析，此時往往會用到機器學習方面的知識，要做算法設計、算法訓練以及算法驗證等操作，然后把分析的結果通過圖表的形式呈現出來。看一個Matplotlib和NumPy的例子：
對于采用BI工具的分析方式來說，需要掌握數據庫知識和BI工具的詳細操作步驟，往往BI工具已經把算法進行了封裝，只需要按照規則進行操作就能得出分析結果。對于這部分從業者來說，往往還需要對行業流程做深入的了解。
對于采用機器學習的分析方式來說，需要掌握常見的機器學習算法，編程語言（Python、Java等）以及行業規則，要能夠根據不同的分析場景進行針對性的算法設計，然后通過編程語言予以實現，這個過程往往是比較復雜的，也需要一定的項目經驗的積累。
總之，對于女性來說，未來可以重點考慮一下大數據相關的崗位，未來大數據的相關崗位也有比較廣闊的發展空間。