女生做大数据有发展前景吗？

当前大数据发展前景非常不错，且大数据领域对于人才类型的需求比较多元化，女生学习大数据也会有比较多的工作机会。大数据是一个交叉学科涉及到的知识量比较大学习有一定的难度，女生比较适合大数据采集和大数据分析方向的工作岗位。

大数据采集岗位的工作门槛相对低一些，而且涉及到的技术也并不算复杂，具体包括数据采集、数据清洗等工作内容，这些工作内容本身并不会涉及到复杂的算法；大数据分析是当前人才需求量相对比较大的岗位之一，且大数据分析针对的行业领域也比较广泛，不仅IT行业需要大数据分析人才，传统行业领域也需要大数据分析人才，所以掌握大数据分析技术会有比较广阔的就业渠道。

在互联网历史上我国最早的一批程序员都是女性，在推动互联网发展的过程中我们女性做出了不可磨灭的贡献。女性在互联网大数据方面没有男生好找工作？是，但这个问题并不是只存在于互联网行业而是普遍的都会存在。

女生学大数据好不好？在职场上女性在某些方面确实比男性弱势，譬如相对于男生来讲更能扛得住使唤。从大的范围来看男女平等不是一句空话。但并不能代表女生学不好大数据，相反，和男生比较来看女生身上有更多尚未被激发的潜质男生也许有一些先天的优势，如理性思维更强，数学天赋更高，对数字更加的敏感，但入门的发展潜力并不能代表会在未来工作中就比女生做得更好。况且女生身上的踏实以及持续学习的能力也同样是男生所不具备以及擅长的。女生也可以学好大数据，只要足够踏实努力还可以比男生学得更好。

女生学习大数据应该做好职业规划。入行之后应该怎么样去把自己的潜能激发到最大，该如何去学习以及消化课程，在未来能够更好更快的去进阶自己本身的职场道路。以及在入行之前需要考虑的是自己是不是真的热爱这个岗位，能够通过它实现自我价值以及找到工作的成就感。

女生做大数据方面的工作没有问题，前提是自己能学适合学，自己也愿意为了学大数据放弃一部分自己玩耍的时间。毕竟大数据发展太快，入行以后就不得不持续学习。

进入大数据行业根本也就不分男女，如果想要想要入行学习大数据就应该抓紧时间学习，不要把时间浪费在无谓的考虑上。至于女生在大数据行业到底有没有发展前景，大数据行业的岗位非常多总有一个岗位是适合你。如果你确定好自己的兴趣以及想要发展的前景之后，脚踏实地的在这个行业积累经验发展前景无限好。

大数据行业里面能学到的东西非常多，且每一样都可以称之为技术，同时还可以衍生出各种各样的有趣的工作。归根结底能学多少东西全然是靠个人努力。一个人没有一技之长在社会上是很难生存下来。学习大数据技术其实不仅是对于自身学识的提升，同时也是对于未来前瞻性的展望。

大数据技术的优越性在于互联网科技的快速发展，各行各业都在努力与高科技搭上轨道，这个时代企业不得不依赖于它支撑。当你发现自己一无所长，找工作的压力太大以致于你妥协、忍让，从事着自己不喜欢甚至不那么体面的工作，想再去学点东西却发现同龄人已经超过你了。

刚上大学或马上毕业的或者想转行的同学们如果看到了这里，应该早做步入大数据行业的准备，“快人一步”才是在社会上立足的优势。行动起来成为一个有魄力的女生，哪怕在男生盛行的行业你也可以打出属于自己的一片天。每个人的学习能力、思维方式都不同，所以要根据自身的情况来决定。有很多男生也比时候学习大数据所以学习大数据不分男女。

猎聘大数据研究院发布了《2022未来人才就业趋势报告》

从排名来看，2022年1-4月各行业中高端人才平均年薪来看，人工智能行业中高端人才平均年薪最高，为31.04万元；金融行业中高端人才以27.69万元的平均年薪位居第二；通信、大数据行业中高端人才平均年薪分别为27.51万元、25.23万元，位列第三、第四；IT/互联网行业中高端人才平均年薪23.02万元，位列第七。

图表来源：《2022未来人才就业趋势报告》

如果你觉得很高，被平均了这样？那么打开Boss直聘，搜大数据工程师：

我们来做下数据分析：

薪资那一列都有一个最低薪资和最高薪资，我们通过不同城市来对比分析一下，发现北京的工资水平最高，最低为22k，最高为38k。

工作年限也是一个制约工资水平的很大因素，从图中可以看出，即使是刚毕业，也能达到一个11-20k的薪资范围。

而学历要求来说，大部分为本科，其次为大专和硕士，其他比较少，以至于在图中并没有显示出来。
企业对不同岗位的要求以3-5年的居多，企业当然是需要有一定工作经验的员工，但是在实际招聘中，如果你有项目经验，且理论知识没问题，企业也会放宽条件。

分析不同行业， 我们发现，大数据岗位需求分布在各行各业，主要还是在计算机软件和互联网最多，也有可能是这个招聘软件决定的，毕竟Boss直聘还是以互联网行业为主。

来看看哪些公司在招聘大数据相关岗位，从这个超过15的数量来看，华为，腾讯，阿里，字节，这些大厂对这个岗位的需求量还是很大的。

那么这些岗位都需要什么技能呢？Spark，Hadoop，数据仓库，Python，SQL，Mapreduce，Hbase等等

根据国内的发展形势，大数据未来的发展前景会非常好。自 2018 年企业纷纷开始数字化转型，一二线城市对大数据领域的人才需求非常强烈，未来几年，三四线城市的人才需求也会大增。

在大数据领域，国内发展的比较晚，从 2016 年开始，仅有 200 多所大学开设了大数据相关的专业，也就是说 2020 年第一批毕业生才刚刚步入社会，我国市场环境处于急需大数据人才但人才不足的阶段，所以未来大数据领域会有很多的就业机遇。
薪资高、缺口大，自然成为职场人的“薪”选择！

任何学习过程都需要一个科学合理的学习路线，才能够有条不紊的完成我们的学习目标。Python+大数据所需学习的内容纷繁复杂，难度较大，为大家整理了一个全面的Python+大数据学习路线图，帮大家理清思路，攻破难关！

Python+大数据学习路线图详细介绍

第一阶段 大数据开发入门

学前导读：从传统关系型数据库入手，掌握数据迁移工具、BI数据可视化工具、SQL，对后续学习打下坚实基础。

1.大数据数据开发基础MySQL8.0从入门到精通

MySQL是整个IT基础课程，SQL贯穿整个IT人生，俗话说，SQL写的好，工作随便找。本课程从零到高阶全面讲解MySQL8.0，学习本课程之后可以具备基本开发所需的SQL水平。

2022最新MySQL知识精讲+mysql实战案例_零基础mysql数据库入门到高级全套教程

第二阶段 大数据核心基础

学前导读：学习Linux、Hadoop、Hive，掌握大数据基础技术。

2022版大数据Hadoop入门教程
Hadoop离线是大数据生态圈的核心与基石，是整个大数据开发的入门，是为后期的Spark、Flink打下坚实基础的课程。掌握课程三部分内容：Linux、Hadoop、Hive，就可以独立的基于数据仓库实现离线数据分析的可视化报表开发。

2022最新大数据Hadoop入门视频教程，最适合零基础自学的大数据Hadoop教程

第三阶段 千亿级数仓技术

学前导读：本阶段课程以真实项目为驱动，学习离线数仓技术。

数据离线数据仓库，企业级在线教育项目实战（Hive数仓项目完整流程）
本课程会、建立集团数据仓库，统一集团数据中心，把分散的业务数据集中存储和处理 ；目从需求调研、设计、版本控制、研发、测试到落地上线，涵盖了项目的完整工序 ；掘分析海量用户行为数据，定制多维数据集合，形成数据集市，供各个场景主题使用。

大数据项目实战教程_大数据企业级离线数据仓库，在线教育项目实战（Hive数仓项目完整流程）

第四阶段 PB内存计算

学前导读：Spark官方已经在自己首页中将Python作为第一语言，在3.2版本的更新中，高亮提示内置捆绑Pandas；课程完全顺应技术社区和招聘岗位需求的趋势，全网首家加入Python on Spark的内容。

1.python入门到精通（19天全）

python基础学习课程，从搭建环境。判断语句，再到基础的数据类型，之后对函数进行学习掌握，熟悉文件操作，初步构建面向对象的编程思想，最后以一个案例带领同学进入python的编程殿堂。

全套Python教程_Python基础入门视频教程，零基础小白自学Python必备教程

2.python编程进阶从零到搭建网站

学完本课程会掌握Python高级语法、多任务编程以及网络编程。

Python高级语法进阶教程_python多任务及网络编程，从零搭建网站全套教程

3.spark3.2从基础到精通

Spark是大数据体系的明星产品，是一款高性能的分布式内存迭代计算框架，可以处理海量规模的数据。本课程基于Python语言学习Spark3.2开发，课程的讲解注重理论联系实际，高效快捷，深入浅出，让初学者也能快速掌握。让有经验的工程师也能有所收获。

Spark全套视频教程，大数据spark3.2从基础到精通，全网首套基于Python语言的spark教程

4.大数据Hive+Spark离线数仓工业项目实战

通过大数据技术架构，解决工业物联网制造行业的数据存储和分析、可视化、个性化推荐问题。一站制造项目主要基于Hive数仓分层来存储各个业务指标数据，基于sparkSQL做数据分析。核心业务涉及运营商、呼叫中心、工单、油站、仓储物料。

全网首次披露大数据Spark离线数仓工业项目实战，Hive+Spark构建企业级大数据平台