不太累。现在做大数据的女孩子也不少,我就遇到过很多,其中不乏高手。女孩学习大数据是很不错的。现在除去部分外包公司,大部分企业的开发工作不需要出差,就特别喜欢招女孩子。
都需要学:
1、可视化分析
大数据分析的使用者有大数据分析专家,同时还有普通用户,但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析,因为可视化分析能够直观地呈现大数据特点,同时能够非常容易被读者所接受,就如同看图说话一样简单明了。
2、数据挖掘算法
大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法,各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学地呈现出数据本身具备的特点。
3、预测性分析能力
大数据分析最重要的应用领域之一就是预测性分析,从大数据中挖掘出特点,通过科学的建立模型,之后便可以通过模型带入新的数据,从而预测未来的数据。
4、语义引擎
大数据分析广泛应用于网络数据挖掘,可从用户的搜索关键词、标签关键词、或其他输入语义,分析,判断用户需求,从而实现更好的用户体验和广告匹配。
女生学大数据不累,都需要学Java基础、基础语法、面向对象、常用API、集合API、异常、多线程、Lambda表达式、IO流、网络编程、新特性。
很多人会疑惑女孩子学大数据会不会比男孩子要吃力,其实做大数据没有男女之分,女生做大数据开发也很厉害,只是愿不愿意学没有行不行。 大数据支持很多开发语言,但企业用的最多的还是JAVA,所以有一定Java语言的基础当相于有了基石,可以自己先在电脑上搭建个Hadoop环境练练手。
女生适合学习大数据。除了专业技能外,女生的语言能力、做事的协调能力都要明显高于男生,而大数据专业的相关工作中,有很多岗位对这一能力有所要求。因为要与市场、产品、策划等各个部门进行对接,还需要良好的语言表达能力将分析结果表达出来。
大数据可视化更是需要有一定的艺术天赋和审美能力,这些能力对于那些男生程序员都是很难具备的。
女生学大数据不累。女生可以学习大数据,但是开发的话会难一点,如果想学习简单点的话,可以学习数据分析课程。女生的语言能力、做事的协调能力都要明显高于男生,而大数据专业的相关工作中,有很多岗位对这一能力有所要求。
大数据技术应用范围不断增长,各大企业对技术人才的需求也是求贤若渴。大数据属于新兴的学科专业,在之前中国并没有太多的大数据人才积累,导致现在的大数据行业人才厚度很薄弱。所以现在在技术发展催生下的新兴学科和专业,该怎样培养人才、培养什么样的人才是要优先解决的问题。
很多人会疑惑女孩子学大数据会不会比男孩子要吃力,其实做大数据没有男女之分,女生做大数据开发也很厉害,只是愿不愿意学没有行不行。
大数据支持很多开发语言,但企业用的最多的还是JAVA,所以有一定Java语言的基础当相于有了基石,可以自己先在电脑上搭建个Hadoop环境练练手。
女生做大数据不会太累的。现在做大数据的女孩子也不少,其中不乏高手。女孩学习大数据是很不错的。主要都需要学以下内容:
1、可视化分析
大数据分析的使用者有大数据分析专家,同时还有普通用户,但是二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析,因为可视化分析能够直观地呈现大数据特点,同时能够非常容易被读者所接受。
2、数据挖掘算法
大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法,各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学地呈现出数据本身具备的特点。
3、预测性分析能力
大数据分析最重要的应用领域之一就是预测性分析,从大数据中挖掘出特点,通过科学的建立模型,之后便可以通过模型带入新的数据,从而预测未来的数据。
4、语义引擎
大数据分析广泛应用于网络数据挖掘,可从用户的搜索关键词、标签关键词、或其他输入语义,分析,判断用户需求,从而实现更好的用户体验和广告匹配。
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首先一点是,学习大数据开发技术没有性别之分,每一行业都会很累,计算机方面的知识是大家公认的难学,里面的东西都是比较抽象的概念性的东西,这方面女生都是比较欠缺的。大数据是一个比较典型的交叉学科,涉及到的知识量比较大,也有一定的学习难度;在学习和就业过程中会有些吃力。大数据技术专业属于交叉学科:以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科。
生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。大数据专业要学的内容分为两种。大数据开发:Ja-va、大数据基础、Hadoop体系、Scala、kafka、Spark等内容;数据分析与挖掘:Python、关系型数据库、文档数据库、内存数据库、数据处理分析等;基础课程一般包括:数学分析、数据结构、数据科学导论、程序设计导论、基础课程:数学分析、高等代数、普通物理数学与信息科学概论、数据结构、数据科学导论、程序设计导论、程序设计实践、程序设计实践等。千锋教育截止目前已在北京、深圳、上海、广州、郑州、成都、大连等20余个核心城市建立直营校区,服务近20万学员、近千所高校和数万家企业。