学大数据技术与应用的女生多吗适合吗
学大数据技术与应用的女生多吗？随着人工智能的发展，对于大数据方面的人才需要越来越大，高校里面选择大数据技术的人不在少数，女生适不适合学大数据技术与应用这个问题跟女生适不适合学IT技术一样，没有性别限制，女生更适合数据分析方便的工作。
女生学大数据技术与应用很多人态度是反对，觉得女生在学IT技术中会落后于男生，但是随着进入IT行业的女生越来越多，随着掌握高端IT技术，成为IT行业中CTO的女生越来越多，女生比较适合学IT技术。
大数据技术专业是一个培养能在互联网、证券、金融、银行、保险、IT等行业，从事大数据系统搭建、管理、运维等工作的高端技能人才，这些行业从不缺乏女性工作者，部分行业女性占比还挺大，所以女生也非常适合学习大数据技术与应用专业，而且有些院校该专业的教师中坚力量就是女性，小编为大家介绍下专业及招生院校信息。
大数据技术与应用专业的培养目标
现在很多院校为了能保证毕业生的就业，会采取校企合作办学模式开办一些专业，而大数据技术与应用专业就是其中之一，开设本专业的院校一般会和IT企业合作，定向培养能够从事大数据系统搭建、管理、运维等工作的高素质技能型人才，主要的培养方向有Hadoop开发工程师、数据分析师、大数据可视化工程师、ETL研发、数据仓库研究。
该专业属于计算机类专业，学生基础课程还有软件开发、网页设计等，所以该专业毕业生就业范围比较广，只要是计算机相关的行业都可以涉足。
大数据技术与应用专业就业前景
据第三方招聘网站公布的数据显示，现阶段大数据相关招聘岗位超过10万+，平均招聘薪资在9290元，在具体岗位上，数据挖掘工程师年薪10-30万，数据分析师经理12-30万，数据分析师(数据挖掘与建模)18~34万。
大数据技术就属于IT技术，当下很多人说女生不适合学，如果因为其他人持否定态度而不学大数据技术，那是自己的损失，在大数据行业凭能力说话，不看性别，女生只要大数据技术过硬，在大数据行业同样可以发光发热。
女生适不适合学大数据因人而言，不对大数据感兴趣的人学不好大数据，对数据感兴趣的不看性别，能不能学好大数据主要看个人。与其说女生适不适合学大数据，还不如说女生你自己到底想不想学大数据，光想不付出行动学不好大数据技术，所以女生能不能学好和适不适合大数据因人而言。
随着国家战略支持和大数据技术的快速发展，大数据的应用场景在不断的深入，产生的影响也在不断的加大。未来几十年将由大数据驱动，大数据在促进各个领域发展的同时，也将需要更多的相关性人才。0基础学习大数据的难度是有的，但并不代表你无法实现快速的转型，选择一个合适的学习路线图学习也是可以的~
第一阶段：大数据开发入门1、MySQL数据库及SQL语法
MySQL可以处理拥有上千万条记录的大型数据库，使用标准的SQL数据语言形式，MySQL可以安装在不同的操作系统，并且提供多种编程语言的操作接口，这些编程语言包括C、C++、Python、Java、Ruby等等。支持多种存储引擎。SQL就是客户端和MySQL服务器端进行通信和沟通的语言。
2、Kettle与BI工具
Kettle作为一个端对端的数据集成平台，其部分特色功能包括：无代码拖拽式构建数据管道、多数据源对接、数据管道可视化、模板化开发数据管道、可视化计划任务、深度Hadoop支持、数据任务下压Spark集群、数据挖掘与机器学习支持。
3、Python与数据库交互
实际的生产任务中，数据几乎全部存在与数据库中，因此，与数据库的交互成为一件难以避免的事情。想要在Python代码中和mysql数据库进行交互，需要借助一个第三方的模块“pymysql”
第二阶段：大数据核心基础1、Linux
Linux作为操作系统，本身是为了管理内存，调度进程，处理网络协议栈等等。而大数据的发展是基于开源软件的平台，大数据的分布式集群(Hadoop，Spark)都是搭建在多台Linux系统上，对集群的执行命令都是在Linux终端窗口输入的。据Linux基金会的研究，86%的企业已经使用Linux操作系统进行大数据平台的构建。Linux占据优势。
2、Hadoop基础
2022最新大数据Hadoop入门教程，最适合零基础自学的大数据
Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。Hadoop以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理。它很擅长存储大量的半结构化的数据集。也非常擅长分布式计算——快速地跨多台机器处理大型数据集合。Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce.HDFS为海量的数据提供了存储，则MapReduce为海量的数据提供了计算。
MapReduce和Hadoop是相互独立的，实际上又能相互配合工作得很好。MapReduce是处理大量半结构化数据集合的编程模型。
3、大数据开发Hive基础
hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，用来进行数据提取、转化、加载，这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制。
hive数据仓库工具能将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供SQL查询功能，能将SQL语句转变成MapReduce任务来执行。Hive的优点是学习成本低，可以通过类似SQL语句实现快速MapReduce统计，使MapReduce变得更加简单，而不必开发专门的MapReduce应用程序。Hive十分适合对数据仓库进行统计分析。
第三阶段：千亿级数仓技术企业级在线教育项目实战（Hive数仓项目完整流程）
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）
以真实项目为驱动，学习离线数仓技术。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；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；挖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。
第四阶段：PB内存计算1、Python编程基础+进阶
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
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
Python是基于ABC语言的发展来的，Python语法和动态类型，以及解释型语言的本质，使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的编程语言，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，逐渐被用于独立的、大型项目的开发。
Python语言的语法非常简洁明了，即便是非软件专业的初学者，也很容易上手，和其它编程语言相比，实现同一个功能，Python语言的实现代码往往是最短的。
2、Spark技术栈
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
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。
3、大数据Flink技术栈
Flink核心是一个流式的数据流执行引擎，其针对数据流的分布式计算提供了数据分布、数据通信以及容错机制等功能。基于流执行引擎，Flink提供了诸多更高抽象层的API以便用户编写分布式任务。Flink也可以方便地和Hadoop生态圈中其他项目集成，例如Flink可以读取存储在HDFS或HBase中的静态数据，以Kafka作为流式的数据源，直接重用MapReduce或Storm代码，或是通过YARN申请集群资源等。
4.Spark离线数仓工业项目实战
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
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。