喜歡研究數據的女生該做什麼行業

Ⅰ 女生轉行做大數據分析師怎麼樣

女生轉行做大數據分析師是可以的，大數據分析師應該要學的知識有，統計概率理論基礎，軟體操作結合分析模型進行實際運用，數據挖掘或者數據分析方向性選擇，數據分析業務應用。

1、統計概率理論基礎。這是重中之重，千里之台，起於壘土，最重要的就是最下面的那幾層。統計思維，統計方法，這里首先是市場調研數據的獲取與整理，然後是最簡單的描述性分析，其次是常用的推斷性分析，方差分析，到高級的相關，回歸等多元統計分析，掌握了這些原理，才能進行下一步。

2、軟體操作結合分析模型進行實際運用。關於數據分析主流軟體有（從上手度從易到難）：Excel，SPSS，Stata，R，SAS等。首先是學會怎樣操作這些軟體，然後是利用軟體從數據的清洗開始一步步進行處理，分析，最後輸出結果，檢驗及解讀數據。

3、數據挖掘或者數據分析方向性選擇。其實數據分析也包含數據挖掘，但在工作中做到後面會細分到分析方向和挖掘方向，兩者已有區別，關於數據挖掘也涉及到許多模型演算法，如：關聯法則、神經網路、決策樹、遺傳演算法、可視技術等。

想要了解更多關於大數據分析的問題可以到CDA認證中心咨詢一下，CDA是大數據和人工智慧時代面向國際范圍全行業的數據分析專業人才職業簡稱，具體指在互聯網、金融、咨詢、電信、零售、醫療、旅遊等行業專門從事數據的採集、清洗、處理、分析並能製作業務報告、提供決策的新型數據人才。

Ⅱ 大數據技術適合女生學嗎 女生能幹大數據嗎

如今的大數據領域，可謂已經深入到我們的生活的方方面面，對於現代社會的男女比例來說，我覺得女生學習大數據，可以說是我們女生的一個機會，我們可以利用這樣的技術來讓自己成為眾多男人群體中獨特且亮眼的那顆明珠。

對於「大數據技術適不適合女生」這個問題，我想要告訴你的是，大數據的學習不會像網路的後台開發或系統編程那樣又累又枯燥，在進行大數據分析的學習過程中我們是在不斷通過數據的清洗、篩選、重裝、分析、可視化，最後得到科學的結果，我們是在享受社會發展中大數據技術的運用帶來的進步改變，以及通過大數據來給社會注入更加美好的決策和發展。我們女生完全可以在這樣的發展中找到自己的人生定位，面對企業的技術需要，也可以說企業剛需而我們也剛好具備這樣的能力，一切的出發點只在於你想不想學或者說你學不學得會而已。

那麼，學習大數據需要具備哪些方面的基礎知識？

其一是數學基礎，大數據分析是大數據目前進行數據價值化的重要方式和途徑，而大數據分析的基礎就是數學知識；

其二是統計學基礎，統計學在「小數據」時代，或者說結構化數據時代，積累了大量的分析經驗和方法論，這些知識對於數據分析來說是非常重要的；

其三是計算機基礎，包括操作系統（Linux系列）、編程語言（Java、Python、Scala、R等）、資料庫等知識。

最後，我們再來了解一下大數據技術主要用來干什麼?

對於大技術來說主要經營的是對於數據的存儲和處理，在具體的大數據技術中最多的運用是數據分析，這樣的數據分析可以在不同的程度上對於數據進行判斷和數據處理分析，在企業方面可以根據這樣的數據分析出將來企業的發展方向。

不僅如此在我們的生活中大數據技術的運用也是相當的廣泛，在我們生活中的司法領域中，可以利用大數據技術對警方關注的嫌疑人進行位置是的實時鎖定，根據警方對其行蹤的掌握進行逮捕，這樣的運用也是利於警方的抓捕，也讓我們的生活更加的安定。

Ⅲ 女生學商務數據分析與應用以後可以做什麼工作

商務數據分析與應用專業就業方向有數據分析經理、數據管理經理、數據統計經理、市場預測經理、客戶經理、市場分析經理、互聯網數據分析經理、APP運營工程師等。

商務數據分析與應用專業就業方向

典型企業（組織）：INTEL、LENOVO、DEC、SIEMENS、OPPO、阿里巴巴、京東、騰訊、北京位元組跳動科技公司、今日頭條網、聚美優品網

當前典型崗位：數據分析經理、數據管理經理、數據統計經理、市場預測經理、客戶經理、市場分析經理、互聯網數據分析經理、APP運營工程師

未來（5-10年）行業崗位預測：媒體平台分析師、互聯網平台分析師、互聯網運營師、知識產權分析師、金融數據分析師、知識OTC

內容來自網路，希望能幫到你。

Ⅳ 學大數據可以從事什麼職業

1、數據分析師。數據分析師 是數據師的一種，指的是不同行業中，專門從事行業數據搜集、整理、分析，並依據數據做出行業研究、評估和預測的專業人員。在工作中通過運用工具，提取、分析、呈現數據，實現數據的商業意義。

作為一名數據分析師、至少需要熟練SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS等數據分析軟體中的一門，至少能用Acess等進行資料庫開發，至少掌握一門數學軟體如matalab、mathmatics進行新模型的構建，至少掌握一門編程語言。總之，一個優秀的數據分析師，應該業務、管理、分析、工具、設計都不落下。

2、 數據架構師。

數據架構師是負責平台的整體數據架構設計，完成從業務模型到數據模型的設計工作 ，根據業務功能、業務模型，進行資料庫建模設計，完成各種面向業務目標的數據分析模型的定義和應用開發，平台數據提取、數據挖掘及數據分析。

從事數據架構師這個職位，需要具備較強的業務理解和業務抽象能力，具備大容量事物及交易類互聯網平台的資料庫模型設計能力，對調度系統，元數據系統有非常深刻的認識和理解，熟悉常用的分析、統計、建模方法，熟悉數據倉庫相關技術，如 ETL、報表開發，熟悉Hadoop，Hive等系統並有過實戰經驗。

6、Hadoop運維工程師

你需要具備的技術知識：平台大數據環境的部署維護和技術支持， 應用故障的處理跟蹤及統計匯總分析，應用安全、數據的日常備份和應急恢復。

7、Hadoop開發工程師

Hadoop是一個分布式文件系統(Hadoop Distributed File System)，簡稱HDFS。Hadoop是一個能夠對大量數據進行分布式處理的軟體框架， 以一種可靠、高效、可伸縮的方式進行數據處理。所以說Hadoop解決了大數據如何存儲的問題，因而在大數據培訓機構中是必須學習的課程。

Hadoop開發工程師需要具備的技術：基於hadoop、hive等構建數據分析平台，進行數據平台架構設計、開發分布式計算業務，應用大數據、數據挖掘、分析建模等技術，對海量數據進行挖掘，發現其潛在的關聯規則，對hadoop、hive、hbase、Map/Rece相關產品進行預研、開發，Hadoop相關技術解決海量數據處理問題、大數據量的分析， Hadoop相關業務腳本的性能優化與提升，不斷提高系統運行效率。

8、大數據可視化工程師

隨著大數據在人們工作及日常生活中的應用，大數據可視化也改變著人類的對信息的閱讀和理解方式。從網路遷徙到谷歌流感趨勢，再到阿里雲推出縣域經濟可視化產品，大數據技術和大數據可視化都是幕後的英雄。