喜欢研究数据的女生该做什么行业

Ⅰ 女生转行做大数据分析师怎么样

女生转行做大数据分析师是可以的，大数据分析师应该要学的知识有，统计概率理论基础，软件操作结合分析模型进行实际运用，数据挖掘或者数据分析方向性选择，数据分析业务应用。

1、统计概率理论基础。这是重中之重，千里之台，起于垒土，最重要的就是最下面的那几层。统计思维，统计方法，这里首先是市场调研数据的获取与整理，然后是最简单的描述性分析，其次是常用的推断性分析，方差分析，到高级的相关，回归等多元统计分析，掌握了这些原理，才能进行下一步。

2、软件操作结合分析模型进行实际运用。关于数据分析主流软件有（从上手度从易到难）：Excel，SPSS，Stata，R，SAS等。首先是学会怎样操作这些软件，然后是利用软件从数据的清洗开始一步步进行处理，分析，最后输出结果，检验及解读数据。

3、数据挖掘或者数据分析方向性选择。其实数据分析也包含数据挖掘，但在工作中做到后面会细分到分析方向和挖掘方向，两者已有区别，关于数据挖掘也涉及到许多模型算法，如：关联法则、神经网络、决策树、遗传算法、可视技术等。

想要了解更多关于大数据分析的问题可以到CDA认证中心咨询一下，CDA是大数据和人工智能时代面向国际范围全行业的数据分析专业人才职业简称，具体指在互联网、金融、咨询、电信、零售、医疗、旅游等行业专门从事数据的采集、清洗、处理、分析并能制作业务报告、提供决策的新型数据人才。

Ⅱ 大数据技术适合女生学吗 女生能干大数据吗

如今的大数据领域，可谓已经深入到我们的生活的方方面面，对于现代社会的男女比例来说，我觉得女生学习大数据，可以说是我们女生的一个机会，我们可以利用这样的技术来让自己成为众多男人群体中独特且亮眼的那颗明珠。

对于“大数据技术适不适合女生”这个问题，我想要告诉你的是，大数据的学习不会像网络的后台开发或系统编程那样又累又枯燥，在进行大数据分析的学习过程中我们是在不断通过数据的清洗、筛选、重装、分析、可视化，最后得到科学的结果，我们是在享受社会发展中大数据技术的运用带来的进步改变，以及通过大数据来给社会注入更加美好的决策和发展。我们女生完全可以在这样的发展中找到自己的人生定位，面对企业的技术需要，也可以说企业刚需而我们也刚好具备这样的能力，一切的出发点只在于你想不想学或者说你学不学得会而已。

那么，学习大数据需要具备哪些方面的基础知识？

其一是数学基础，大数据分析是大数据目前进行数据价值化的重要方式和途径，而大数据分析的基础就是数学知识；

其二是统计学基础，统计学在“小数据”时代，或者说结构化数据时代，积累了大量的分析经验和方法论，这些知识对于数据分析来说是非常重要的；

其三是计算机基础，包括操作系统（Linux系列）、编程语言（Java、Python、Scala、R等）、数据库等知识。

最后，我们再来了解一下大数据技术主要用来干什么?

对于大技术来说主要经营的是对于数据的存储和处理，在具体的大数据技术中最多的运用是数据分析，这样的数据分析可以在不同的程度上对于数据进行判断和数据处理分析，在企业方面可以根据这样的数据分析出将来企业的发展方向。

不仅如此在我们的生活中大数据技术的运用也是相当的广泛，在我们生活中的司法领域中，可以利用大数据技术对警方关注的嫌疑人进行位置是的实时锁定，根据警方对其行踪的掌握进行逮捕，这样的运用也是利于警方的抓捕，也让我们的生活更加的安定。

Ⅲ 女生学商务数据分析与应用以后可以做什么工作

商务数据分析与应用专业就业方向有数据分析经理、数据管理经理、数据统计经理、市场预测经理、客户经理、市场分析经理、互联网数据分析经理、APP运营工程师等。

商务数据分析与应用专业就业方向

典型企业（组织）：INTEL、LENOVO、DEC、SIEMENS、OPPO、阿里巴巴、京东、腾讯、北京字节跳动科技公司、今日头条网、聚美优品网

当前典型岗位：数据分析经理、数据管理经理、数据统计经理、市场预测经理、客户经理、市场分析经理、互联网数据分析经理、APP运营工程师

未来（5-10年）行业岗位预测：媒体平台分析师、互联网平台分析师、互联网运营师、知识产权分析师、金融数据分析师、知识OTC

内容来自网络，希望能帮到你。

Ⅳ 学大数据可以从事什么职业

1、数据分析师。数据分析师 是数据师的一种，指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。在工作中通过运用工具，提取、分析、呈现数据，实现数据的商业意义。

作为一名数据分析师、至少需要熟练SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS等数据分析软件中的一门，至少能用Acess等进行数据库开发，至少掌握一门数学软件如matalab、mathmatics进行新模型的构建，至少掌握一门编程语言。总之，一个优秀的数据分析师，应该业务、管理、分析、工具、设计都不落下。

2、 数据架构师。

数据架构师是负责平台的整体数据架构设计，完成从业务模型到数据模型的设计工作 ，根据业务功能、业务模型，进行数据库建模设计，完成各种面向业务目标的数据分析模型的定义和应用开发，平台数据提取、数据挖掘及数据分析。

从事数据架构师这个职位，需要具备较强的业务理解和业务抽象能力，具备大容量事物及交易类互联网平台的数据库模型设计能力，对调度系统，元数据系统有非常深刻的认识和理解，熟悉常用的分析、统计、建模方法，熟悉数据仓库相关技术，如 ETL、报表开发，熟悉Hadoop，Hive等系统并有过实战经验。

6、Hadoop运维工程师

你需要具备的技术知识：平台大数据环境的部署维护和技术支持， 应用故障的处理跟踪及统计汇总分析，应用安全、数据的日常备份和应急恢复。

7、Hadoop开发工程师

Hadoop是一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System)，简称HDFS。Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架， 以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理。所以说Hadoop解决了大数据如何存储的问题，因而在大数据培训机构中是必须学习的课程。

Hadoop开发工程师需要具备的技术：基于hadoop、hive等构建数据分析平台，进行数据平台架构设计、开发分布式计算业务，应用大数据、数据挖掘、分析建模等技术，对海量数据进行挖掘，发现其潜在的关联规则，对hadoop、hive、hbase、Map/Rece相关产品进行预研、开发，Hadoop相关技术解决海量数据处理问题、大数据量的分析， Hadoop相关业务脚本的性能优化与提升，不断提高系统运行效率。

8、大数据可视化工程师

随着大数据在人们工作及日常生活中的应用，大数据可视化也改变着人类的对信息的阅读和理解方式。从网络迁徙到谷歌流感趋势，再到阿里云推出县域经济可视化产品，大数据技术和大数据可视化都是幕后的英雄。