大資料適合女生的行業方向,女生大資料就業前景

2022-02-10 02:48:32 字數 6584 閱讀 9991

1樓:

適合的,相對於男生來說,女生學習大資料會吃力一些(女生多為感性思維),當然也有相當多的女生是可以學好大資料的。

就目前學習大資料的男女比例來看,女生雖然偏少,但還是有女生的(男女比例10:1),但就女學員的就業情況來說,就業率90%以上,就業薪資平均為10k-15k。

可以看出,學生是適合學習大資料的,並且就業是沒有困難的,但是女生學習大資料的人比較少,常常會因為覺得女生不適合學習大資料這一問題而退縮。

學習大資料的基本要求

1、20-32歲最佳

2、大專以上學歷,理科生有優勢,會涉及到很多高數的知識

這兩個基本要求,並沒有限制性別。對於適不適合學習,這一點其實男生女生並沒有什麼不同,關鍵是看你自己是否真的喜愛這個行業。

女生學習大資料後,就業困難嗎?

從上述內容我們說到,女學員的就業率在90%以上,就業薪資平均為10k-15k,所以不存在就業困難的這一個問題。首先,大資料是這幾年熱門的一個行業,企業對大資料的崗位需求越來越大,往往是供不應求。

企業需要的是技術和專案經驗,你只要有實力,就業是沒有任何困難的。

2樓:霸哥說測試

大資料吧,其實現在確實是一個大趨勢,網際網路科技的發展和使用,但是真正做大資料的人,算得上是非常厲害的人了,因為這個崗位要求還是非常高的。一般你看到的什麼資料分析啊之類的崗位,實際上很有可能做的事情是和資料分析,或者大資料不怎麼相關的。

如果你是在一線城市吧,好好學學,可能崗位還相對多些,但是如果你是在二線城市或者更靠後面的城市,霸哥在這建議你還是慎重考慮,因為很有可能是你學了之後也找不到崗位的。

另外呢,如果你是要學技術型崗位的話,也可以看下測開這個方向,對女生還是非常友好的,轉這個方向的人也不少,就現在就業市場非常好~崗位缺口很大,機會還是比較多的嘞!再有就是薪資待遇,也是槓槓的,畢竟是技術崗。

3樓:新疆新華網際網路

電子商務的發展前景

電子商務前途是毋庸置疑的,什麼時候決定做都是正確的選擇現在國內的電商已經從第一代發展到了第三代電商,行業雖然規範度還不是特別清晰,但也已相對完善。

電子商務是有前景的。就目前國內整體情況來說,電商中高階人才非常匱乏。目前電商行業內魚龍混雜情況仍很嚴重。若有能力突出重圍邁向更高臺階,前景是非常不錯的。

電子商務專業的考生畢業之後的發展前景還是比較廣闊的,畢業之後的發展空間和發展方向都是很好的,能夠從事的工作非常多,一般可以從事和電子商務有關的一些**微商店鋪之類的,其實這裡邊的利潤空間是非常大的,或者也可以從事一些和網路相關的網路運營等相關工作。

從當前發展趨勢上來看,電子商務未來更會高速發展,就業前景是非常好的,只要是自己的能力水平夠好,發展前景也是很好的。

女生大資料就業前景

4樓:大小彩虹糖

回答親,您好!大資料專業是很不錯,就業也比較容易。但是如果只是去培訓幾個月那種,實在是學不到太多有用的,大資料以後的應用必然很廣泛,所以就業肯定會好很多。

但是,如果你是大學本科,學的就是計科,那可以嘗試去通過培訓提升,目前培訓都是j+h,或者python這些,需要有程式設計基礎,資料結構演算法這些知識還是要比較瞭解的,要不然學起來很吃力,也學不到真正的東西。

要知道現在大資料是國家扶持的產業,各大企業也都認識到大資料是產業智慧化、自動化、精準化、個性化的基礎,工作機會很很多的,我現在就在·光·環·學習,在這兒學習這段時間,看到很多合作企業過來招聘,而且工資待遇還是比較可觀的。

當下大資料從業人員的兩個主要趨勢是:

1、大資料領域從業人員的薪資將繼續增長;

2、大資料人才供不應求。

而目前國內大資料工程師工作領域大致可分為四類:

1、資料開發工程師:負責資料接入、資料清洗、底層重構,業務主題建模等工作;大資料整體的計算平臺開發與應用;

2、資料分析師:在擁有行業資料的電商、金融、電信、諮詢等行業裡做業務諮詢,商務智慧,出分析報告。

3、資料探勘工程師:在多**、電商、搜尋、社交等大資料相關行業裡做機器學習演算法實現和分析。

4、科學研究方向:在高校、科研單位、企業研究院等高大上科研機構研究新演算法效率改進及未來應用。

網際網路在經歷前幾年的繁榮之後,現在開始進入寒冬,資本家不再像以前那樣大膽地投資,紛紛攥緊自己的口袋。但是從整個網際網路行業來看,大資料卻一枝獨秀,逐漸崛起。

更多9條

女生往大資料分析方向去發展,有前途嗎

5樓:南京課工場大資料學校

你好,大資料專業對於性別並沒有規定,女生完全是可以學習的。隨著網際網路行業的發展,大資料、雲端計算等專業人才被大量需求,但目前人才市場供給不足,因此是個不錯的選擇。

1、鴻蒙開啟萬物互聯時代,大資料更加熱門

繼6月2日華為鴻蒙系統釋出後,蘋果也終於上線了ios 15。在蘋果ios 15釋出後,網友就鴻蒙與蘋果的系統表現進行了測試對比,魯大師測試結果顯示:流暢度吊打蘋果ios。

在續航能力比蘋果ios系統大幅領先的情況下,國內知名評測機構魯大師也正式對外公佈了鴻蒙os系統深度評測報告。

最終的結果顯示,在應用恢復率方面,華為鴻蒙os系統全面吊打蘋果ios系統,而在應用保留率方面,華為鴻蒙os系統綜合性表現也比肩蘋果ios。

而這次魯大師所測試的機型為華為p40 pro、iphone 12 pro max,其中華為p40 pro搭載的為華為的麒麟990 5g晶片,而iphone 12pro max則搭載了蘋果的a14晶片。

華為p40 pro頁面保留率高達83.33%,iphone12 pro max也達到了83.33%,而小米11 ultra頁面保留率只有66.67%。

從最終的測試結果來看,華為鴻蒙os系統絲毫不輸給蘋果ios系統,對比安卓系統更是全面吊打,整體系統執行非常流暢性,續航能力也更加突出。

華為鴻蒙os系統初步商用,在系統流暢性、續航能力表現、萬物互聯能力等等,都是全面超越目前蘋果ios、谷歌android系統。

儘管鴻蒙os系統生態方面依舊還是不是非常成熟,但作為一個萬物互聯的作業系統,並已經開始著力構建智慧生態,這是android、ios難以實現的。

而實現鴻蒙系統萬物互聯的便是華為的工程師。

2、鴻蒙系統背後的華為工程師

如果是在網際網路這種技術集中型行業,工程師的薪資待遇也是極高的薪資水平,在往年調研中行業的薪資水平一直處在前三位。

作為華為產品價值的核心創造者,華為的技術線員工薪資待遇是最高的。產品線收入大概是技術線的80%,運營線收入大約是技術線的65%。華為員工級別分為13-22級,23級及以上為高階別boss,華為內網並不顯示他們的級別。

每一級分a/b/c三小級(技術崗不分小級)。

大部分華為員工在18級以內,通常在華為工作10年的普通員工大概在16-17級左右,薪酬約為60萬-70萬。華為的標準薪資結構是:基本工資+年終獎+分紅,若工作地點在海外不發達國家,還會有1萬左右的額外補助。

1) 固定收入:月工資+海外補貼(一萬左右一個月離家補助+每週生活補助)

比如月工資兩萬+一萬離家補助+其它補貼,每月就奔著4萬,年入40w 去了。

2)浮動收入:年工資範圍 :年終獎+**分紅+專案獎(包括各種及時激勵)+4張家屬往返免費機票

關於華為員工的**,按華為《2015 年虛擬受限股分紅預通知》,每股分紅 1.95 元,升值 0.91 元,合計 2.86 元,工作5年基本可達15級。

那麼飽和配股(包括 tup)9 萬股,分紅 + 升值達 2.86*9 萬 =25.74 萬元,即使不飽和配股,基本分紅也可以達到稅前 20 萬。

在華為某招聘網釋出的招聘資訊上,可以看到華為給1-3年經驗的大資料開發工程師開到了高達4萬的月薪。這是當下市場需求和人才供給的不匹配所造成的,目前符合技能要求的人僅僅46萬,與150萬的缺口相距甚遠。

希望我的回答對你有所幫助!

6樓:

作為it類職業中的「大熊貓」,大資料工程師的收入待遇可以說達到了同類的頂級。國內it、通訊、行業招聘中,有10%都是和大資料相關的,且比例還在上升。

大資料時代的到來很突然,在國內發展勢頭激進,而人才卻非常有限,現在完全是供不應求的狀況。在美國,大資料工程師平均每年薪酬高達17.5萬美元,而據瞭解,在國內頂尖網際網路類公司,同一個級別大資料工程師的薪酬可能要比其他職位高20%至30%,且頗受企業重視。

由於大資料人才數量較少,因此大多數公司的資料部門一般都是扁平狀分佈。大公司可能按照應用領域的維度來劃分不同團隊,而在小公司則需要身兼數職。有些特別強調大資料戰略的網際網路公司則會另設最高職位—如阿里巴巴的首席資料官。

另一方面,大資料工程師對商業和產品的理解,並不亞於業務部門員工,因此也可轉向產品部或市場部,乃至上升為公司的高階管理層。

所以說,不管男生還是女生也好,學大資料還是非常有前途的!

7樓:就是那個小白呀

有。女生與生俱來的細心、耐心和交流能力,會讓她有先決條件,同時好的交流能力可以讓資料分析師更好地闡述清楚各類問題,做資料分析的女孩子在商業敏感度上有時候比男生更強,所以女生在資料分析方面還是有優勢的,女生的性格特點決定了她更適合做資料分析。

我這麼說真的不是因為我是做培訓的,為了忽悠誰,主要是職場上真的是以實力說話,你能力強,不管男女都有發光的那天,能力不強,是男是女也沒什麼用啊!

上一個畢業班,女孩子佔一大半,就連畢業提報也多是女孩子上臺作為團隊代表,很多女孩子的大膽細緻,邏輯清晰讓評委老師都讚不絕口,你說女孩子適不適合當資料分析師?

所以不要看清自己,仔細考慮考慮到底想不想做資料分析師,如果真的想做就大膽的去做,努力學號基礎,多接觸專案提升經驗,相信你一定可以找到屬於自己的職業發展定位。

女生學大資料前景怎麼樣

8樓:南京課工場大資料學校

你好,大資料專業對於性別並沒有規定,女生完全是可以學習的。隨著網際網路行業的發展,大資料、雲端計算等專業人才被大量需求,但目前人才市場供給不足,因此是個不錯的選擇。

1、鴻蒙開啟萬物互聯時代,大資料更加熱門

繼6月2日華為鴻蒙系統釋出後,蘋果也終於上線了ios 15。在蘋果ios 15釋出後,網友就鴻蒙與蘋果的系統表現進行了測試對比,魯大師測試結果顯示:流暢度吊打蘋果ios。

在續航能力比蘋果ios系統大幅領先的情況下,國內知名評測機構魯大師也正式對外公佈了鴻蒙os系統深度評測報告。

最終的結果顯示,在應用恢復率方面,華為鴻蒙os系統全面吊打蘋果ios系統,而在應用保留率方面,華為鴻蒙os系統綜合性表現也比肩蘋果ios。

而這次魯大師所測試的機型為華為p40 pro、iphone 12 pro max,其中華為p40 pro搭載的為華為的麒麟990 5g晶片,而iphone 12pro max則搭載了蘋果的a14晶片。

華為p40 pro頁面保留率高達83.33%,iphone12 pro max也達到了83.33%,而小米11 ultra頁面保留率只有66.67%。

從最終的測試結果來看,華為鴻蒙os系統絲毫不輸給蘋果ios系統,對比安卓系統更是全面吊打,整體系統執行非常流暢性,續航能力也更加突出。

華為鴻蒙os系統初步商用,在系統流暢性、續航能力表現、萬物互聯能力等等,都是全面超越目前蘋果ios、谷歌android系統。

儘管鴻蒙os系統生態方面依舊還是不是非常成熟,但作為一個萬物互聯的作業系統,並已經開始著力構建智慧生態,這是android、ios難以實現的。

而實現鴻蒙系統萬物互聯的便是華為的工程師。

2、鴻蒙系統背後的華為工程師

如果是在網際網路這種技術集中型行業,工程師的薪資待遇也是極高的薪資水平,在往年調研中行業的薪資水平一直處在前三位。

作為華為產品價值的核心創造者,華為的技術線員工薪資待遇是最高的。產品線收入大概是技術線的80%,運營線收入大約是技術線的65%。華為員工級別分為13-22級,23級及以上為高階別boss,華為內網並不顯示他們的級別。

每一級分a/b/c三小級(技術崗不分小級)。

大部分華為員工在18級以內,通常在華為工作10年的普通員工大概在16-17級左右,薪酬約為60萬-70萬。華為的標準薪資結構是:基本工資+年終獎+分紅,若工作地點在海外不發達國家,還會有1萬左右的額外補助。

1) 固定收入:月工資+海外補貼(一萬左右一個月離家補助+每週生活補助)

比如月工資兩萬+一萬離家補助+其它補貼,每月就奔著4萬,年入40w 去了。

2)浮動收入:年工資範圍 :年終獎+**分紅+專案獎(包括各種及時激勵)+4張家屬往返免費機票

關於華為員工的**,按華為《2015 年虛擬受限股分紅預通知》,每股分紅 1.95 元,升值 0.91 元,合計 2.86 元,工作5年基本可達15級。

那麼飽和配股(包括 tup)9 萬股,分紅 + 升值達 2.86*9 萬 =25.74 萬元,即使不飽和配股,基本分紅也可以達到稅前 20 萬。

在華為某招聘網釋出的招聘資訊上,可以看到華為給1-3年經驗的大資料開發工程師開到了高達4萬的月薪。這是當下市場需求和人才供給的不匹配所造成的,目前符合技能要求的人僅僅46萬,與150萬的缺口相距甚遠。

希望我的回答對你有所幫助!

大資料入門書籍有哪些,適合入門大資料的書籍有哪些?

社交 電商 雲,o2o,大資料。每個階段都有熱點詞。這會兒最熱的應該就是 大資料 了。不過,有點濫,有點俗,似乎也有點泡沫化了。不用擔心,一般來講,講得最厲害的時候,時候還早呢 等到無聲無息了,那真是隨風潛入夜了。但是,說真的,處於這個風雲激盪創業年代的人們,如果能夠靜下心仔細瞭解點有關大資料的概念...

大鼻子女生適合什麼髮型鼻子大的女生適合什麼樣的髮型

不要留長刷刷的直髮,顯鼻子些 頭髮剪有層次一些,長碎髮,留斜劉海,不宜齊劉海或者把頭髮燙個自然的卷卷。你臉圓,大眼睛,燙了肯定很像芭比娃娃,可愛的哦 再讓髮型師跟你設計一下 希望你越來越漂漂 碎髮,染栗色,微卷最好戴個帽子,寬邊的那種,這樣你鼻子就不顯大了 什麼髮型不光看鼻子,大臉還是小臉還有眼睛,...

女生學大資料的多嗎?我想報個班學,去哪學比較好

女生學習大資料很好呀,不過有一定難度,值得的東西都不是輕易能得到的,需要付出努力。大資料學習並不是一件非常輕鬆的事情,會有一定的難度。男生學習大資料一樣都是從頭學起,就看下的功夫有多大,只要認真肯吃苦學習,大家都一樣,大資料學習只要能沉下心來好好學,是完全可以零基礎成為大資料工程師的。如果拿不定注意...