大数据程序员的工作岗位还是比较适合女生的，在大数据领域需要进行程序开发的岗位包括底层平台开发、大数据应用开发以及大数据（分析）呈现开发，大数据运维也会涉及到编程（Shell、Python等），但是考虑到运维工作不太适合女生做，所以这部分内容就不做描述了。

大数据底层平台开发需要有扎实的基础知识和丰富的开发经验，同时大数据平台的底层开发对人才的需求量也比较小，主要集中在中高端人才的需求上，主要从事的是研发级任务。

大数据应用开发是一个具有巨大人才需求的领域，随着大数据的发展和普及，大量已有程序需要进行大数据升级，这个过程将会在未来持续较长一段时间。传统业务的大数据化改造也是未来大数据落地应用的重要内容之一，对于这部分的开发任务往往就需要大数据程序员来完成。

对于大数据应用开发的程序员需要具备以下知识结构：

第一：掌握大数据平台体系结构。大数据平台的体系结构包括分布式存储、分布式计算、协同工作等内容，目前大数据平台以Hadoop和Spark搭建的生态环境比较常见。做为大数据程序员来说要对大数据平台产品及其组件有一个系统的了解，要掌握常用的功能和编程接口。

第二：掌握编程语言。在大数据开发中比较常见的编程语言有Java、Python、Scala等，在hadoop平台下使用Java和Python比较常见，在Spark下使用Scala比较常见。编程语言的学习过程总的来说难度并不大，但是需要做大量的实验。

第三：结合案例。大数据开发一定要结合案例进行，由于大数据平台组件众多，如果单纯的做一些小型实验在学习的初期还可以，在学习的后期就需要结合具体案例进行了，这样才能更系统的掌握大数据开发。

大数据是我的主要研究内容之一，目前我也在指导大数据方向的研究生，我会陆续在头条写一些关于大数据方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果有大数据开发方面的问题，也可以咨询我，谢谢！

大数据不是某个专业或一门编程语言，实际上它是一系列技术的组合运用。

有人通过下方的等式给出了大数据的定义。

大数据 = 编程技巧 + 数据结构和算法 + 分析能力 + 数据库技能 + 数学 + 机器学习 + NLP + OS + 密码学 + 并行编程

虽然这个等式看起来很长，需要学习的东西很多，但付出和汇报是成正比的，至少和薪资是成正比的。

既然要学的知识很多，那么一个正确的学习顺序就非常关键了。

实验楼为「大数据」制定了一条专业的学习路径，希望帮助大家少走弯路。主要分为 7 个阶段：入门知识 → Java 基础 → Scala 基础 → Hadoop 技术模块 → Hadoop 项目实战 → Spark 技术模块 → 大数据项目实战。

其中，阶段一到阶段五均为免费课程，具体说来：

阶段一：学习入门知识

这一部分主要针对的是新手，在学习之前需要先掌握基本的数据库知识。MySQL 是一个 DBMS（数据库管理系统），是最流行的关系型数据库管理系统（关系数据库，是建立在关系数据库模型基础上的数据库，借助于集合代数等概念和方法来处理数据库中的数据）。MongoDB 是 IT 行业非常流行的一种非关系型数据库（NoSQL），其灵活的数据存储方式备受当前 IT 从业人员的青睐。而 Redis 是一个开源、支持网络、基于内存、键值对存储数据库。两者都非常有必要了解。

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阶段二：Java基础

Java 是目前使用最为广泛的编程语言，它具有的众多特性，特别适合作为大数据应用的开发语言。

Java 语言具有功能强大和简单易用两个特征，跨平台应用能力比 C、C++ 更易用，更容易上手。同时还具有简单性、面向对象、分布式、健壮性、安全性、平台独立与可移植性、多线程、动态性等特点。最重要的一点是 Hadoop 是用 Java 编写的。

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阶段三：Scala基础

Scala 是一种多范式的编程语言，其设计的初衷是要集成面向对象编程和函数式编程的各种特性。由于 Scala 运行于 Java 平台（Java 虚拟机），并兼容现有的Java 程序，所以 Scala 可以和大数据相关的基于 JVM 的系统很好的集成。

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阶段四：Hadoop技术模块

Hadoop 是一款支持数据密集型分布式应用并以 Apache 2.0 许可协议发布的开源软件框架，它能搭建大型数据仓库，PB 级别数据的存储、处理、分析、统计等业务。编程语言你可以选，但 Hadoop 一定是大数据必学内容。

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阶段五：Hadoop项目实战

当然，学完理论就要进行动手实战了，Hadoop 项目实战可以帮助加深对内容的理解，并锻炼动手能力。

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阶段六：Spark技术模块

Spark 和 Hadoop 都是大数据框架。Hadoop 提供了 Spark 所没有的功能特性，比如分布式文件系统，而 Spark 为需要它的那些数据集提供了实时内存处理。所以学习 Spark 也非常必要。

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阶段七：大数据项目实战

最后阶段提供了大数据实战项目，这是对常用技能的系统运用，例如使用常用的机器学习进行建模、分析和运算，这是成为大数据工程师过程中的重要一步。

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怎么说呢？这要是技术问题毫无技术含量呀。要是男女平等问题，你的意思是歧视女生程序员吗？我办公室现在Java组的负责人就是女生，各位莫锤，我们是小公司，可能不具有代表性吧。

回到正题，女生能做程序员，这点大家没有意见的话，同等能力的女生应该还比男生受欢迎，毕竟技术办公室常年是阳盛阴衰的情况。

既然问题是做程序员，学大数据，那自然跟大家学习大数据的路径方法是一样的，跟女生关系不大，所以不太懂楼主的重点是什么？怎么做？当然是学习啦。

在这里看一百个回答也学不会的，不然那些培训机构收你万儿八千的学费，岂不是一个个等着破产，你说对不对？如果谁的回答可以让人分分钟学会一门技术，肯定要申请专利保护起来了。

关于学习大数据的还有疑问，请描述具体问题和你的困惑，可以在评论里问我。（问题都描述不清的，不适合做程序员，你会被bug整疯）

如果同意我的说法，请点击右上角红字“关注”，谢谢。

大数据开发行业在不断的发展中逐渐成熟，企业也越来越重视大数据开发技术的重要性，况且大数据开发技术的应用在我们生活中也是随处可见的，在现实生活中，有不少的小伙伴选择学习大数据开发技术，其中的原因之一就是工资待遇好。

大数据开发总体来说知识体系是非常庞大的，对于零基础小伙伴来讲，想要学好大数据开发技术不是一件容易的事，但是在学习大数据开发方面并没有男女之分，而且有很多企业还是比较喜欢女程序员的，毕竟女程序员在找bug的时候相对于男程序员来说比较细心些。

但是，想要学好大数据开发技术，不仅需要一定的编程基础，还需要有较强的思维逻辑能力，可能在思维逻辑能力方面，女生会有些欠缺，不过不用担心，小伙伴可以去大数据培训班系统的去学习开发技术知识，好的思维逻辑能力是慢慢培养起来的，并不是每个人刚出生就有这么强的思维逻辑能力。

小伙伴想要通过大数据培训班学习开发技术知识，首先是要选择一家比较靠谱的大数据培训班，小伙伴在选择大数据培训班的时候，要实地考察了解，多家对比，理性选择适合自己的大数据培训班，在学习大数据开发技术的过程中，小伙伴要通过不断的探索找到适合自己的学习方法。

1.基础知识的积累过程对初学大数据开发的小伙伴来说是非常重要的，因此，小伙伴在积累基础知识的过程中，要端正自己的学习态度，脚踏实地的去学习相关大数据开发技术的基础知识。

2.项目实战案例练习的重要性，小伙伴可以看到企业在招聘人才的时候，往往都比较重视真实项目开发经验，所以小伙伴在学习大数据开发过程中，要不断的去练习相关项目案例，在练习过程中，不仅能让小伙伴更深入的理解相关大数据开发技术知识，还能积累一些项目实战经验。

3.在大数据培训班学习开发技术知识过程中，小伙伴不要闭门造车，要多和老师、同学进行交流，在交流过程中去学习别人的编程思路，将自己所学到的融合到自己的编程思维当中，在学习过程中慢慢培养自身编程思维。

小伙伴想要学习大数据开发技术，不要纠结于男女生的问题，只要找到适合自己的学习方法，端正学习态度，是可以学好大数据开发技术的。尚硅谷大数据培训是因材施教，培训班以理论实践相结合的教学方式，传授相关大数据开发技术知识，不仅如此，培训班还有大数据视频供小伙伴下载学习！

http://www.atguigu.com/bigdata_video.shtml

最好是在公司内找机会转岗哦，多和大数据组同事沟通请教，其实java程序员转大数据研发很快的，做几个项目就有一些理解了

跟男女没有必然关系，在于学没学好