女生学大数据不累,都需要学Java基础、基础语法、面向对象、常用API、集合API、异常、多线程、Lambda表达式、IO流、网络编程、新特性。

1、可视化分析

大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观地呈现大数据特点，同时能够非常易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。

2、数据挖掘算法

大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学地呈现出数据本身具备的特点。

3、预测性分析能力

大数据分析最重要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。

4、语义引擎

大数据分析广泛应用于网络数据挖掘，可从用户的搜索关键词、标签关键词、或其他输入语义，分析，判断用户需求，从而实现更好的用户体验和广告匹配。

在选学校和专业，以及查询分数线时，建议使用志愿填报APP。它基于专业和职业兴趣来分析，根据各高校历年的招生录取数据，理性分析录取概率，更有防撞车及志愿评估的双重保险，增加录取概率，降低落档风险，用同样的分上更好的大学。

第一：大数据采集。大数据采集岗位的工作门槛相对低一些，而且涉及到的技术也并不算复杂，具体包括数据采集、数据清洗等工作内容，这些工作内容本身并不会涉及到复杂的算法。大数据采集岗位通常需要具备一定的程序设计能力，可以从Python开始学起。

第二：大数据分析。大数据分析是当前人才需求量相对比较大的岗位之一，而且大数据分析针对的行业领域也比较广泛，不仅IT（互联网）行业需要大数据分析人才，传统行业领域也需要大数据分析人才，所以掌握大数据分析技术会有比较广阔的就业渠道。当前大数据分析通常采用统计学方式和机器学习方式，需要学习者具有一定的数学基础。

第三：大数据呈现。大数据呈现是不少女生比较喜欢的大数据岗位之一，相比于大数据分析和大数据采集来看，大数据呈现通常更注重交互界面和视觉界面的设计。大数据呈现通常都会基于一些大型的平台进行，除了要学习相关平台的应用之外，学习者通常需要学习一定的前端开发知识和数据库知识。

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