女性從事IT行業(yè)好嗎？

首先，女性從事IT行業(yè)是沒有問題的，前景也是不錯的。

在IT領域有不少工作是比較適合女性從事的，比如UI設計、前端開發(fā)、Android開發(fā)、iOS開發(fā)、DBA、數(shù)據(jù)分析、測試以及IT教育等方面的崗位都比較適合女性從事。當然，IT領域也有一些崗位不太適合女性從事，比如運維崗位就不太適合女性從事（下現(xiàn)場、出差、安裝調(diào)試設備、加班等）。

目前IT行業(yè)發(fā)展前景比較好的領域包括物聯(lián)網(wǎng)、云計算、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、人工智能等，這些領域包含了大量的崗位，其中大數(shù)據(jù)領域的不少崗位都比較適合女性從事，包括大數(shù)據(jù)應用開發(fā)、大數(shù)據(jù)分析、大數(shù)據(jù)呈現(xiàn)等。隨著大數(shù)據(jù)的不斷發(fā)展，大數(shù)據(jù)分析崗位在未來會爆發(fā)出更多的崗位需求，尤其場景大數(shù)據(jù)分析會是未來一個重點的應用方向。

對于大數(shù)據(jù)分析來說都需要學習哪些知識呢？大數(shù)據(jù)分析也有不同的層次，通常情況下分為常規(guī)分析和深度分析兩種情況。常規(guī)分析往往是基于已知的行業(yè)規(guī)則進行的，通常有現(xiàn)成的商業(yè)工具可以使用，比如各種BI工具。而深度分析則是要根據(jù)具體的業(yè)務場景進行針對性的定制分析，此時往往會用到機器學習方面的知識，要做算法設計、算法訓練以及算法驗證等操作，然后把分析的結(jié)果通過圖表的形式呈現(xiàn)出來。看一個Matplotlib和NumPy的例子：

對于采用BI工具的分析方式來說，需要掌握數(shù)據(jù)庫知識和BI工具的詳細操作步驟，往往BI工具已經(jīng)把算法進行了封裝，只需要按照規(guī)則進行操作就能得出分析結(jié)果。對于這部分從業(yè)者來說，往往還需要對行業(yè)流程做深入的了解。

對于采用機器學習的分析方式來說，需要掌握常見的機器學習算法，編程語言（Python、Java等）以及行業(yè)規(guī)則，要能夠根據(jù)不同的分析場景進行針對性的算法設計，然后通過編程語言予以實現(xiàn)，這個過程往往是比較復雜的，也需要一定的項目經(jīng)驗的積累。

總之，對于女性來說，未來可以重點考慮一下大數(shù)據(jù)相關的崗位，未來大數(shù)據(jù)的相關崗位也有比較廣闊的發(fā)展空間。

大數(shù)據(jù)是我的主要研究方向之一，目前我也在帶大數(shù)據(jù)方向的研究生，如果對大數(shù)據(jù)感興趣，可以關注我，相信一定會有所收獲。

如果有大數(shù)據(jù)方面的問題，或者是軟件開發(fā)方面的問題，都可以咨詢我，謝謝！