大數據專業學起來會不會很累?
目前只是高二的女學生，以前意願是學習網路與新媒體。前段時間母親說想讓我學大數據，看了一些老師們的文章，覺得大數據更像是另一個計算機專業。雖然是女生但是數學思維好像還行，想知道如果志願真的報考了這個專業，大學四年會不會很辛苦
大數據技術和男女無關，它只是一門技能，它不僅能實現很多有用的方案，更可以提高人的邏輯思維能力。現在做大數據的女孩子也不少，我就遇到過很多，其中不乏高手。女孩學習大數據是很不錯的。現在除去部分外包公司，大部分企業的開發工作不需要出差，就特別喜歡招女孩子。
1大數據就業方向有哪些
1. Hadoop大數據開發方向
市場需求旺盛，大數據培訓的主體，目前IT培訓機構的重點
對應崗位：大數據開發工程師、爬蟲工程師、數據分析師 等
2. 數據挖掘、數據分析機器學習方向
學習起點高、難度大，市面上只有很少的培訓機構在做。
對應崗位：數據科學家、數據挖掘工程師、機器學習工程師等
3. 大數據運維雲計算方向
市場需求中等，更偏向於Linux、雲計算學科
對應崗位：大數據運維工程師
2大數據就業前景
大數據技術應用範圍不斷增長，各大企業對技術人才的需求也是求賢若渴。大數據屬於新興的學科專業，在之前中國並沒有太多的大數據人才積累，導致現在的大數據行業人才厚度很薄弱。所以現在在技術發展催生下的新興學科和專業，該怎樣培養人才、培養什麼樣的人才是要優先解決的問題。
目錄
打開天窗說亮話關於數學思維與專業填報專業
看了問題描述：
題主高2就對自己未來有明確方向，真的很了不起，很多人畢了業還不知道自己真正想要什麼？
先給題主點個贊！銘記人無遠慮必有近憂，
為了回應你的這份期待，我應邀前來
嘗試來解答你的問題
大數據專業學起來會不會累？
打開天窗說亮話
你描述的背景突然轉大數據會有阻礙，
那對於你來說會學的累。
為什麼累？
因為如你所說，大數據是計算機專業，要掌握的偏工程性質的能力。這就代表你需要熟練使用一種或多種編程語言，熟悉一種或多種資料庫，熟悉一種或多種Linux操作。
雖然三個本質上都是會了一種就會多種但都無一例外要求的是編程思維，而非數學思維。
即使是接近核心地位主宰的大數據的演算法工程師，也是既要有數學思維和單推公式能力還要有更強的編碼實現能力，而且這個崗位還在瘋狂內卷中。。詳情見每年知乎都會有人問演算法崗是否已進入紅海。
(手機答不方便貼，有機會的話貼來給你看看知乎年經問題)
關於數學思維與專業
題主寫出自己數學思維好，我覺得能明確的優點特點的話，可以報統計，應用統計，經濟統計都會對數學思維能力好的學生敞開大門，並遠超越任何時代背景。為什麼我這麼說？
因為統計是一切學科，或者說科學的檢驗工具，是任何時代不論什麼行業火了都脫離不開統計理論，並且要結合統計出一套結論。
女生數學思維好，就業還真的很適合做數據運營，或者知乎三百萬關注的數據分析吧。新媒體運營也是要數據分析的能力，也多少吃一些編碼能力，比如你的公眾號，平台號，爬蟲抓信息之類的。
填報專業
話題就回到填報專業吧，這可能是對題主這個高中學生短期內最有用、最看得到的、最可操作可執行的事，不扯別的，那都太遠太虛了。
- 大類與分支
我個人認為是不該填寫時代背景的熱門，比如新媒體。新媒體本質我認為是傳媒的新分支一種，現在很多平台的賬戶也都自稱為自媒體也是這個道理，他們自己就是一個小媒體。文案本身是傳媒專業的基本功，宣傳運營也是如此，所以傳媒就是一個穿越時代背景大類專業，也是對自己容錯率高一點，有緩衝增加退路的專業選擇。
- 舉個例子
舉例的話，當年我給自己選了一個大類，比如我選的計算機信息管理，最初也就想學學資料庫，做個工程師，心裡小99也是有的，比如想著如果以後終於有朝一日會編程寫熟了，我的專業也是計算機系，可以嘗試轉程序猿嘛。
而且我那個時候15年入學，沒人會告訴我計算機專業好，甚至有親戚朋友告訴我這個專業已經過了熱度了，誰知16年我窩在宿舍被窩裡看直播的李世石alphgo的人機大戰(我以前是李世石的棋粉)，人工智慧的勝出導致行業突然爆火，一時間機器學習，蒙特卡洛，強化學習，深度學習吃第一波熱度統稱人工智慧，第二波熱度就是模型吃數據，隨機工業領域應用人工智慧技術就需要大數據，自此大數據概念也吃熱度火了。
最後我在雙選會期間很順利的找到實習工作，並在畢業期間簽到更好的勞動合同。也都得益於報專業選擇的是大類而非小類專業。
以上就是我作為題主認真發問，
以及早有自己路線規劃的回應，
最後的專業和方向問題，我不希望我一個人影響你很多，而是只作為影響你自身決策的不到百分之十的因素，題主應更多分析自身，結合自身實際情況做出最適合自己的選擇，並承擔自己選擇的代價。
然後在畢業後十字路口時，
回望過去的自己，發現路並不難選。
2020.12.27 11:47
在選擇專業的時候，會不會辛苦只是一方面的因素，而且考慮的應該不是學習期間是不是辛苦，而應該是在走上工作崗位上工作強度如何
另外建議就是在考慮專業的時候，除了考慮工作強度之外，還要考慮就業方向、行業發展、工作地點、個人興趣、市場需求度（收入）等多方面的因素。
現在高中階段開始考慮專業和就業，真的讓人非常高興，加油
高中及大學階段，個人認為都是打基礎的階段。多把基礎學科學好，至於說這一些新興專業，自己知道一個大概就行，等到找工作的時候再去想辦法就行。
高中階段，能夠給到你的建議就是多看書，博覽群書。身邊那些財富自由的朋友，唯一的共同點就是都愛看書，而且通過跟他們的交流，發現他們的高中以及大學時光都是在看書中度過的。關於如何選擇，當你看的書足夠多的時候，選擇自然就會有了。
還有一點，是關於辛苦的。任何工作與職業都很辛苦，關鍵是要看你的態度，多在學習上吃苦，那在以後的工作中就會少說許多的苦。
目前從事大數據行業，在這裡講一下個人拙見。首先明確一下：大數據的確就是計算機的一個方向。
先從大學生活講起，計算機的任何專業，如果僅靠在課堂時間裡學到的東西去工作是很難的，大學四年辛不辛苦取決你自己，在大學裡最基本的目標是期末考試，但是期末考試並不會太難。如果以後想從事這個行業，得自己花功夫去學習。所以不論是網路或者大數據的大學生活，辛苦不辛苦不取決於這個專業，而是取決於自己。
從數學思維角度來講，大家都以為只有理科、有數學思維的人才能從事計算機。其實並不是，有數學思維是好事，但是絕不是學計算機的一個必要因素，更多的是後天的努力。
從工作講起，計算機不論什麼行業，都是比較辛苦的，加班常有。而且大數據並不是真的像一些文章上寫的那麼高大上，其實大數據也分方向。其一就是面向sql，數倉方向，其二就是編程，開發方向。
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