大数据分析专业属于交叉学科，以统计学，数学，为支撑。需要学习数学分析，高等代数，普通物理数学与信息科学概论，数据结构，数据科学导论，程序设计导论，程序设计实践，离散数学，概率与统计，算法分析与设计，数据计算智能，数据库系统概论，计算机系统基础，并行体系结构与编程，非结构化大数据分析等等。

本专业旨在培养社会急需的具备大数据处理及分析能力的高级复合型人才。具体包括：掌握计算机科学，大数据科学与信息技术的基本理论，方法和技能，受到系统的科学研究训练，具备一定的大数据科学研究能力与数据工程实施的基本能力，掌握大数据工程项目的规划，应用，管理及决策方法，具有大数据工程项目设计，研发和实施能力的复合型，应用型卓越人才。

1、Java

大数据的本质无非就是海量数据的计算、查询与存储，后台开发很容易接触到大数据量存取的应用场景，所以 Java 语言有着天然优势，现在大数据的组件很多都是用 Java 开发的，比如 HDFS、Yarn、HBase、MapReduce、ZooKeeper等等。

2、Python

Python 的优势在于资源丰富，拥有坚实的数值算法、图标和数据处理基础设施，建立了非常良好的生态环境。并不是所有的企业都能自己生产大量数据用于决策辅助，更多的互联网企业都是靠爬虫来抓取互联网数据进行分析，而 Python 在网络爬虫领域有着强势地位。Python 的战略定位就是做一种简单、易用但专业、严谨的通用言语组合。Python 语法简捷而清晰，对底层做了很好的封装，是一种很容易上手的高级语言。更重要的是， Python 的包装能力、可组合性、可嵌入性都很好，可以把各种复杂性包装在 Python 模块里，暴露出漂亮的接口。

3、Scala

Scala 在 JVM 上运行，基本上成功地结合了函数范式和面向对象范式。目前，它在金融界和需要处理海量数据的公司企业中取得了巨大进展。Scala 通常采用一种大规模分布式方式来处理数据，它还驱动着像 Spark 和 Kafka 这样的大数据处理平台，也被 Twitter 和 LinkedIn 这样的大型企业所使用。

女生是适合学习大数据技术的，而且大数据行业内有很多岗位比较适合女生从事，比如数据整理、存储、分析等岗位都是不错的选择，但是由于大数据的知识体系比较复杂，所以学习起来也具有一定的难度。具体原因如下：

①与男性相比，女性在沟通上更有优势

众所周知，做大数据开发就是为了服务于客户，虽然说做出项目可以满足于客户需求，但是如何完整地表达出你所做的项目初衷，则是不少男性大数据工程师的硬伤。在这一点上，女性就显得更有优势的多。因为女性给人平易近人的感觉，在与客户的沟通中会给客户以好感，自然能够减少与客户的沟通障碍。

②外界对女性工程师的期望值不高

虽说男女平等，但是由于生理原因，外界对女大数据开发工程师的要求，并不如男大数据开发工程师的期望高，因此对于女大数据开发工程师来说其压力也就相对小一些。你可能会觉得这样的环境不公平，但是需要提醒各位的是，在这样的环境下你将会更容易创作出不错的业绩，证明自身的实力，企业也将会格外重视你的发展，给你更多的空间。

③女性大数据开发工程师心细惹人爱

绝大部分男大数据开发工程师性格大大咧咧，在工作中常常会有粗心大意的毛病。但是女工程师相对来说，就比较少，这正是因为女性的细心，女工程师的细心常常能够找到开发过程中的bug，因此很多公司非常乐于招聘女性大数据开发工程师。