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。

数据可视化技术是关于数据视觉表现形式的科学技术研究，这种数据的视觉表现形式被定义为，一种以某种概要形式抽提出来的信息，包括相应信息单位的各种属性和变量。

主要指的是技术上较为高级的技术方法，而这些技术方法允许利用图形、图像处理、计算机视觉以及用户界面，通过表达、建模以及对立体、表面、属性以及动画的显示，对数据加以可视化解释。与立体建模之类的特殊技术方法相比，数据可视化所涵盖的技术方法要广泛得多。数据可视化技术主要运用于报表与BI领域。

女生其实真的很适合学java，在现实生活中很少有哪个行业规定女生不能学，只是有时候会受到传统观念的影响，选择学java的女生比较少。但其实这往往对女生来说也是种极大的优势，女性竞争少，行业又需要大量的女java精英工作者，女生在应聘求职上更具备优势。

java其实只要女生感兴趣就可以开始学习，因为java是没有任何基础的朋友都可以学习的，并且java学习时间短。java的学习需要面对枯燥、需要细心、需要具备一定的逻辑能力，而这些往往是女生都具备的，所以女生大可以放心大胆的学java。