大数据工程师累不累

不会的；我是比较推荐这个专业的，因为这个专业的就业前景是非常不错的。

我认为大数据专业写起来并不是特别的累；作为过来人，我是不推荐你去学这个专业的，这个专业并没有特别好的就业前景。

对于大数据零基础不管是男女学都是挺累的，由于程序太多。随着时代正在迅猛发展，大数据也是越来越多的人想要了解，不仅仅是男生，很多女生也想学习这块，也不是只有男生才能才适合做这些有关于敲代码之类的这些事情，其实女生学习大数据有她自己的优势。截止到目前，人们日常生活中的数据量已经从TB级别一跃升到PB、EB乃至ZB级别，数据将逐渐成为重要的生产因素，人们对于海量数据的运用将预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。大数据时代，专业的大数据人才必将成为人才市场上的香饽饽。排比可能有点夸张，但却是都市的霓虹掩盖下的社会现实。所以整理好心情出发，管他前面是电闪雷鸣还是荆棘密布，那只是沿途的风景，雷霆雨露，俱为天恩，况且成功的目的地一定是无限风光。我认为不存在女生学大数据就 很累这种说法，学习的关键在个人，与性别无关，需要你认真努力的学。众所周知，大数据开发是为客户服务的，尽管该项目可以满足客户的需求，但是如何充分表达您项目的初衷却是很多男性大数据工程师所为。 在这一点上，女性更具优势。 因为女性给人一种平易近人的感觉，所以她们将在与顾客的交流中给顾客留下良好的印象，并自然减少与顾客的交流障碍。大数据分析是大数据领域需求人才比较多的岗位之一。 由于大数据分析是数据价值的主要方式之一，因此大数据分析的应用非常广泛，不仅可以被互联网公司使用，还可以广泛应用于传统行业，例如金融部门有大量的工作要求。 大数据分析需要具有知识结构的三个方面，即数学，统计和计算机，并且数据分析必须具有一定的行业知识。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。

你好，在大数据时代的背景下，出现了另一类程序员—大数据开发工程师，他们因为掌握着前沿的大数据相关技术，深受企业重视，找工作容易收入也非常高，但作为IT行业的又一分类，是否加班牵动了无数转行者的心！对于大数据开发工作是否加班的这个问题，不能一概而论，需根据公司的实际情况而定，有些公司有加班的氛围，即使非IT岗，也会有加班的情况，这样的公司大数据开发肯定会加班无疑的；有些公司不鼓励加班，会根据大数据开发流程制定合理的项目进度，只要具备相应的技能，快速的解决问题，相信这种情况是不会加班的。仅凭是否加班去选择工作岗位是一件十分可笑的事情，确实有些岗位具有很高的加班概率，但并不是一定就会加班，而且选择岗位最好是根据个人爱好和目前的实际情况进行选择，相信这样选择的工作才会更持久，工作更舒心！

不仅会非常累，而且你会耗费很多的时间，并且每天会睡到头秃。我并不是特别推荐。

不是很累，数据分析师最主要的重心在于“分析”，分析运营数据转化为企业决策的动力。当然数据分析师，还需要把数据通过浅显易懂的图表形式展现出来，无论是饼状图，曲线图，柱状图等等。关于加班，如果工作仅局限于机械化的数据分析工作，那么，面临的选择可能会有“加班”。

数据分析师的基本要求

1、懂业务。

从事数据分析工作的前提就会需要懂业务，即熟悉行业知识、公司业务及流程，最好有自己独到的见解，若脱离行业认知和公司业务背景，分析的结果只会是脱了线的风筝，没有太大的使用价值。

2、懂管理。

一方面是搭建数据分析框架的要求，比如确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识来指导，如果不熟悉管理理论，就很难搭建数据分析的框架，后续的数据分析也很难进行。另一方面的作用是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。

3、懂分析。指掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法，并能灵活运用到实践工作中，以便有效的开展数据分析。

指掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法，并能灵活运用到实践工作中，以便有效的开展数据分析。

4、懂工具。

指掌握数据分析相关的常用工具。数据分析方法是理论，而数据分析工具就是实现数据分析方法理论的工具，面对越来越庞大的数据，我们不能依靠计算器进行分析，必须依靠强大的数据分析工具帮我们完成数据分析工作。

注意：

1、数据分析最擅长的工具一定包括Excel，通常好的数据分析师一定是一个非常非常专业的Excel使用者，这其中包括了对Excel常用公式和功能的理解及使用（数据透视表，各种图表等）。

2、如果致力于从事数据分析工作，那除了掌握Excel， VBA，SQL之外，还需紧跟趋势，学习最新技能，但同时也得夯实基础。

大数据从事的是开源工作，更倾向于“研发”，能够重新激起程序员研发程序的热情，职业生涯有了新的追求，这意味着大数据会成为值得程序员长期奋斗不断突破的工作；其次，由于大数据属新兴领域，专业人才比较缺乏，高端人才更是企业争抢的对象，薪资上升容易，职业发展潜力巨大。二、大数据人才薪资如何？做技术编程也是不错的，不过目前大数据是个趋势，稍微有实力点的企业都在上大数据项目，而Hadoop本身又是编程开发的，再加上Hadoop工程师普遍比纯技术编程开发要高30%以上，所以有很多搞技术编程的都在往hadoop大数据方向转。做技术编程的人已经比较多了，很多人工作4~5年月薪也难上2万，能上万的更是寥寥。但Hadoop很多人只1年经验就拿2万以上了。所以很多现在待遇还不错的人也在学大数据，主要也是考虑未来发展天花板的问题。大数据工程师的工作难度大吗?首先我们先了解一下大数据工程师们需要处理哪些工作，根据工作内容，大家就能够在心中有个基本的概念。在工作岗位上，大数据工程师需要分析优化系统，解决系统运行中的稳定性问题;负责大数据基础设施框架的维护及二次开发，如kafka、flink、hbase等，负责进行数据采集、处理、分析、统计、挖掘工作等等。大数据工程师的工作累吗?除开以上工作之外，大数据工程师还需要负责数据仓库、数据集市建设，通过离线、实时方式接入各数据源数据;根据业务需求对数据、清洗、处理、计算，建模等工作，负责 即时查询工具、固定报表、运营数据产品、Dashboard等产品的设计、研发及应用等等。