在技术岗位中，开发岗一直被认为是比较累的一个岗位，这主要是因为开发涉及到的任务以及开发人员所需的技能和能力比较多，需要花费更多的时间和精力。以下是一些原因：
1. 长时间沉迷于电脑屏幕：开发工作需要不断地写代码和解决问题，这意味着开发人员需要长时间地盯着电脑屏幕。这不仅会导致眼部疲劳，还可能会引起头痛，颈椎疼痛等问题。
2. 工作压力较大：在许多公司中，开发团队承担着一些关键项目的责任，他们需要在截止日期之前完成工作，否则可能导致公司的损失。因此，开发人员通常需要承受较大的工作压力。
3. 必须保持不断学习：技术在不断发展和演变，因此开发人员需要不断学习新的语言、框架和工具来保持自己的竞争力。这需要他们花费更多的时间和精力来学习和掌握新技能。
4. 流程较为繁琐：在开发中，有许多必要的流程和步骤预先安排好，包括需求分析、设计、编码、测试等。这些步骤需要耗费时间和精力，这也是开发工作显得比较累的原因之一。
尽管开发工作累，但是对于那些对技术有充分的热情和勇气的人来说，这一项工作可能会变得更加容易。同时，有很多公司也在尝试减轻开发人员的工作压力，他们努力鼓励人们保持工作和生活之间的平衡，因为这可以提高人的效率和工作质量。
在总结中，开发可能会是一项较累的技术工作，但是对于热爱技术和学习的人来说，这一工作也可以充满趣味和挑战。
不太累。现在做大数据的女孩子也不少，我就遇到过很多，其中不乏高手。女孩学习大数据是很不错的。现在除去部分 外包公司 ，大部分企业的开发工作不需要出差，就特别喜欢招女孩子。
都需要学：
1、可视化分析
大数据分析 的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观地呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。
2、数据挖掘算法
大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的 数据类型 和格式才能更加科学地呈现出数据本身具备的特点。
3、预测性分析能力
大数据分析最重要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。
4、语义引擎
大数据分析广泛应用于网络数据挖掘，可从用户的搜索关键词、标签关键词、或其他输入语义，分析，判断用户需求，从而实现更好的 用户体验 和广告匹配。
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。
