首先，从大的知识体系结构来看，学习大数据需要具备三方面基础，分别是数学基础、统计学基础和计算机基础，选择不同的主攻方向还需要有不同的学习侧重点，比如从事大数据分析（算法）岗位需要重点学习数学和统计学知识，而从事大数据开发岗位则需要重点学习计算机知识，从当前的人才需求量来看，大数据开发领域的人才需求量更大一些。

 

以大数据开发方向为例，初学者需要学习的整体知识量还是比较大的，涉及到操作系统、编程语言、算法设计、数据结构、数据库、大数据平台等内容，在学习这些内容的过程中，还需要辅助大量的实验。

 

对于初学者来说，可以先从编程语言开始学起，比如Java就是不错的选择。
 

在学习Java编程的过程中，还需要重点学习一下数据库知识，而接下来需要重点学习一下大数据平台的相关知识，选择从Hadoop、Spark开始学习就是不错的选择。在学习大数据平台的过程中，一定要重视边用边学，而且最好要结合一定的行业应用场景，比如金融、医药等行业领域就有大量的应用场景。

 

学习大数据要想有持续的提升，应该有一个较好的交流和实践环境，并不建议在脱离实践场景的情况下来学习大数据知识，一方面大数据开发的细节很多，如果没有实践场景的推动，很难能够深入下去，另一方面实践场景也会为开发者积累更多的行业经验，而行业知识对于大数据开发人员的职场价值有比较大的影响。

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