这是一个非常好的问题。作为一个it从业者，一个教育工作者，我来回答一下。
大数据经过多年的发展，已经逐渐形成了比较庞大系统的知识体系，整体技术成熟度已经比较高，所以学习大数据技术也会有比较好的学习体验。
因为大数据涉及的内容非常多，而且大数据技术也与行业息息相关，所以在学习大数据的时候，可以从技术的角度，也可以基于行业来学习大数据。对于学生来说，可以从大数据技术体系中学习，对于职场人来说，可以结合自己的行业和工作任务学习大数据。
无论是学生还是职场人士，想要学习大数据，需要掌握以下基本内容:
第一:计算机基础知识。学习大数据技术，计算机基础知识非常重要，其中操作系统、编程语言、数据库等知识是必须要学的。编程语言可以向python学习，如果以后想从事专业的大数据开发，也可以向java学习。计算机基础知识学习起来比较难，要注意实验在学习过程中的作用。
第二:数学统计基础知识。大数据技术体系的核心目的是"数据价值"，而数据价值产生的过程必然离不开数据分析，所以作为数据分析基础的数学和统计学知识更为重要。数学和统计学的基础对大数据从业者未来的成长空间有着重要的影响，所以一定要重视这两方面知识的学习。
第三:大数据平台的基础。大数据开发和大数据分析离不开大数据平台的支撑，大数据平台涉及分布式存储、分布式计算等基础功能。掌握大数据平台，也会形成对大数据技术体系的深刻理解。对于新手来说，可以从hadoop和spark入手。
本人从事互联网行业多年，目前在读计算机专业研究生。我的主要研究方向是大数据和人工智能。我会陆续写一些互联网技术方面的文章，有兴趣的朋友可以关注我。我相信我一定会有所收获。
如果你有关于互联网，大数据，人工智能，或者考研的问题，可以在评论区留言或者私信我！
随着当今社会的飞速发展。;的信息时代，已经从it时代走到了dt时代。其中，大数据起着至关重要的作用，所以越来越多的人接触和学习大数据。如何才能学会处理大数据？详情如下:
1.打牢基础。
高楼也是从地基开始建的。在学习大数据处理之前，掌握扎实的基本功非常重要，这将决定你未来的高度。基本功包括掌握python。on，java等支持大数据的编程语言，linux操作系统，常用主流数据库，标准高，英语熟练。
2.了解大数据相关技术。
了解大数据处理的工作机制，hadoop、spark、strom等关于大数据的主流框架及相关算法软件。
3.制定合理的学习计划
有了计划，学习就有了明确的目标和具体的步骤，可以增强工作的主动性，减少盲目性。根据自己的基础和学习状态制定一套切实可行的学习计划，计划一定要分解细化。并按照规划好的方案一步步实施。
4.培养快速学习能力
对于未知的专业知识，可以通过网上搜索、访问学术网站或查阅学术文献来学习相关知识，从而快速进入并熟悉未知领域，丰富自己的能力。
5.积累了很多实践经验
知识储备再好，没有实战演练也是纸上谈兵。在实际项目中体验所学知识以获得相应的经验值，知识才会真正落地并自我提升。
6.养成总结的习惯
只有通过不断的归纳和及时的复习，才能把学到的知识变成自己能用的能力。对于不够扎实和遗忘的地方，需要在学习的过程中多思考和总结，以文件的形式记录下来，变成自己的东西。
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