学习大数据需要掌握一系列技术和方法，主要包括以下几个方面：

计算机基础

硬件和软件：了解计算机硬件和软件的基本工作原理，数据存储和传输方式。

操作系统：熟悉Linux操作系统，因为它是大数据处理的主要环境。

数学与统计学知识

线性代数：掌握向量、矩阵运算等基本概念。

概率论与统计学：理解概率分布、随机变量、均值、方差、标准差、相关性分析等统计方法。

编程语言

Python：因其简洁易学且拥有丰富的数据处理库（如Pandas、NumPy）而成为大数据初学者的首选。

Java：虽然语法复杂，但性能优越，适用于对性能要求高的场景。

数据处理与管理

数据库技术：熟悉关系型数据库（如MySQL）和非关系型数据库（如MongoDB）。

数据仓库与ETL：了解数据仓库的构建和ETL（抽取、转换、加载）过程。

数据处理与计算

分布式计算：掌握Hadoop、Spark等分布式计算框架。

并行处理与数据流处理：了解并行计算和数据流处理的基本原理和技术。

数据挖掘与机器学习

数据挖掘：学习数据挖掘算法，如分类、聚类、关联规则挖掘等。

机器学习：掌握常用的机器学习算法，如决策树、神经网络、支持向量机等。

数据可视化与展示

数据可视化工具：学习使用图表、图形和交互式仪表板等工具将数据可视化。

大数据架构设计

大数据架构：了解如何设计和实现大数据架构，包括数据存储、数据处理、数据分析和数据可视化组件。

大数据安全与隐私

数据加密与访问控制：学习如何保护大数据的安全和隐私。

大数据应用

实际应用：了解如何将大数据技术应用于实际问题，如市场营销、风险管理、医疗保健和智能制造等领域。

建议：

基础知识打牢：先掌握计算机基础、数学与统计学知识，选择一种编程语言进行深入学习。

实践项目：通过实际项目来巩固所学知识，例如参与大数据处理、分析或机器学习项目。

持续学习：大数据技术更新迅速，需要不断学习和更新自己的知识和技能，以适应不断变化的市场需求。