学习大数据需要掌握一系列的技术和方法，包括：

基础课程

计算机基础：包括硬件、软件、网络等基本知识，了解计算机如何工作以及数据如何存储和传输。

数学知识：主要是统计学和线性代数，统计学用于理解数据分布和规律，线性代数是许多高级算法的基础。

编程语言和工具

Python：语法简单，易学易用，适合初学者，拥有强大的数据处理库如Pandas和NumPy。

Java：性能好，适用于对性能要求高的场景。

数据库：如MySQL（关系型数据库）和MongoDB（非关系型数据库），用于数据的存储和查询。

数据处理与管理

数据采集与获取：学习从各种来源获取数据，包括传感器数据、社交媒体数据、日志数据等。

数据存储与管理：设计和管理高效、可靠的大数据存储系统，如分布式文件系统、NoSQL数据库等。

数据处理与计算：进行大规模数据的清洗、转换和计算，涉及分布式计算、并行处理、数据流处理等技术。

数据分析与挖掘

统计学和机器学习算法：使用这些算法对大数据进行分析和挖掘，发现数据中的模式和规律。

数据可视化与展示：将分析和挖掘结果进行可视化展示，以便更好地理解和传达数据含义。

大数据平台与工具

Hadoop：用于大规模数据存储和处理的平台。

Spark：快速的大数据处理引擎。

Flink：用于实时数据流的处理。

Kafka：用于实时数据流的发布和订阅。

数据安全和隐私保护

学习数据安全和隐私保护的相关知识，确保数据处理的合规性和安全性。

行业应用

了解大数据在各个行业的应用，如智能医疗、金融、电商等，以便更好地应用大数据技术。

建议：

打好基础：先掌握计算机基础和数学知识，选择一门编程语言进行学习。

选择合适的工具：根据需求选择合适的数据库和大数据处理工具。

实践项目：通过实际项目来巩固所学知识，提升实际操作能力。

持续学习：大数据技术更新迅速，需要不断学习和更新知识，掌握新的技术和工具。