大数据怎么学习

随着互联网、物联网、移动互联网等技术的不断发展，数据量呈现指数级增长，人类将会有着更多的数据可以挖掘和分析。学习大数据，对于个人的职业发展来说，是非常必要和重要的。

那么如何学习大数据呢？以下是几点建议：

1.建立良好的数学基础

大数据分析中的统计学和线性代数等数学基础必不可少，特别是对于需要自己编写算法的工作来说。所以，需要提前学好高中及以下学科，尤其是几何、代数和计算题等重要内容。这些数学知识对我们的思维能力有较大帮助，有助于我们更好地理解和运用大数据分析。

2.参与大数据实践项目

在实践中学习是大数据学习的重要方式之一。可以通过实验室项目、公司实践、开源社区项目等多种途径，来加深自己对大数据、数据挖掘、机器学习等专业领域的掌握和了解。

3.参加培训课程

针对大数据分析的专业培训机构或者在线机构，提供了很多相关的培训课程和教学的视频，为入门学习的人们提供了很好的资源。这些课程可以为学习者提供有系统的教学，在时间和内容方面都有更多的保障。

4.熟悉大数据工具

熟练掌握各种大数据分析工具和平台，如Hadoop、Spark、Storm、Hive、Pig、Kafka等，这些软件是实现大数据分析的必要工具，能够大幅促进工作效率以及分析质量，并且不断积累实际的工作经验。同时了解各种数据库技术，如MySQL、Oracle、SQL Server，Nosql等，对于大数据处理和管理也有着很大帮助。

5.跟着领域专家学习

可通过公开的 MOOC（联合开发的大学在线课程）学习数据分析领域的专家并且学习他们的研究成果，包括研究论文、参与讨论等。这样可以更好地深入领域的基础理论知识和进阶技巧。

6. 阅读经典图书

数据分析经典书籍中不乏重要的参考资料。比如《统计学习基础》、《机器学习》、《大数据处理》等，可以对编程语言、机器学习方法论、数据预处理等方面有所了解。

综上所述，因为大数据研究领域是若干学科的综合体，所以我们在学习大数据相关的知识的同时，需要尽可能广泛地了解其他相关领域的知识，这样才能为大数据分析工作打下更应有的基础。