作為一名IT從業者，同時也是一名計算機專業的教育工作者，我來回答一下這個問題。
首先，當前大數據的知識體系還是比較龐大的，隨著大數據技術生態的逐漸成熟和完善，大數據領域也逐漸形成了更多的崗位細分，從事不同的崗位細分方向則需要學習不同的知識。
從當前大的崗位劃分來看，通常包括以下幾個崗位：
第一：大數據開發崗位。從近兩年大數據方向研究生的就業情況來看，開發崗位的人才需求量還是比較大的，相關崗位的薪資待遇也比較高，其中從事大數據平臺開發的研發級崗位會有更高的薪資待遇。從事大數據開發崗位，通常需要學習三大塊內容，其一是程序開發技術，初學者可以從Java或者Python開始學起；其二是學習大數據平臺知識，初學者可以從Hadoop和Spark開始學起；其三是大數據開發實踐，這個過程需要掌握一定的行業知識。
第二：大數據分析崗位。大數據分析崗位的人才需求潛力是非常大的，不僅IT（互聯網）行業需要大量的大數據分析人才，傳統行業領域也需要大數據分析人才。選擇大數據分析方向需要具有一定的數學和統計學基礎，而且也有一定的學習難度。目前大數據分析的常見方式有兩種，分別是統計學方式和機器學習方式。
第三：大數據運維崗位。如果對于編程和算法設計不感興趣，那么也可以考慮學習大數據運維知識，未來可以從事大數據運維崗位。大數據運維崗位的任務相對比較雜，需要從業者具有較強的動手實踐能力。從知識結構上來看，大數據運維需要掌握網絡知識、大數據平臺知識和服務器知識。