這是一個非常好的問題，也是很多人比較關心的問題之一，作為一名IT從業者，我來回答一下。

首先，大數據的知識體系還是比較龐大的，學習的初期是完全可以自學的，但是在入門之后，要想深入學習大數據，往往還需要場景的支撐，此時結合崗位任務來進行提升是更好的選擇，也是比較現實的選擇。

從技術體系結構來看，當前大數據的技術體系結構已經比較成熟了，初學者按照三個階段來制定學習計劃，其一是學習編程語言等基礎知識，其二是學習大數據平臺知識，其三是根據主攻方向來選擇學習內容，比如大數據分析、大數據開發、大數據運維等等。

編程語言是學習大數據的基礎，目前Python、Java、Scala、R等編程語言在大數據領域都有比較廣泛的應用，在學習編程語言的過程中，也會同時學習操作系、網絡和數據庫等內容，掌握這些內容對于下一步的學習會有比較直接的影響。如果從就業的角度出發，當前可以重點考慮一下Java語言，雖然Python語言的上升趨勢比較明顯，但是在IT互聯網行業內，Java語言的應用依然非常普遍。

大數據平臺是一個重要的學習內容，初學者可以從開源大數據平臺開始學起，比如Hadoop、Spark就是不錯的選擇，一方面這兩個大數據平臺的生態體系比較健全，不少商業大數據平臺就是基于這兩個平臺構建的，另一方面是這兩個平臺的學習資料比較多，可以參考的學習案例也比較多。

最后，要根據自身的知識結構選擇一個主攻方向，如果數學基礎比較好，可以主攻大數據分析方向，此時可以繼續學習機器學習知識，如果自身的開發能力比較強，可以主攻大數據開發方向，當前大數據開發崗位的人才招聘數量還是比較大的。

我從事互聯網行業多年，目前也在帶計算機專業的研究生，主要的研究方向集中在大數據和人工智能領域，我會陸續寫一些關于互聯網技術方面的文章，感興趣的朋友可以關注我，相信一定會有所收獲。

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