這是一個非常好的問題，也是很多大數據學習者比較關系的問題，作為一名IT從業者，我來回答一下。

首先，大數據的技術體系是比較龐大的，涉及到的技術方向也比較多，而且很多方向也有較高的學習難度，這就要求大數據學習者要有一個系統的學習規劃，同時還需要有一定的實驗環境和交流環境。

從學習的角度來看，不同知識基礎的人在學習大數據的時候，應該根據自身的實際情況來選擇不同的學習方法，對于基礎比較薄弱的初學者來說，可以采用以下幾種學習方法：

第一：以用促學。學習大數據通常要有一個自己的主攻學習方向，在學習大數據的時候，以用促學是最為直接和有效的學習方法。對于廣大傳統行業的職場人來說，在學習大數據的時候，一定要重視如何把大數據與自身的崗位任務相結合，這不僅能夠促進大數據的學習，也會在學習大數據的過程中逐漸提升自身的職場價值。

第二：注重案例。案例學習法在學習計算機相關技術的過程中往往有非常好的效果，由于當前大數據技術體系已經趨于成熟了，所以會有很多案例可以參考學習，這個過程能夠積累大量的大數據應用經驗。另外，通過案例來學習大數據，還會積累一定的行業場景知識，這也會增加學習者的大數據落地應用經驗。

第三：注重交流。在學習大數據的過程中，初學者往往會遇到很多問題，而在這些問題當中，最為重要的問題就包括學習的方向和脈絡，如果能夠把握住學習大數據的關鍵問題，那么往往會提升學習效率，這就要求初學者要在學習的不同階段多與大數據專家進行交流。

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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