首先，要自學大數據還是具有一定難度的，大數據不僅內容比較多，難度比較高，同時還需要學習者具有一定的場景支撐，比如數據中心等等，所以初學者自學大數據通常需要按照三個階段來安排學習計劃。
學習大數據的第一個階段要根據自身的知識基礎和發展方向來完成一些基礎知識的學習，不論是從事大數據開發還是大數據分析，都需要具有一定的程序設計基礎，初學者從Java和Python開始學起都是不錯的選擇。Java的前期學習難度要大一些，Python則要相對簡單一些，而且目前Python語言在大數據領域的應用前景也比較廣闊。
學習大數據的第二個階段是掌握大數據平臺的相關知識，大數據領域的諸多崗位任務都離不開大數據平臺的支撐，所以學習大數據平臺是學習大數據技術的重要環節。學習大數據平臺可以從Hadoop和Spark開始學起，一方面這兩個平臺是開源平臺，另一方面這兩個平臺的應用範圍也比較廣泛，相關的學習案例也比較多。
相對於程式語言來說，大數據平臺的內容相對比較多，而且也具有一定的難度，往往還需要初學者具備一定的Linux作業系統知識，所以如果自身的計算機基礎知識比較薄弱，那麼也可以從Linux作業系統開始學起。
學習大數據的第三個階段就是實踐階段，實踐階段最好能夠在實習崗位上來完成，一方面實習崗位能夠提供場景支撐，另一方面在實習崗位上也更容易與有經驗的技術人員進行交流學習。
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