首先，当前大数据已经形成了一个庞大的技术体系，初学者学习大数据要根据自身的知识结构、能力特点和发展规划来选择一个学习切入点，随着大数据技术开始逐渐落地应用，未来行业领域对于大数据人才的需求也会趋于多元化。
从当前大数据的岗位划分来看，主要分为大数据开发岗、大数据分析岗和大数据运维岗，不同岗位需要组织不同的知识结构，同时对于初学者的要求也不同。对于初学者来说，如果没有明确的发展规划，在学习的初期可以从以下几个方面做出准备：
之一：编程语言。编程语言是从事大数据各种岗位的基础，而且编程语言本身的学习难度也相对比较低，所以从编程语言开始学起是不错的选择。当前Python、Java、Scala、R等编程语言在大数据领域有比较广泛的应用，其中Python和Java还属于全场景编程语言，所以可以重点考虑一下这两门编程语言。
第二：数据库。数据库是大数据技术架构的核心组成部分，所以一定要重视数据库相关知识的学习，初学者可以从关系型数据库（Sql）开始学起，然后再逐渐过渡到NoSql数据库。虽然大数据时代更注重NoSql数据库，但是并不意味着关系型数据库不需要学习了，实际上在结构化数据的处理方面，关系型数据库依然有不可替代的优势。
第三：大数据平台。大数据平台是大数据技术体系结构的基石，不论从事哪个岗位都需要掌握大数据平台的应用，所以学习大数据技术一定绕不过大数据平台。初学者可以从开源大数据平台开始学起，比如Hadoop、Spark就是不错的选择。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
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