首先，学习大数据要做好三方面的准备，其一是准备好学习的切入点，其二是为自己构建出一个有效的学习和交流渠道，其三是要有一定的场景支撑，主要是实验场景。当前大数据的技术体系结构已经趋于成熟了，而且由于大数据领域对于人才的需求比较多元化，所以不同知识结构的初学者，都能够找到自己的学习切入点。
对于数学基础比较扎实的初学者来说，可以按照大数据分析路线来制定学习计划，而对于程序设计比较感兴趣的初学者，可以按照大数据开发路线来制定学习计划。另外，对于数学基础薄弱且不喜欢编程的初学者来说，可以按照大数据运维路线来制定学习计划。从当前大的人才需求趋势来看，大数据开发、大数据分析和大数据运维这三大类人才的需求潜力都是比较大的。
从大数据的技术体系结构来看，不论未来从事哪类岗位，在学习的初期都可以从以下三个方面开始学习：
第一：Linux操作系统。学习大数据首先要具有一定的操作系统知识，由于当前的大数据开源平台往往都是基于Linux操作系统搭建的，所以应该重视Linux操作系统的学习。学习Linux操作系统的使用并不复杂，要重视Linux操作系统的资源管理方式。
第二：编程语言。未来不论是从事大数据开发岗位，还是大数据分析岗位，甚至是大数据运维岗位，都需要掌握一定的编程知识。目前Java、Python、Scala、R、Go等编程语言的应用还是比较普遍的，初学者可以从Java或者是Python开始学起。
第三：大数据平台。学习大数据平台是学习大数据技术的重要内容，大数据的诸多应用都是基于大数据平台展开的，学习大数据平台可以从开源大数据平台开始，比如Hadoop、Spark就是不错的选择。
