如果要系统性的学习，可以参照数据科学与大数据技术专业课程，比如：C（Java、Python）程序设计、数据结构、大数据算法、人工智能、应用统计、大数据机器学习、数据建模、大数据分析与处理、大数据管理等等。大数据相关的知识非常繁多且杂，要系统学习的话最好就是找一个方向进行。
如何从零开始、系统地学习大数据？
如何从零开始、系统地学习大数据？最重要的是哪种方向选择，大数据相关的方向还是有很多的，方向不一样学习的东西就不一样。简单举例以大数据开发和大数据分析来说明。大数据开发方向如果选择大数据开发方向，那最重要的就是软件的开发。而这基本就是程序员所需要系统学习的知识。作为程序员那最起码应该掌握一门开发语言，一般从这里着手最能够引起兴趣。
比如选择Java、C#.Net、Php、Python等等其中一门从最基础开始学，边学边实践，慢慢能写出一些程序后就能体会到里面的乐趣。当然还有学习大数据开发相关的环境，比如Hadoop、数据库等知识。但要长期从事软件开发做好项目，最好还是要系统性的学习，基本就可以参照大学软件工程的学习计划进行系统学习。
比如主要专业课程：程序设计语言、数据结构、操作系统、编译技术、软件工程概论、统一建模语言、软件体系结构、软件需求、软件项目管理、数据库与实现计算、计算机安全等等。当然一般在职的人可能没有这么多时间来学习这些比较理论性的，可以选择必要的几门学习，个人认为这几科目：数据结构、软件工程、软件项目管理等是比较实用的，当然有时间的话尽量多选学有好处。
大数据分析选择大数据分析方向，则理论性知识需要更扎实，当然也得要掌握一些工具。对于数据分析来说，很重要的就是数学知识、统计学、概率知识等等。如果要系统性的学习，可以参照数据科学与大数据技术专业课程，比如：C（Java、Python）程序设计、数据结构、大数据算法、人工智能、应用统计、大数据机器学习、数据建模、大数据分析与处理、大数据管理等等。
当然有些大数据分析师培训机构的课程也可以参考，这些是比较注重实用性，而系统性不太足。比如掌握的实用知识较多：除了前端知识、还有Python、Echarts、D3、Power BI、SmartBI、SAP、Tableau、R语言分析、建模分析等等，学习后就可以上手做。大数据相关的知识非常繁多且杂，要系统学习的话最好就是找一个方向进行。
