首先，大数据涉及到数学、统计学和计算机三大学科，不仅内容相对比较多，难度也相对比较大，但是目前大数据的技术体系已经比较成熟了，有大量的学习资料和参考案例，因此学习大数据会有一个比较好的学习体验。
大数据的技术体系围绕数据价值化展开，涉及到数据采集、存储、分析和应用等多个环节，所以学习大数据要找到一个适合自己的切入点。对于初学者来说，可以从数据采集开始，不仅难度相对比较低，也更容易获得学习成就感。学习数据采集可以从编程语言开始学起，比如Python就是不错的选择，而且Python本身也比较简单。
数据分析是大数据学习过程中的重点和难点，一方面数据分析是数据价值化的重要方式，另一方面数据分析涉及到统计学和机器学习知识，而这两部分知识的学习需要一个系统的过程，同时需要辅助大量的实践环节。
在学习数据分析的过程中，要想降低学习难度，就需要把学习的步骤进行分割，然后逐个突破。以机器学习为例，机器学习涉及到数据收集、算法设计、算法实现、算法训练、算法验证和算法应用等多个环节，而每个环节又可以进一步进行分割，这样就会逐步降低学习难度。
以算法设计为例，算法设计是机器学习的核心，虽然难度比较大，但是算法设计说到底也是一个积累的过程，这个过程也并没有大家想象中那么难。学习算法设计可以从经典的机器学习算法开始了解，比如k近邻、决策树等经典算法并不难理解，适应的场景也非常多，这就是学习算法设计的突破口。
按照历史经验来看，女生学习大数据之所以会感觉到困难，一个重要的原因是缺乏动手实践，所以要想学好大数据，一定要多给自己营造实践的场景，积极参加比赛和科研就是不错的选择。
最后，如果有大数据方面的学习和科研等问题，可以给我留言。
