财务大数据分析是一个涉及多个学科的领域，包括统计学、计算机科学、经济学和会计学。要学习这个领域，你可以选择以下途径：
1. 在线课程平台：有许多在线课程平台提供财务大数据分析的课程，如Coursera、Udemy、edX等。这些课程通常由大学教授或行业专家讲授，涵盖基础知识和实践技能。例如，你可以参加由哈佛大学提供的“大数据与机器学习”课程，该课程涵盖了财务大数据分析的核心概念和技术。
2. 大学课程：许多大学提供相关的本科和研究生课程，如金融学、会计学、统计学等。在这些课程中，学生将学习财务大数据分析的理论和方法，并有机会进行实践项目。例如，美国麻省理工学院（MIT）的“数据科学”课程，该课程结合了数学、统计学和计算机科学的知识，为学生提供了深入理解财务大数据分析的工具和方法。
3. 专业认证：为了获得专业资格，你可以考虑获得财务大数据分析的专业认证。一些认证机构，如SAS Institute（美国）、SAS Institute（英国）和SAS Institute（澳大利亚），提供了相关的认证课程和考试。通过这些认证，你可以证明你具备处理复杂数据和分析财务报告的技能。
4. 实践经验：理论学习是必要的，但实践经验同样重要。你可以通过实习、兼职或志愿者工作等方式，在财务部门或数据分析公司获得实践经验。这将帮助你更好地理解和应用财务大数据分析的方法和技术。
5. 学术网络：加入相关的学术组织和论坛，与其他学者和专业人士交流经验。这有助于你了解最新的研究进展和技术动态，并建立专业网络。
6. 个人项目：尝试自己动手做一些小项目，以加深对财务大数据分析的理解。你可以从简单的数据集开始，逐步增加复杂度，并在项目中应用所学的技术和工具。
7. 持续学习：财务大数据分析是一个不断发展的领域，新的技术和方法不断涌现。因此，保持好奇心和学习热情至关重要。你可以通过阅读相关书籍、论文和博客，关注行业新闻和趋势，以及参加研讨会和会议来不断更新知识。
总之，学习财务大数据分析需要系统地学习和实践。通过选择适合的学习途径，结合理论学习和实践经验，你将能够掌握这一领域的知识和技能。
