数据科学与大数据技术是一个跨学科的领域，它结合了统计学、计算机科学、数学和业务知识。要学习数据科学与大数据技术，你需要从基础概念开始，然后逐步深入到更高级的主题。以下是一些建议的学习路径：
1. 了解基础知识：
（1） 统计学：统计学是数据分析的基础，包括概率论、假设检验、描述性统计、推断统计等。
（2） 编程基础：学习至少一种编程语言，如python、r或sql，这些语言在数据处理和分析中非常重要。
2. 学习数据处理：
（1） 数据库管理：了解如何使用数据库管理系统（dbms）存储和查询数据。
（2） 数据清洗：学习如何去除数据中的噪音，提取有用的特征。
（3） 数据可视化：掌握如何将复杂的数据集转化为图表和图形，以便更好地理解和解释数据。
3. 学习数据分析方法：
（1） 描述性统计分析：学习如何描述数据的基本特性，如均值、标准差、分布等。
（2） 探索性数据分析：使用统计方法和可视化工具来发现数据中的模式、异常值和相关性。
（3） 机器学习基础：了解监督学习和非监督学习的概念，以及常用的算法和模型，如线性回归、决策树、聚类等。
4. 实践项目：通过参与实际的项目来应用所学的知识，这有助于加深理解并提高解决实际问题的能力。
5. 进阶学习：
（1） 大数据分析：学习如何处理和分析大规模数据集，包括分布式计算、云计算和大数据存储系统。
（2） 数据挖掘：深入研究数据挖掘技术，如分类、聚类、关联规则挖掘等。
（3） 人工智能与机器学习：了解ai和ml的最新进展，包括深度学习、神经网络等。
6. 持续学习：数据科学是一个快速发展的领域，需要不断学习新技术和方法。参加在线课程、研讨会、工作坊和行业会议，以保持知识的更新。
7. 专业认证：考虑获得相关的专业认证，如google data science engineer、microsoft certified solutions architect等，这些认证可以证明你的专业知识和技能。
总之，学习数据科学与大数据技术需要时间和耐心，但通过系统的学习和实践，你可以逐渐掌握这一领域的知识和技能。
