当你学了大数据应用开发时，你将掌握一系列技能和知识，这些技能和知识将使你能够设计和实施复杂的大数据解决方案。以下是学习大数据应用开发后你可以采取的步骤：
1. 巩固基础知识：确保你对数据结构和算法有深入的理解，这是处理大数据的基础。
2. 熟悉编程语言：深入学习至少一种编程语言，如python、java或scala，因为这些语言在大数据领域特别受欢迎。
3. 学习数据处理工具：了解并掌握hadoop生态系，包括hdfs、mapreduce、pig、hive等。
4. 掌握数据库技术：学习如何使用nosql数据库（如cassandra、mongodb）和关系型数据库（如mysql、postgresql），以及如何在大数据环境中进行查询优化。
5. 理解分布式计算：学习如何构建和管理分布式系统，以便有效地处理大规模数据集。
6. 学习数据可视化：掌握如何使用数据可视化工具（如tableau、power bi、d3.js）来理解和展示数据。
7. 探索机器学习和人工智能：了解如何在大数据环境中应用机器学习和人工智能模型，以进行预测分析、异常检测等。
8. 参与实践项目：通过参与实际的项目来应用你的知识和技能，这将帮助你更好地理解理论与实践的结合。
9. 持续学习：大数据是一个快速发展的领域，新技术和新工具不断涌现。保持好奇心，不断学习最新的技术和趋势。
10. 建立专业网络：加入相关的社群和论坛，与其他专业人士交流，分享经验，获取行业动态。
11. 获得认证：考虑获得相关的专业认证，如google data engineer、aws certified big data developer等，这些认证可以增加你的职业竞争力。
12. 准备求职：准备好简历和面试技巧，寻找实习机会或工作，以积累实际工作经验。
总之，学习大数据应用开发是一个持续的过程，需要不断的学习和实践。通过上述步骤，你可以为成为一个成功的大数据专家打下坚实的基础。
