学习大数据技术与应用是一个系统而全面的过程，需要从基础知识入手，逐步深入到高级应用。以下是一些建议，帮助你更好地学习大数据技术与应用：
1. 理解大数据的基本概念：
（1） 学习大数据的五v模型：数据量（volume）、数据速度（velocity）、数据多样性（variety）、数据真实性（veracity）和数据价值（value）。
（2） 了解大数据的特点，如实时性、高容量、多样性和价值密度。
2. 掌握编程语言：
（1） 学习至少一种大数据处理语言，如python、java或scala。
（2） 熟悉hadoop生态系统中的编程接口，如mapreduce、pig和hive。
3. 学习数据处理技术：
（1） 学习如何使用hadoop分布式文件系统（hdfs）存储和管理大规模数据集。
（2） 掌握使用apache spark进行实时数据处理和分析。
4. 数据库知识：
（1） 学习关系型数据库和非关系型数据库（nosql）的使用和管理。
（2） 了解如何在大数据环境中优化数据库性能。
5. 数据仓库和etl工具：
（1） 学习使用数据仓库技术，如amazon redshift、google bigquery等。
（2） 掌握etl（提取、转换、加载）过程，以及如何使用数据抽取工具。
6. 机器学习和人工智能：
（1） 学习如何将机器学习算法应用于数据分析，以发现数据中的模式和趋势。
（2） 了解自然语言处理（nlp）在文本分析和情感分析中的应用。
7. 可视化工具：
（1） 学习使用数据可视化工具，如tableau、power bi、matplotlib等，以便更好地理解和展示数据。
（2） 掌握数据可视化的最佳实践，包括图表类型、颜色编码和交互式元素。
8. 云计算平台：
（1） 了解云服务提供商（如aws、azure、google cloud）提供的大数据服务和工具。
（2） 学习如何在云平台上部署和管理大数据项目。
9. 实践经验：
（1） 参与实际的大数据项目，通过实践来加深对理论知识的理解。
（2） 尝试解决实际问题，例如使用机器学习模型预测销售趋势或使用数据挖掘技术发现客户行为模式。
10. 持续学习和资源：
（1） 关注行业动态和技术进展，参加相关的研讨会、网络研讨会和培训课程。
（2） 利用在线资源，如coursera、edx、udemy等平台上的大数据相关课程。
总之，学习大数据技术与应用是一个不断进化的过程，需要你保持好奇心和学习热情，不断更新知识和技能。通过上述步骤，你可以建立起坚实的基础，并逐步提升你的大数据处理能力。
