学习大数据并掌握bi（business intelligence，商业智能）工具与技术是一个系统化的过程。以下是一些建议的步骤和资源，可以帮助你开始这个旅程：
1. 了解大数据基础
- 数据类型：首先，你需要了解不同类型的数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
- 数据采集：学习如何从各种来源采集数据，包括网络爬虫、api调用或直接从数据库中抽取。
- 数据处理：了解数据清洗、转换和加载的基本技术，如etl（提取、转换、加载）。
2. 学习编程语言
- python：python是大数据领域的首选语言，因为它拥有丰富的库和框架，如pandas, numpy, scipy, pandas等。
- javascript/node.js：对于需要处理大量非结构化数据的场景，javascript和node.js提供了很好的选择。
3. 熟悉数据分析工具
- hadoop：这是大数据生态系统的基础，包含了hdfs（分布式文件系统）和mapreduce等核心组件。
- spark：apache spark是一个快速通用的计算引擎，特别适合于大规模数据集的批处理任务。
4. 学习sql
- 关系型数据库：学习如何使用sql进行数据查询和管理。
- nosql数据库：了解mongodb, cassandra等非关系型数据库的使用。
5. 探索bi工具
- tableau：一个直观的bi工具，用于创建交互式的数据可视化。
- power bi：微软提供的商业分析工具，支持多源数据集成和高级分析。
- qlik sense：另一种流行的bi工具，侧重于实时分析和自助服务。
6. 实践项目
- 小项目：通过实际操作来加深对理论知识的理解。
- 开源项目：参与github上的开源项目，可以学到实际的编程技巧和解决问题的方法。
7. 参加在线课程和培训
- mooc平台：如coursera、edx等提供了由大学和企业提供的大数据相关课程。
- 专业机构：例如udemy、pluralsight等提供更专业的bi和大数据课程。
8. 加入社区和论坛
- stack overflow：解决编程问题和寻求帮助的好地方。
- reddit：在r/bigdata上可以找到许多关于大数据和bi的话题讨论。
9. 获取证书
- 认证：获得相关的专业认证可以证明你的技能水平，增加就业竞争力。
10. 持续学习和适应新技术
- 订阅博客和新闻：关注行业动态和技术进展。
- 技术社区：如linkedin learning、youtube等平台上有很多高质量的教学视频和教程。
通过上述步骤，你可以逐步建立起对大数据和bi工具的全面了解，并在实践中不断提高自己的技能。总之，学习是一个持续的过程，不断积累经验和知识将帮助你在这个领域取得成功。
