大数据怎么学？

1. 学习进度

最好按照发放的学习计划表进行，偶尔进度拉下，也可以利用周末时间进行弥补。这样你的技术才能在短期内快速提高！

2. 不要在某些不必要技术细节上过分的钻牛角尖，比如vim相同功能的不同操作方式用熟一种方式，另外的方式了解即可。
3. 多敲代码

纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行！

不要以为视频看懂就万事大吉了，关键代码一定要自己敲代码！

4. 多画图

   学了一门技术后，除了前敲代码之外还有一项比较有用的学习方法就是多画图。

   多画理清思路的数据流程图

   多画编程的步骤图：比如完成一项需求，往往需要多个job依次执行。每个job做什么事情，每个job中的每个任务多什么事情？

5. 多思考，归纳总结

   每个案例学完之后，每段代码敲完之后，都要总结。

   大数据编程比较灵活，一个需求往往有多种解决方案。

   多画归纳梳理的xmind脑图进行总结，并方便于复习。

6. 坚持写技术博客

   学完一个阶段的课程，便可以写一篇或几篇技术文章，发到自己的博客（比如CSDN、知乎）上。一是总结了自己所学，也可以和同行交流，提升自己的知名度。

7. 多看日志，学会独立解决问题

   解决问题只能靠日志信息，80%的问题日志中都给出了解决问题的线索。

   从日志信息中提取关键词语，通过www.cn.bing.com或www.baidu.com搜索引擎，寻找解决方案。

8. 整理Bug文档

   将遇到的Bug解决后，记录到一个文档中，下次遇到先去文档中找，文档参考格式如下：

   1.异常信息

   2.原因分析

   3.解决方案

9. 多交流

   如果一个问题卡住你半个小时以上，通过各种方式都不能解决，及时和同组的同学交流请教，或找技术老师帮忙解决。

10. 恒心，很强的自我约束能力

    切勿三天打鱼，两天晒网，大学就是这么被浪费的。

    这就是"高手"和普通程序员的最大区别

11. 看优秀的书

    《程序员的数学》，《大数据之路：阿里巴巴大数据实践》等

12. 相信一分耕耘一分收获！