很多小伙伴覺得學習一個新的技術很難，要想做出改變并非難事，你缺少的只是一個計劃。學習大數據更是如此，因為大數據是一門綜合性的學科，復雜且具有一定系統性，所以大數據的學習更加需要有一個明確的目標和計劃，然后按部就班的執行。給你帶來了一份科學的大數據學習計劃 那么如何才能制定出一份可行性強的大數據學習計劃呢？ 我們可以從以下幾個方面去制定。

一、目標 首先你需要制定一個明確的你想要實現的長遠的目標。比如，半年內學習相關課程，初步掌握大數據基礎知識；比如，一年內熟悉并能在實際項目中應用；再比如，1年內達到市面上對大數據工程師的基本要求，成功找到一份大數據工程師的工作。 在預設目標的時候要注意明確目標的同時也要有個確切的應用方向。大數據是個很大的范疇，就好比寫程序，有寫前端的，寫后端的，有寫嵌入式的，有寫APP的，從語言上來講主流的語言就幾十種，這些的入門方法都不一樣，大數據也一樣，大數據挖掘、大數據構架、大數據分析、大數據咨詢等不同大數據崗位在工作中的具體應用和需要的能力不盡相同，學習大數據要結合自己的實際情況和應用方向。 明確了方向之后，你要明確，比如你是想要1年之后找到一份大數據工程師的職位，那么你必須了解，要成為大數據分析師需要具備哪些能力（可以從招聘網站整理總結）

很多初學者，對大數據的概念都是模糊不清的，大數據是什么，能做什么，學的時候，該按照什么線路去學習，學完往哪方面發展。

二、自我評估 在制定詳細計劃前，還需要進行一個自我評估，結合自己的實際情況知識背景，評價你的現實，分析總結如果想要達成目標，自己已掌握哪些技能，哪些方面還有前所欠缺，評估時一定要對自己誠實，不要好高騖遠。 并且要有一個對大目標的可行性分析，對自身的學習能力，每天或者每周能預留多少學習時間、采用何種學習手段等情況進行預設分析。

三、階段目標 大數據需要學習的技能比較多，就要先確定好學習內容的先后順序和方向，由淺入深、由簡至繁的學習。然后再把制定的大目標分割成一個個階段性的小目標。 比如：畢業生C君通過技能差異對比，知道了自己要成為大數據分析師必須掌握現在自己所欠缺的技能，那么學會每一個欠缺技能就可以是自己的階段目標，比如：1-2月，掌握Python語言，可以用Python做爬蟲和分析開發。比如，3月學習linux（linux的安裝、基本命令、shell編程等）。學習順序可參考，大數據分析在實際應用中“基礎理論-大數據存儲技術-大數據架構設計-大數據實時計算-大數據數據采集-大數據實戰分析”這樣的順序來學習各個技能，主要還是要結合自己實際情況。

四、具體時間安排 這里的計劃一定要做的具體，進一步將目標階段的每一個小目標確定到每周、每天，而且一定要有確切的數字，具體到每本書、每個章節。比如之前舉例的“1-2月掌握Python語言這一階段目標”，就可具體到每天看什么書、掌握什么小知識點，列出學習資料清單，書籍等，比如：1月15-1月30日，每天晚上2小時，學習《利用python進行數據分析》。在做具體時間安排的時候需要創建一個時間表，按部就班進行。因為每個人的實際情況不同，學習能力、可安排時間、知識儲備等都天差地別，所以具體安排這里就不再舉例。但可以給出大家一些讓計劃更具有執行性的建議。

五、復盤調整 一段時間（如一個星期）后，評估你的計劃是否成功。你是否完成了你預期這一周可以完成的所有事情？如果沒有，導致無法完成的原因是什么，把問題找出來才能很好地解決和調整；如果順利完成了這一周的計劃，那么取得的效果是否滿意，滿意就再接再厲，不滿意分析原因進行改進。通過總結和回顧，我們能更清晰的看到自己的計劃和實施的不足，及時做出調整，這樣可以更有效地堅持計劃。

六、獎懲機制 計劃最重要的就是堅持下去，但是人都有怠倦心理，外部的獎勵和懲罰機制，能夠更好的約束自己，讓自己在執行過程中更具有方向性和動力。正反饋是最能激勵人行為的持續性的，我們可以建立一個學習賬戶，完成相應的小目標就獲得獎勵，反之，如果沒有完成就扣除。 七、激勵督促 貴有恒，何必三更眠五更起；最無益，只怕一日曝十日寒。一份計劃，最重要的是去“做”，去執行，而最怕的就是虎頭蛇尾、半途而廢。花了半天的時間做了個感覺很不錯的計劃，信心滿滿，感覺改變就在眼前，奇跡由我創造！然而第二天的情況卻是…