大数据在企业级实战中扮演着重要角色，因此掌握大数据技术和应用是非常有价值的。下面将详细介绍学习大数据并达到企业级实战水平的步骤和方法。

一、基础知识准备

1. 数据基础知识：了解数据的概念、类型、结构等基本概念，并熟悉常见的数据处理和分析方法。

2. 编程语言：学习一种或多种与大数据相关的编程语言，如Python、Java、Scala等。这些语言在大数据领域具有广泛的应用。

3. 数据库知识：掌握关系型数据库和非关系型数据库的原理、使用方法和性能调优技巧。

4. 统计学基础：了解统计学的基本概念和常用统计分析方法，以便进行数据分析和模型建立。

二、大数据技术学习

1. 大数据生态系统：学习大数据生态系统的各个组件，如Hadoop、Spark、Hive、HBase等。了解它们的特点、功能和适用场景。

2. 分布式计算：掌握分布式计算的原理和基本概念，学习如何设计和开发分布式计算任务。

3. 大数据存储与处理：学习大数据存储技术，如HDFS、Cassandra等，了解大数据处理框架和算法，如MapReduce、Spark等。

4. 数据挖掘与机器学习：学习数据挖掘和机器学习的基本原理与常用算法，包括分类、聚类、回归等。通过实践项目，熟悉建模过程和调优方法。

三、实战项目经验

1. 参与开源项目：参与开源大数据项目的开发和贡献，通过与其他开发者合作，积累项目经验和技术知识。

2. 实习或工作经验：尽可能争取参与大数据相关的实习或工作，通过实际项目的经验，熟悉企业级大数据处理和应用场景。

3. 自主实践项目：根据个人兴趣和需求，选择一个实际问题进行解决，并运用所学的大数据技术进行数据分析和处理。可以通过数据竞赛、开放数据集等方式获取实际数据。

四、持续学习和更新

1. 跟踪行业发展：关注大数据领域的最新技术和趋势，阅读相关的书籍、论文和博客等，保持对新技术的敏感度和学习动力。

2. 在线学习资源：利用在线学习平台和社区，如Coursera、edX、Kaggle等，参加相关的课程、培训和竞赛，与其他学习者交流和分享经验。

3. 认证与资格考试：根据个人需求，获得相关的认证和资格，如Cloudera Certified Data Engineer、AWS Certified Big Data - Specialty等，提升自身专业水平和竞争力。

总结起来，要成为具备企业级实战能力的大数据专家，需要系统性地学习数据基础知识、各种大数据技术和工具，并通过实际项目和实践经验不断提升自己。

重要的是保持持续学习的态度，紧跟行业发展，与同行交流和合作，不断更新知识和技能，以适应大数据领域的快速变化。通过持续学习和实践，掌握大数据技术，并在企业级实战中应用，

将能够成为一名优秀的大数据专家。

 本文原文来自：薪火数据  大数据要怎么样学才可以到企业级实战 (datainside.com.cn)