我们都知道，现在人类已经从数字化过渡到信息化，又逐渐地从信息化过渡到网络化，而未来的的发展方向就是智能化。智能化的出现也带来了很多新事物，比如说物联网、云计算、大数据、人工智能，这说明了信息时代发展的趋势，而大数据在信息时代发挥着重要的角色，那么大家知道不知道学习大数据的时候怎么构建完整的知识结构呢？下面就由小编为大家解答一下这个问题。

很多人认为，大数据、数据科学都是很虚的一个概念，大数据拥有着很多的知识，比如分析目标和采用技术方面，知识都是无穷尽的，我们在学习的时候还是要建立一个完整的知识结构，这样才能够做好大数据。

我们学习大数据的时候需要由从点到面来进行学习，这是因为构建大数据领域完整的知识结构和分析能力至关重要，某方面的技术和语言只是工具而已。大数据知识结构，就是既有精深的大数据基础理论知识，又有广博的知识面和应用全局观，具有大数据产业发展所需要的最合理、最优化、最关键的核心技术与知识体系。我们通过合理的知识结构和科学的大数据思维方法，提高大数据分析实战技能。这个目标很大，但还是可以达到的，首先要搞清楚大数据产业链的情况，接下来要明确大数据技术栈也就是相关技术体系，最后定下学习目标和应用方向，我们需要知道自是面对什么行业的数据，只有知道了这些，我们才能够做好大数据。

当然从数据科学技术体系来讲，是更丰富的补充。我们的基础学习部分包括线性代数、关系代数、数据库基础、CAP理论、OLAP、多维数据模型、数据预处理等都需要到位的分析。这就需要我们在学习大数据的时候还是要抓住一个店进行学习，因为如果要学通大数据是需要花费很多的时间。这就需要而是结合自己的兴趣或工作需求，找一个点猛扎进去，掌握这个点的相关技术，深入理解其分析的流程、应用和评价等环节，搞透彻一个点之后，再以点带面，这才是我们学习大数据的最好方法。

通过上面的内容想必大家已经知道了如何学好大数据了吧？大数据的学习我们需要以点带面——专题性的学习，这样才能够做到触类旁通，更好地学习和掌握大数据的内容。