在當前大學延期開學的情況下，如果本專業的網絡課程並不多，那麼應該根據自身的實際情況來制定一個學習計劃，對於計算機相關專業的學生來說，當前可以重點關注一下大數據相關知識。
當前學習大數據技術的原因有三方面，其一是大數據正處在落地應用的初期，未來的崗位需求量比較大；其二是大數據技術體系已經趨於成熟，自主學習難度明顯下降；其三是學習大數據技術未來也可以向人工智能方向發展，正所謂“進可攻退可守”，進可以向人工智能方向發展，退可以從事傳統的軟件開發崗位。
作者在講解大數據和雲計算等技術之間的關係
作為大數據領域的從業者和教育工作者，對於計算機相關專業的大學生來說，可以按照以下幾個步驟來學習大數據知識：
第一：大數據平臺知識。對於具有一定數學和程序設計基礎的計算機專業學生來說，在學習大數據技術的時候，可以直接從大數據平臺開始學起。學習大數據平臺可以從Hadoop、Spark開始學起，一方面原因是Hadoop和Spark的生態體系比較健全，有大量的學習資料可以參考，另一方面原因是Hadoop和Spark在生產環境下的應用也比較普遍。學習大數據平臺要注重多做實驗，在學習的過程中也需要補學一些相關知識，比如操作系統（Linux）和編程語言（Java、Python）等。
第二：機器學習知識。機器學習是大數據分析的兩種主要方式之一，而且機器學習也是人工智能技術的六大主要組成部分之一，所以學習大數據知識一定要重視機器學習知識。在具備一定編程語言和數學基礎的情況下，可以直接通過案例來學習機器學習的一些常見算法。
第三：大數據場景實踐。大數據的應用與場景有非常密切的聯繫，不論是大數據開發還是大數據分析都需要結合具體的應用場景，所以在學習大數據技術的過程中，應該重視場景知識的積累。從目前大數據領域的崗位需求情況來看，大數據開發崗位的人才需求量更大一些，這一點在近兩年的人才招聘時有比較明顯的體現，所以應該重視大數據開發知識的積累。
我從事互聯網行業多年，目前也在帶計算機專業的研究生，主要的研究方向集中在大數據和人工智能領域，我會陸續寫一些關於互聯網技術方面的文章，感興趣的朋友可以關注我，相信一定會有所收穫。
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