学习大数据的初级阶段，首先应掌握编程语言，如Python、Java或R语言，以便在大数据领域进行深入探索。接着，学习Linux操作系统、Hadoop生态系统中的HDFS、MapReduce与Spark，了解分布式计算与数据处理的基本概念。Scala与Hive也是必须掌握的技能，它们分别提供了高级编程能力与SQL查询功能，便于在Hadoop上进行数据查询与管理。

进入大数据学习的高级阶段，应系统学习数据库技术，包括Hive、Hbase等，掌握这些工具用于数据存储与查询的原理与实践。了解实时数据采集技术，如Flume、Kafka与Storm，这些工具在大数据领域中用于处理流式数据与实时计算，是构建大数据平台的关键组件。

深入研究SPARK框架，它是进行大数据分析与处理的强大工具。掌握SCALA编程语言，以及使用SPARK进行数据集操作、SQL查询与机器学习任务的实现。通过实践项目，熟悉从数据收集、预处理、分析到结果展示的完整流程，增强解决实际问题的能力。

在学习大数据时，有经验的开发者通常能够较为轻松地适应，他们只需补充大数据框架知识及实践项目，就能迅速上手。对于零基础的学习者，学习过程可能会较为艰难，特别是理解和掌握面向对象等基础概念时。但只要保持积极的学习态度，勤于提问与实践，最终也能取得良好的学习效果。对于具备一定学术背景的学生，学习大数据可能会更顺畅，他们通常具备较强的学习能力与解决问题的技巧。

为了学好大数据，最重要的是保持学习的心态，不要被困难吓倒，相信通过努力，每个人都能掌握大数据技术，并在数据分析、预测与决策支持等领域发挥重要作用。通过系统学习编程语言、理解大数据技术本质、实践项目与不断反思，逐步积累经验和技能，最终成为大数据领域的专家。