作为一名IT从业者，同时也是一名教育工作者，我来回答一下这个问题。
首先，虽然大数据技术具有一定的难度，但是随着大数据技术体系的逐渐丰富和完善，大数据领域对于人才的需求类型也在不断趋于多元化，不同知识基础的初学者都能够找到适合自己的学习切入点。
从当前大数据领域的岗位结构来看，主要涉及到大数据开发、大数据分析和大数据运维，不同岗位需要组织不同的知识结构。从整体的知识结构来看，不论是从事哪个方面的岗位，都需要具备以下三方面基础知识：
第一：编程知识。初学者学习大数据通常都会从编程语言开始学起，一方面编程语言比较容易学习，另一方面编程语言也是进行大数据操作的基础。当前Java、Python、Scala、R等语言在大数据领域都有比较广泛的应用，初学者从Python开始学起会更容易一些。
第二：数据库和网络知识。学习大数据一定离不开数据库知识，初学者可以从关系型数据库开始学起，虽然大数据领域更注重NoSql数据库，但是掌握Sql语言依然是重要的学习环节。除了数据库知识之外，还需要掌握一定的网络知识，这对于从事大数据开发和大数据运维都有比较现实的意义。
第三：大数据平台知识。大数据平台是大数据技术体系的基石，所以要想学习大数据技术一定要重视大数据平台的学习，初学者可以从Hadoop、Spark开始学起。大数据平台的内容非常多，不仅功能模块比较多，这些功能模块之间还有千丝万缕的联系，所以要想搞清楚这些技术模块需要较长一段时间。
按照历史经验来看，初学者学习大数据最好要结合实践场景来学习，脱离实践场景的学习往往很难深入，学习效果也很难得到保障。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
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