很多人認為大數據、數據科學都是比較虛的東西，看不到摸不到的，大數據擁有著很多的知識，比如分析目標和采用技術方面知識是非常多的，我們在大數據培訓學習的時候還是要建立一個完整的大數據學習知識結構，這樣才可以更好的學習大數據。

我們參加大數據培訓學習的時候需要有點到面的方式進行學習，這是因為構建大數據領域完整的知識結構和分析能力至關重要，在某些方面的技術和語言只是作為工具。大數據知識結構，就是既有精深的大數據基礎理論知識，又有廣博的知識面和應用全局觀，具有大數據產業發展所需要的最合理、最優化、最關鍵的核心技術與知識體系。如果我們參加大數據培訓學習，要通過大數據的企業應用和大數據發展最后定下大數據培訓學習目標和應用方向，我們需要知道大數據培訓后出來工作面對的是什么行業數據，只有了解這些，我們才能夠做好大數據。

我們的大數據培訓基礎學習部分包括線性代數、關系代數、數據庫基礎、多維數據模型、數據預處理等都需要到位的分析。這就需要我們在學習大數據的時候還是要抓住一個點進行學習，因為如果要學精大數據是需要花費很長的時間。這就需要結合自己的興趣或工作需求，找一個點深入研究學習，掌握這個點的相關技術，深入理解其分析的流程和應用等環節，搞透徹一個點之后，再以點帶面，這才是我們學習大數據的最好方法。

大數據學習以點帶面是常用的方法，在我們大數據培訓學習中大家也可以用相同的方法進行構建一個完整的知識結構，當然也可在工作中去根據實際需求搭建知識結構，然后自己在進行學習。