作为一名IT从业者，同时也是一名计算机专业的教育工作者，我来回答一下这个问题。
首先，大数据技术经过多年的发展，已经形成了一个庞大且完整的知识体系，对于初学者来说，可以根据自身的知识基础和能力特点来选择学习的切入点，而不同的切入点也可以向不同的方向发展。
对于没有基础的初学者来说，可以按照以下几个步骤来学习大数据技术：
第一：编程语言基础。编程语言是学习大数据技术的一个重要基础，未来不论是向大数据开发方向发展，还是向大数据分析、大数据运维等方向发展，都需要具有一个扎实的程序设计基础。当前Python语言在大数据领域有比较广泛的应用，而且Python语言也比较容易掌握，所以从Python语言开始学起就是不错的选择。对于初学者来说，即使没有任何计算机基础知识，Python语言也是完全可以通过自学来掌握的。
第二：大数据平台基础。大数据平台是学习大数据技术的重点，大数据平台能够提供各种大数据技术服务，不论是大数据开发（应用）还是大数据分析，通常都需要借助于大数据平台来完成。初学者可以从开源的大数据平台开始学起，比如从Hadoop、Spark开始学起就是不错的选择，而学习大数据平台一定要重视实验。这部分内容比较多，所以学习周期也会相对比较长，初学者如果能够得到专业人士的指导，会明显提升学习效率。
第三：机器学习基础。机器学习是大数据技术体系中的重要一环，作为大数据分析的两种常见方式之一，机器学习在当前的大数据领域也有非常普遍的应用。学习机器学习的过程不仅能够加深对于大数据的认知能力，同时也会为后续的学习和实践奠定一个扎实的基础。学习机器学习知识需要具备一定的数学基础，包括高等数学、线性代数和概率论。
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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