1.设定明确的学习目标：确定你想要学习的数据科学和大数据技术的具体领域，例如数据挖掘、机器学习、数据分析等。明确目标有助于你有针对性地进行学习。

2.选择合适的学习资源：根据你的学习目标，选择合适的教材、在线课程、实践项目等资源。可以参考一些知名的在线教育平台，如Coursera、Udacity、edX等。

3.实践为主：数据科学和大数据技术的学习过程中，实践是非常重要的。可以通过完成一些实际项目来提高你的技能，例如参加Kaggle竞赛、在GitHub上找一些开源项目进行贡献等。

4.建立学习小组或寻找导师：与其他学习者一起讨论问题，可以帮助你更好地理解知识点。此外，寻找一个经验丰富的导师，可以为你提供指导和建议，帮助你更快地掌握技能。

5.定期复习和总结：学习数据科学和大数据技术时，定期复习和总结所学知识是非常重要的。这可以帮助你巩固记忆，发现自己的不足，并及时进行调整。

6.关注行业动态和技术发展：数据科学和大数据技术是不断发展的领域，关注行业动态和技术发展，可以让你了解最新的技术和趋势，从而更好地调整自己的学习计划。

7.培养良好的编程基础：数据科学和大数据技术往往需要编程来实现算法和模型。因此，培养良好的编程基础，如Python、R等，对于学习这些技术是非常重要的。

8.学会使用数据处理和可视化工具：熟练掌握一些数据处理和可视化工具，如Pandas、NumPy、Matplotlib等，可以提高你的工作效率，更好地展示你的分析结果。

9.学会阅读和理解英文文献：大部分数据科学和大数据技术的相关资料都是用英文编写的。学会阅读和理解英文文献，可以帮助你获取更多的学习资源，跟上国际前沿技术的发展。

10.保持耐心和毅力：学习数据科学和大数据技术可能会遇到很多困难和挑战，但只要你保持耐心和毅力，不断努力，最终一定能够掌握这些技能。