1. 学习基础知识：首先，建议学习并掌握数学、统计学和计算机科学的基础知识。这些知识包括线性代数、概率与统计、数据结构和算法等。可以通过自学、参加在线课程或参加相关课程来学习这些基础知识。
2. 学习编程语言和工具：数据科学与大数据技术通常需要使用编程语言和工具来处理数据和进行分析。常用的编程语言包括Python和R，常用的工具包括NumPy、Pandas和Scikit-learn等。学习和掌握相应的编程语言和工具，可以通过参加课程、参与项目或自主学习来实践。
3. 掌握数据处理和分析技术：学习和了解数据处理和分析的方法和技术，包括数据清洗、数据可视化、机器学习、深度学习等。可以通过学习相关的课程、参与项目和参考专业书籍来深入了解这些技术。
4. 实践项目：通过实践项目来巩固所学的知识和技能。可以在实验室、竞赛或参与开源项目等操作实践，从中获得实际的经验和技能。
5. 进一步学习专业知识：在掌握基础知识和技能后，可以进一步学习与数据科学和大数据技术相关的专业课程，如数据挖掘、大数据分析、数据工程等。这些课程可以通过在大学或在线教育平台上学习。
6. 持续学习和更新知识：数据科学与大数据技术是一个快速发展的领域，新的技术和方法不断涌现。要保持更新，需要持续学习和掌握最新的技术和趋势。可以通过参加培训、参与行业交流和阅读相关书籍和文章等方式进行持续学习。
除了以上的学习步骤，还建议积极参与数据科学和大数据技术相关的项目、实习和实践经验，这有助于实际运用所学的知识和技能，提升职业竞争力。同时，也要抱持好奇心和持续学习的心态，保持自我进步和追求创新的精神。