学习考研大数据需要从以下几个方面入手：
基础理论学习
数学：重点学习高等数学、线性代数、概率论与数理统计等，这些是大数据处理与分析的基础。
编程语言：推荐学习Python和R语言，这两门语言在数据分析和处理方面非常实用。
数据结构与算法：掌握常用的数据结构和算法，如树、图、排序等，对于理解大数据处理过程非常重要。
专业技能提升
数据挖掘：学习从大量数据集中提取有价值信息的技术和方法，包括分类、回归、聚类和关联分析等。
机器学习：掌握监督学习和非监督学习的方法，了解常用的机器学习算法如决策树、随机森林、支持向量机和神经网络。
数据库管理：学习数据库原理和大数据存储技术，如Hadoop、Spark、Hive等。
数据可视化：学习如何将数据分析结果以图表形式展示，以便更直观地理解数据。
实践项目与竞赛
实际项目：通过参与实际项目，锻炼自己的实际操作能力和解决问题的能力。
竞赛：参加大数据相关的竞赛，如数据挖掘竞赛、机器学习竞赛等，提升自己的技能和经验。
备考策略
分阶段复习：制定详细的学习计划，分基础阶段、强化阶段和冲刺阶段进行复习。
模拟考试：定期进行全真模拟考试，查漏补缺，调整应试状态。
关注行业动态
了解最新技术：关注大数据领域的最新技术和发展趋势，保持学习的状态。
培养数据思维
数据驱动：学会用数据驱动的方式解决问题，培养数据思维。
通过以上步骤，你可以系统地学习考研大数据的相关知识，并为考试做好充分准备。