要学好大数据考研，你可以遵循以下步骤和建议：
1. 基础知识学习
数学基础：重点学习高等数学、线性代数、概率论与数理统计，这些是数据分析的基石。
编程语言：掌握Python、R等编程语言，它们在数据分析和处理方面非常有用。
操作系统：熟悉Linux系统，特别是CentOS或Ubuntu，因为大数据平台多基于Linux。
2. 专业知识学习
数据采集与预处理：学习使用工具如Flume、网络爬虫进行数据采集，以及数据清洗的方法。
存储技术：理解HDFS、NoSQL数据库（如Hbase）、键值存储（如Redis）等。
计算框架：掌握MapReduce或Spark等并行计算框架。
数据分析与挖掘：学习机器学习算法（如决策树、支持向量机、神经网络）和深度学习应用。
3. 软件与工具
数据分析软件：熟练使用SPSS等软件进行数据分析。
大数据平台：了解Hadoop、Spark等大数据平台。
4. 实践与项目
实践项目：参与相关的实践项目和实习，以获得实际操作经验。
专业竞赛：考虑参加数学建模等相关竞赛，提升问题解决能力。
5. 持续学习
跟踪行业动态：通过阅读书籍、文章、参加培训、研讨会等方式，保持对最新技术和趋势的了解。
开源社区：参与开源项目，提升个人在开源社区的影响力。
6. 考试准备
考研英语：提前开始单词背诵，强化阅读理解和写作能力。
考研政治：系统学习政治理论，关注时事政治。
专业课复习：根据个人背景，有选择性地复习《数据结构》、《操作系统》、《计算机组成原理》和《计算机网络》等课程。
7. 其他能力
网络知识：理解TCP/IP协议，对大数据的架构设计、生产实施有帮助。
非技术能力：提高搜索引擎使用技巧，了解开源网站，参与开源讨论。
通过上述步骤，你可以系统性地学习和准备大数据考研。记得理论与实践相结合，多参与实战练习，以增强自己的实际操作能力。祝你学习顺利!