首先，对于统计学专业的同学来说，选择从Python语言开始学起是比较不错的选择，一方面Python语言相对比较简单易学，实验环境也比较好搭建，另一方面Python语言在统计学和机器学习领域都有广泛的应用，而这两种方式也正是目前大数据分析的两种主要方式。
如果未来要进入大数据领域发展，要选择好自己的主攻方向，然后围绕主攻方向做学习规划。从知识结构上来说，统计学专业的同学选择从事算法岗是比较不错的选择，但是由于算法岗的竞争比较激烈，所以要做好两手准备，在提升算法设计能力的同时，也要重视编程能力的提升，以便于提升自身的就业竞争力。
Python语言是一门典型的全场景编程语言，要想有一个较好的学习体验，应该从三个方面做出准备，其一是重视实验，前期要通过实验来促进抽象概念的理解，其二是要重视场景实践，比如要从事大数据方向，就需要结合大数据平台来完成一些实践场景的落地应用，其三是要重视交流和总结。
从技术体系结构上来说，目前大数据技术体系已经比较成熟了，但是由于大数据技术体系涉及到的内容比较多，所以也需要一个系统的学习过程。在学习大数据技术的过程中，不论是主攻开发方向，还是算法方向、运维方向，都要重视大数据平台的学习，可以从Hadoop、Spark开始。
另外，R语言也比较适合统计学专业的同学来学习和使用。
我从事教育、科研多年，目前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。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以私信我！
