大数据入门可以分为以下几个步骤：
了解大数据基础知识
学习大数据的基本概念、特点和应用领域。
关注行业动态和技术发展趋势。
选择适合的学习路径
根据兴趣和职业规划，选择深入学习大数据的某个方向。
从基础入手，逐步深入，掌握数据采集、存储、处理、分析和可视化等方面的知识。
掌握编程技能
学习至少一门编程语言，如Python、Java或R语言。
掌握基本语法和常用库，并通过实际项目来锻炼编程能力。
学习数据处理技术
了解数据清洗、数据整合和ETL（抽取、转换、加载）等方面的知识。
熟悉使用Hadoop、Spark等大数据处理框架。
强化数据分析能力
掌握基本的数据分析方法，如描述性分析、预测性分析和规范性分析。
熟悉常用的数据分析工具，如Excel、Tableau等。
实践出真知，多练习项目实战
尽可能多地参与实际项目，将所学知识运用到实际工作中。
积累宝贵的项目经验，这对职业发展至关重要。
此外，建议初学者先打好编程和Linux基础，然后逐步学习大数据相关的技术框架和工具，如Hadoop、Spark等，并通过实际项目来巩固和提高技能。