自学大数据可以分为以下几个阶段：
第一阶段：编程语言基础
学习Java基础：Java是大数据处理中常用的编程语言，掌握基础语法和面向对象编程是必要的。
第二阶段：Web开发基础
学习Java Web：了解Java Web开发的基础知识，如Servlet、JSP等，为后续的大数据处理打下基础。
第三阶段：框架学习
学习Java框架：熟悉如Spring、Spring MVC、MyBatis（SSM）等常用框架，这些框架在大数据开发中应用广泛。
第四阶段：大数据技术学习
学习大数据基础知识：理解大数据的定义、特点和应用场景。
掌握大数据相关技术：学习Hadoop、Spark、Hive、HBase等技术，并了解其原理和使用方法。
学习数据处理和分析方法：包括数据清洗、数据挖掘、数据建模等。
第五阶段：实践操作
参与项目实践：通过参与开源项目或自己构建项目来实践大数据技术。
参加大数据培训课程：对于零基础学习者，参加系统的培训课程可以帮助快速上手。
第六阶段：自我提升
不断学习新知识：大数据技术不断更新，持续学习是必要的。
参与技术社区：通过社区讨论和交流加深理解。
提升编程能力：除了Java，Python也是大数据处理中常用的语言，需要掌握。
第七阶段：环境搭建
学习Linux操作系统：大数据相关软件多在Linux上运行，掌握Linux对学习大数据技术有帮助。
配置大数据环境：了解并配置如HDFS、YARN等大数据环境。
第八阶段：确定发展方向
了解企业需求：明确自己的职业发展方向，有针对性地学习。
第九阶段：持续实践
搭建基本环境：如配置HDFS、YARN等，开始实践数据处理流程。
学习建议
明确学习目标：设定清晰的学习目标有助于保持学习动力。
选择合适的学习资源：根据自身情况选择视频教程、书籍或在线课程。
坚持不懈：大数据学习需要时间和耐心，持之以恒是关键。
以上步骤可以帮助你系统地自学大数据。