学习大数据工程师需要掌握一系列的技能和知识，以下是一些建议的学习步骤：

明确学习目标

确定你想要达到的目标，是成为一名专业的大数据工程师，还是仅仅想了解大数据的基本概念。明确目标有助于制定合理的学习计划。

选择合适的学习资源

针对自己的学习目标和兴趣，选择适合自己的学习资源。可以参考他人的学习经验，找到最适合自己的学习路径。

学习编程等基础知识

大数据的基础知识包括数学、统计学和计算机。可以从编程语言开始学起，如Python、Java、Scala、R、Go等。大数据开发方向建议选择Java、Scala，数据分析方向建议学习Python、R。

学习大数据平台知识

入门学习Hadoop或Spark。Hadoop平台经过多年的发展已经形成了较为完善的应用生态，相关组件众多，涉及数据处理的多个环节，需要系统学习和掌握。Spark拥有Hadoop MapReduce的优点，同时改进了MapReduce的计算性能，兼容HDFS、Hive，可融入Hadoop的生态系统，因此成为二代主流计算框架。

注重实践操作

理论知识是基础，但实践操作才是掌握大数据技术的关键。在学习过程中，多参与实际项目，通过实践不断巩固和加深对知识的理解。

建立学习社群

与其他学习者建立联系，共同探讨学习心得和遇到的困难。社群中的交流与分享，有助于提高学习效率。

持续学习与跟进

大数据技术日新月异，要保持对新技术、新方法的关注和学习。只有不断跟进，才能保持竞争力。

逻辑分析能力

培养逻辑分析能力，能够迅速定位某个商业问题的关键属性和决定因素。这个能力对于学习大数据是很大的助力。

快速学习能力

在大数据工作中，快速学习能力能帮助大数据工程师快速适应不同的项目，并在短时间内成为这个领域的数据专家。

对数据的兴趣

兴趣是最好的老师，是一种强大的精神力量。对数据的兴趣可以使人集中精神去获得你所喜欢的职业知识，启迪智慧并创造性地开展工作。

考取相关证书

可以考虑考取大数据应用技术工程师证书，以验证自己的技能水平。

通过以上步骤，你可以系统地学习大数据工程师所需的知识和技能，并在实践中不断提升自己。