这个问题，我来回答你，跟上我的逻辑。

大数据专业是一个实用性很强的专业，学的好，毕业就能拿高薪，甚至方法得当一年半载就能接项目挣钱，真正合格的大数据人才，现在的行价是多少呢？基本上是20K每月起步吧。学大数据，你得定个目标，比如说为了进华为而学大数据，怎么驱动自己呢？当然是薪资喽，研究及实战型的大数据专家，华为给的薪资起步就在50万一年吧，三五载后，破百万的也大有人在，这个行档，选好公司，做的好，玩大数据的人，薪资拿的比中国80%的CEO们还要多。这就是驱动力，找好目标，找到驱动力，也算是一种准备吧。

怎么成为华为都认同的大数据人才呢？要有学习内容与路径规划，以用驱动学。实用型大数据技术学习一般分为三个阶段，我已经附了一些基本的学习内容章节关键字，你可以利用暑假收集下面我提供的大数据学习路径规划表里的关键字内容，搜索相关资料，理清学习框架，开学就可以条理，从容的去学习相关的课程了。

不知道怎么搜索相关资源，可以可以今日头条中搜索《全球最著名的搜索引擎名录大全，让你找到任何你想要的东西》，这篇文章的作者，就是个大数据挖掘高手，他用大数据在互联网上面掘金，他曾经把现在的互联网时代，比作淘金时代，因为，信息爆炸就产生了海量的数据垃圾，很多好的东西，有价值的东西，都埋在了垃圾里，你需要通过大数据工具挖掘出有价值的东西。

虽然，我们都没有学习专业的大数据挖掘技术，但此文，给了小白找资源的工具入口，用作者的话说，用的得当，可以挖尽世间所有好的东西，只要这个东西以数据形态存于网上。

所以，关于大数据的书，文档，教案，项目案例，全都有挖到。

你唯一需要的东西，就是挖什么，找到挖掘的关键词，然后，体系的去看，去学！体系，如下，去准备吧！

第一阶段Java语言基础阶段1.1 Java编程语言基本概述

1.1.1 计算机语言与编程概述

1.1.2 介绍Java生态圈

……

1.2 Java基础语法

1.2.1 分支循环语句

1.2.2 if分支结构

……

1.3 面向对象编程

1.3.1 软件的生命周期

1.3.2 软件的设计原则

……

1.4 面向对象高级编程

1.4.1包 (package) 的管理与作用

1.4.2JavaBean规范

……

1.5 Java中的常用类库

1.5.1包装类（Wrapper Class）

1.5.2装箱和拆箱

……

1.6 枚举和异常类

1.6.1枚举定义和使用

1.6.2通过枚举的class文件查看底层实现

……

1.7 Java数据结构和集合框架泛型

1.7.1数据结构举例剖析

1.7.2数组的定义和使用方式

……

1.8 Java中的IO流

1.8.1File类的常用操作

1.8.2递归遍历文件夹

……

1.9 Java中的多线程

1.9.1程序，进程，线程的关系详解

1.9.2线程的原理

……

1.10 Java中网络编程和反射

1.10.1网络通讯协议

1.10.2网络七层协议

……

1.11 Java8新特性

1.11.1Lambda表达式

1.11.2Java可以函数式编

……

1.12 Java基础加强

1.12.1Tomcat介绍与搭建

1.12.2软件B/S和C/S

第二阶段Linux系统&Hadoop生态体系3.1 scala

3.1.1 安装idea配置环境变量

3.1.2 Maven本地库配置

3.1.3 JDK环境变量配置

3.1.4 idea版本配置

……

3.2 Spark Core

3.2.1 大数据架构体系

3.2.2 架构详解

3.2.3 Spark集群介绍

3.2.4 Spark集群配置

……

3.3 Spark SQL

3.3.1 Spark SQL的发展历史

3.3.2 Spark SQL的原理介绍

3.3.3 DataFrame概述

3.3.4 创建DataFrame的方式

……

3.4 Spark Streaming

3.4.1 Spark Streaming概述

3.4.2 Spark Streaming的原理介绍

3.4.3 Spark Streaming与Storm对比

3.4.4 DStream的概念

……

3.5 kafka

3.5.1 Kafka的基本概念

3.5.2 Kafka的发展历史

3.5.3 Kafka的应用背景

3.5.4 JMS基础

……

3.6 ElasticSearch

3.6.1 全文检索技术简介

3.6.2 ES安装配置入门

3.6.3 ES插件安装

3.6.4 ES基本操作

……

3.7 Logstash

3.7.1 Logstash介绍

3.7.2 Input组件介绍

3.7.3 Filter组件介绍

3.7.4 Output组件介绍

……

3.8 Kibana

3.8.1 Kibana介绍

3.8.2 Kibana环境准备

3.8.3 Kibana安装

3.8.4 Kibana演示

……

3.9 Kibana

3.9.1 什么是NoSQL

3.9.2 NoSQL数据库的分类

3.9.3 Redis介绍

3.9.4 Redis发展历史

第三阶段分布式计算框架3.1 scala

3.1.1 安装idea配置环境变量

3.1.2 Maven本地库配置

3.1.3 JDK环境变量配置

3.1.4 idea版本配置

……

3.2 Spark Core

3.2.1 大数据架构体系

3.2.2 架构详解

3.2.3 Spark集群介绍

3.2.4 Spark集群配置

……

3.3 Spark SQL

3.3.1 Spark SQL的发展历史

3.3.2 Spark SQL的原理介绍

3.3.3 DataFrame概述

3.3.4 创建DataFrame的方式

……

3.4 Spark Streaming

3.4.1 Spark Streaming概述

3.4.2 Spark Streaming的原理介绍

3.4.3 Spark Streaming与Storm对比

3.4.4 DStream的概念

……

3.5 kafka

3.5.1 Kafka的基本概念

3.5.2 Kafka的发展历史

3.5.3 Kafka的应用背景

3.5.4 JMS基础

……

3.6 ElasticSearch

3.6.1 全文检索技术简介

3.6.2 ES安装配置入门

3.6.3 ES插件安装

3.6.4 ES基本操作

……

3.7 Logstash

3.7.1 Logstash介绍

3.7.2 Input组件介绍

3.7.3 Filter组件介绍

3.7.4 Output组件介绍

……

3.8 Kibana

3.8.1 Kibana介绍

3.8.2 Kibana环境准备

3.8.3 Kibana安装

3.8.4 Kibana演示

……

3.9 Kibana

3.9.1 什么是NoSQL

3.9.2 NoSQL数据库的分类

3.9.3 Redis介绍

3.9.4 Redis发展历史

以上，就是我的回答，希望能帮助你过一个充实的暑假。