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大数据技术的学习和掌握是一个持续的过程，其所需时间因个人背景、学习能力和目标水平而异。对于初学者来说，从基础到实战能力的形成，通常需要经历一段系统的学习期。
对于有计算机科学或相关背景的学员，由于已经具备了编程基础和一定的数学能力，学习大数据技术的基础内容可能会相对快速。一般来说，通过3到6个月的集中学习，可以掌握大数据的基本概念、常用的数据处理工具（如Hadoop、Spark）以及数据仓库技术等。
然而，对于没有相关背景的学员，首先需要学习编程语言（如Java、Python等）和基本的数据库知识，这本身就需要一定的时间。在此基础上，再系统学习大数据技术，可能需要更长的时间，大约6到12个月，才能达到一个较为熟练的水平。
值得注意的是，大数据领域不断有新技术和新工具出现，因此学习是一个不断更新和深化的过程。在实践中不断积累经验，积极参与实际项目，是提高大数据技能的重要途径。
综上所述，学习大数据技术需要的时间因人而异，取决于个人的基础、投入的时间和精力以及学习的深度。无论哪种情况，持续学习和实践都是提高大数据技能的关键。
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