自学数据开发需要系统性的学习和实践，以下是一些步骤和建议，帮助你开始学习：

1. 基础知识学习

编程语言：选择一门易于入门的编程语言，如Python，并通过在线教程、书籍和视频等方式学习。

数据结构和算法：学习编程语言的基础，通过在线课程、书籍和编程挑战等方式掌握。

数据库知识：了解关系型和非关系型数据库，如MySQL和MongoDB。

2. 大数据技术学习

Hadoop生态系统：学习HDFS、MapReduce、Hive等组件。

Spark生态系统：掌握Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming等。

数据挖掘和机器学习：学习分类、聚类、预测等算法。

3. 实践项目

动手实践：通过编写代码和运行程序加深理解。

项目实战案例：参与实际项目，锻炼解决问题的能力。

4. 学习方法和计划

制定学习目标：明确学习目标和计划，监督自己的学习进度。

结合看书和视频：看书了解系统知识，视频直观易懂，两者结合学习效果更佳。

理论实践相结合：避免只学习理论知识，注重实战练习。

多交流：加入相关社群，与同行交流，解决问题。

5. 进阶学习

Linux基础：学习Linux操作系统和Shell编程。

大数据处理框架：深入了解Hadoop、Spark等框架。

6. 学习资源和工具

在线课程：利用B站等平台上的免费课程进行学习。

编程挑战：通过Leetcode等平台进行编程练习。

7. 持续进步

关注行业动态：了解最新的大数据技术和行业趋势。

持续学习：大数据技术不断更新，需要持续学习和适应。

8. 兴趣和热情

培养兴趣：对大数据技术保持热情，是持续学习的重要动力。

找到适合自己的学习方式：根据自己的情况选择合适的学习资源和方法。

9. 职场技能

Excel和SQL：作为职场基础技能，掌握透视图、VLOOKUP、SUMIF等函数。

Python编程：学习Python基础语法，掌握数据处理和机器学习相关技能。

10. 适应市场需求

了解市场需求：了解一二线城市及未来对大数据人才的需求，为职业发展做准备。

通过以上步骤，你可以逐步建立起数据开发的基础知识和技能。记住，自学是一个持续的过程，需要耐心和毅力。祝你学习愉快!