在Python大数据领域学习时，您可以关注以下几个方面：

    Python基础知识：首先，您需要掌握Python的基础知识，包括语法、数据类型、控制流程等。这将为您打下坚实的编程基础，为后续的学习和应用奠定基础。

    数据处理和分析：Python在数据处理和分析方面有很强的能力。您可以学习使用Python的数据处理库，如Pandas和NumPy，来进行数据清洗、转换和整理。同时，学习使用Matplotlib和Seaborn等可视化库，可以帮助您更好地理解和展示数据。

    数据库和SQL：大数据通常存储在数据库中，因此学习数据库和SQL是非常重要的。您可以学习使用Python的数据库接口，如MySQLdb和psycopg2，来连接和操作各种数据库。同时，了解SQL语言的基本语法和操作，可以帮助您从数据库中提取和处理数据。

    大数据处理框架：学习使用Python的大数据处理框架是非常重要的。目前，ApacheHadoop和ApacheSpark是最流行的大数据处理框架之一。您可以学习使用Python的Hadoop库，如Pydoop和HadoopStreaming，来处理和分析大规模的数据。同时，学习使用Python的Spark库，如PySpark，可以帮助您进行大规模数据处理和分析。

    机器学习和深度学习：学习机器学习和深度学习是在大数据领域中应用Python的重要方面。您可以学习使用Python的机器学习库，如Scikit-learn和TensorFlow，来构建和训练机器学习模型。同时，学习使用Python的深度学习库，如Keras和PyTorch，可以帮助您进行深度学习任务，如图像识别和自然语言处理。

    大数据可视化：在大数据领域，可视化是非常重要的，可以帮助您更好地理解和传达数据。学习使用Python的可视化库，如Matplotlib和Plotly，可以帮助您创建各种类型的图表和可视化，从而更好地展示和分析大数据。

    此外，了解大数据的基本概念和技术，如数据挖掘、数据仓库和数据湖等，也是非常重要的。您可以通过阅读相关的书籍、参加在线课程和实践项目等方式来加深对大数据的理解和应用。

    总之，学习Python大数据需要掌握Python基础知识、数据处理和分析、数据库和SQL、大数据处理框架、机器学习和深度学习以及大数据可视化等技能。通过不断学习和实践，您将能够应对大数据领域的挑战，并为企业和组织提供有价值的数据解决方案。