对于二本大数据专业的学生来说，学习编程是一个系统的过程，需要分阶段进行。以下是一些建议的学习路径：
选择编程语言
Python：由于其简洁的语法和丰富的库支持（如Pandas、Numpy、Matplotlib等），Python是大数据领域的首选编程语言。
Java：Java的稳定性和强大的生态系统使其在大数据处理和分析中非常受欢迎。
Scala：结合Python和Java的优点，Scala在大数据处理框架如Apache Spark中被广泛使用。
学习基础知识
数据结构与算法：这是编程的基石，掌握数据结构（如数组、链表、树、图等）和算法（如排序、查找等）对于处理大数据至关重要。
数据库和SQL：学习关系型数据库（如MySQL）和非关系型数据库（如MongoDB），并熟练掌握SQL语言进行数据查询、插入、更新和删除操作。
学习大数据框架和工具
Hadoop：了解Hadoop的基本概念、MapReduce编程模型以及Hadoop生态系统中的其他工具（如Hive、HBase、Sqoop等）。
Spark：学习Spark的核心概念和API，掌握Spark SQL、Spark Streaming以及Spark机器学习等高级功能。
其他工具：如Flink、Storm等实时计算框架，以及数据可视化工具（如Tableau、Power BI等）。
实践项目
参与开源项目：加入GitHub上的大数据开源项目，通过实际编码和协作提升自己的编程能力。
数据分析竞赛：参加Kaggle等数据分析竞赛，锻炼解决实际问题的能力。
个人项目：构建自己的大数据项目，将所学知识应用到实际中，加深理解和记忆。
持续学习和跟进最新技术
阅读专业书籍和论文：定期阅读大数据领域的最新研究成果和技术动态。
参加线上课程和研讨会：利用Coursera、edX、Udacity等在线资源，不断更新自己的知识和技能。
加入技术社区：如Stack Overflow、Reddit的大数据板块等，与其他从业者交流经验，获取帮助。
通过以上步骤，二本大数据专业的学生可以系统地提升自己的编程能力，为将来的职业发展打下坚实的基础。建议结合个人兴趣和职业规划，选择最适合自己的学习路径和资源。