Для того, чтобы стать хорошим Big Data / Data Scientist'ом в России, важно следовать определенному плану обучения и постоянно совершенствовать свои навыки. Ниже приведен план обучения, который поможет вам расширить свои знания в области Big Data и Data Science:

Углубите свои знания в Python: Python является основным языком программирования в области данных. Рекомендуется изучить библиотеки для анализа данных, такие как NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn.

Изучите SQL: Знание SQL необходимо для работы с базами данных, извлечения данных и выполнения аналитики.

Изучите основы статистики и математики: Понимание основ статистики поможет вам правильно анализировать данные и строить модели.

Изучите машинное обучение: Познакомьтесь с основными алгоритмами машинного обучения, такими как линейная регрессия, случайный лес, градиентный бустинг.

Изучите библиотеки для машинного обучения и анализа данных: Например, scikit-learn, TensorFlow, Keras.

Практикуйтесь на реальных проектах: Участвуйте в соревнованиях по анализу данных на платформах Kaggle, DataCamp, посещайте хакатоны, стажируйтесь в компаниях, где занимаются анализом данных.

Постоянно обучайтесь и следите за новыми тенденциями в области Big Data и Data Science.

Следование этому плану позволит вам получить максимум навыков в области Big Data и Data Science и стать востребованным специалистом на рынке труда в России.