大數據培訓學習通常需要5-6個月的時間，這段時間內學員將會接受系統的理論學習和實踐訓練，以提高自身的大數據開發技術能力。下面將深入闡述在大數據培訓班中如何學習才能提高自身的開發技術水平：

1. 掌握大數據基礎知識：

學習大數據的基礎知識是非常重要的，包括大數據的概念、技術架構、常用工具等。在大數據培訓班上，學員將會學習大數據的基礎知識，包括Hadoop、Spark、Hive等相關技術，并且通過實際操作來加深理解。

2. 深入學習大數據技術和工具：

學員需要深入學習大數據技術和工具的使用，包括數據存儲、數據處理、數據分析等方面的技術。在培訓班上，學員將會學習如何使用Hadoop分布式文件系統、Spark數據處理框架、Hive數據倉庫等工具進行大數據處理和分析。

3. 實踐項目經驗：

在大數據培訓班中，學員通常會參與一些實際的大數據項目，通過實踐來鞏固所學知識。這些項目可以是模擬的實際案例，也可以是真實的企業項目，通過參與項目實踐，學員能夠更好地掌握大數據開發的技能和流程。

4. 學習數據挖掘和機器學習：

大數據領域與數據挖掘、機器學習等領域密切相關，因此在大數據培訓班上，學員也需要學習相關的知識。包括數據挖掘的基本算法、機器學習的原理和應用等內容，這些知識可以幫助學員更好地分析和利用大數據。

5. 學習實時數據處理和流式計算：

隨著大數據應用場景的不斷擴展，實時數據處理和流式計算成為了大數據領域的重要方向。在培訓班上，學員需要學習如何使用流式計算框架，如Flink、Storm等，進行實時數據處理和分析。

6. 深入理解大數據架構和優化：

學員需要深入理解大數據架構設計和優化的原則，包括集群配置、性能調優等內容。在大數據培訓班中，學員將會學習如何設計高可用、高性能的大數據架構，并掌握相關的優化技巧。

總之，在大數據培訓班上，學員需要更結構化地學習大數據的基礎知識、相關技術和工具的使用，同時通過實際項目實踐來提升自身的開發技術水平。只有不斷地學習、實踐和總結，才能在大數據領域取得更高的技術能力和職業發展。