自学大数据需要掌握一系列软件工具，这些工具覆盖了数据处理、分析、可视化和存储等各个方面。以下是一些建议学习的软件工具：

Excel

用途：电子表格软件，适合进行基本的数据处理和分析，适合初学者和快速原型开发。

Python

用途：简单易学的编程语言，具有丰富的科学计算库和数据处理工具，常用于数据清洗、数据分析和机器学习等任务。

R

用途：统计计算和统计制图的优秀工具，适合进行数据挖掘、分析和可视化。

SQL

用途：用于管理和操作关系型数据库的编程语言，常用于数据查询、数据清洗和数据聚合等任务。

Hadoop

用途：开源的分布式计算平台，用于存储和处理大规模的数据，提供了一系列的组件如HDFS和MapReduce，用于分布式数据存储和并行计算。

Spark

用途：快速通用的计算引擎，专为大规模数据处理而设计，支持分布式数据处理和机器学习任务。

Hive 和 Impala

用途：与数据库相关的知识，可以学习用于数据查询和管理。

Tableau

用途：数据可视化工具，可以帮助用户创建交互式和可分享的数据可视化。

Power BI

用途：数据可视化工具，支持多种数据源，具备强大的数据分析和报表功能。

SPSS 、 SAS、 Matlab

用途：专业的数据分析软件，可以很好地帮助我们完成专业性的算法或模型分析。

Java

用途：面向对象的计算机编程语言，具有功能强大和简单易用两个特征，适合进行大数据处理。

Linux

用途：作为大数据处理的基础操作系统，通常与Java等语言配合使用。

虚拟机SQL 、 Navicat、 Secure CRT、 Xshell

用途：数据库图形管理软件和终端模拟器，用于管理和操作数据库。

根据个人学习目标和需求，可以选择其中的一些或全部工具进行深入学习。例如，如果对数据分析和机器学习感兴趣，可以重点学习Python和R；如果希望从事大数据开发，则Hadoop和Spark是必须掌握的工具。同时，掌握一些数据可视化工具如Tableau或Power BI，可以帮助更直观地展示数据分析结果。