学习审计大数据需要掌握一系列的技能和知识，以下是一些建议的学习路径：

夯实基础

提升对大数据的认识：理解数据的重要性，学习如何收集、分析、挖掘数据。

掌握计算机基本功能：熟练使用计算机进行数据处理。

学习数据库管理语言：如SQL Server、Python、Oracle、MySQL等，以便于数据的存储和使用。

学习实践

上机实际操作：通过实际操作来巩固所学知识，将理论转化为实践。

数据分析实践：使用数据库语言和收集到的数据进行实际分析，得出分析结果。

结合业务

理解审计业务：了解审计业务中的问题和需求，明确审计目标和方法。

应用大数据审计：针对不同的问题，运用大数据方法进行疑点数据分析筛选，提高审计效率和质量。

掌握关键技能

数据挖掘：学习使用机器学习算法分析交易数据，识别异常交易，预防和发现欺诈行为。

数据可视化：学习使用Tableau、Power BI和Matplotlib等工具将复杂数据转化为直观的图表。

统计学：掌握基本的统计概念和方法，如概率论、假设检验和回归分析，进行数据分析和风险评估。

学习高级应用

人工智能与Python编程：结合AI技术，使用Python进行数据提取、处理和分析，提高审计工作的自动化和准确性。

文件相似度计算：学习使用AI算法分析文件相似度，识别重复报告或异常数据。

了解相关法规和标准

数据安全管理：了解企业内部数据安全管理建议，确保审计工作的合规性。

案例分析与实践

典型案例分析：通过实际案例学习，了解大数据审计在实际业务中的应用。

提高调查效率：学习如何通过大数据分析提高审计效率，降低审计风险。

通过以上步骤，可以逐步掌握审计大数据的相关技能和知识，并在实际工作中应用，从而提高审计工作的效率和质量。