在信息爆炸的时代，数据已经成为企业和组织获取市场洞察、优化运营、提高决策质量等方面不可或缺的资源。因此，大数据领域越来越受到重视。大数据一般是学什么？它涉及多个学科和技能，是一个复合型人才的培养领域。

数据分析与挖掘基础

作为大数据学习的大门钥匙，了解基本的统计学、数学模型以及数据库管理系统知识是必须掌握的。在这个阶段，你需要学习如何将复杂问题转化为可计算的问题，以及如何使用算法进行解决。此外，对于SQL语言有深入理解也是非常重要，因为它是处理大量结构化数据的一种强大工具。

编程能力提升

编程能力对于任何想要进入大数据领域的人来说都是至关重要的。Python被广泛认为是一个理想选择，因为它易于上手且具有丰富库函数，如NumPy、Pandas用于数值计算和DataFrame操作，可以极大地简化工作流程。此外，R语言也是一种流行工具，它提供了许多高级图表制作功能，使得用户能够直观地展示复杂分析结果。

机器学习与人工智能

随着技术不断进步，大量未经加工的情报对传统方法构成了挑战，因此机器学习成为了解决方案之一。通过机器学习，我们可以让算法自动识别模式并做出预测。这不仅限于线性回归或者逻辑回归，还包括更高级别如支持向量机（SVM）、随机森林等。如果你想要成为一名顶尖的大师，那么深入研究神经网络尤其是深度学习会是一个好主意。

大规模分布式处理与存储

随着数据量持续增长，单一服务器无法处理所有任务，因此我们需要了解如何利用集群技术来分布任务以加快速度，并且有效地存储这些庞大的数据库。这意味着熟悉Hadoop生态系统中的HDFS（分布式文件系统）和MapReduce框架，以及NoSQL数据库如MongoDB或Cassandra，这些都能帮助我们应对海量无结构或半结构化数据的问题。

商业智能应用实践

最后，但同样关键的是商业智能应用实践。你不能只是知道理论知识，更要将这些技能转换成实际价值。在这里，你可能会参与到项目中去，比如开发销售预测模型、客户行为分析或者供应链优化策略。你需要学会把复杂技术解释给非专业人士听，同时确保你的工作产生实际效果并最终影响业务决策过程。

总结：从零到英雄，在大数据行业走过这条艰难曲折而又充满挑战之路，不仅要求你具备扎实的理论基础，更需在实践中不断磨砺，以达到真正成为这一领域专家的境界。大データ时代，为那些愿意投身其中探索未知世界的人们带来了无限可能，而每一步前进，都离不开对所需知识体系全面掌握的一次又一次努力。