在大数据的浪潮下，越来越多的人开始关注这一领域。然而，大数据不仅仅是关于工具和技术，它还涉及到人文社会科学、管理学以及其他相关领域的知识。大数据分析师需要具备广泛的技能集，这包括但不限于编程能力、数据库管理、统计分析等。此外，他们也需要了解商业环境、市场趋势和用户行为，这些都属于非技术因素。

首先，我们要谈谈学习大数据时所需掌握的一般性知识。这包括对计算机科学的基础理解，比如算法和软件工程；对于数学和统计学的深入了解，如概率论、线性代数等；此外，对信息系统架构设计也有必要认识。这些都是我们日常工作中不可或缺的工具。但是在这个过程中，也不能忽略了如何将这些专业技能与实际业务需求相结合。

其次，作为一名合格的大数据分析师，还必须具备良好的沟通能力。因为无论你有多么高级别的大数据模型，如果不能向决策者清晰地传达结果，那么你的努力可能都不会被重视。在实际工作中，大部分时间不是花在模型开发上，而是在解释模型背后的逻辑，以及如何应用这些模型来帮助公司做出更明智的决策。

再者，持续学习也是非常重要的一个方面。大data领域发展迅速，每天都会有新的工具、新方法出现。如果想要跟上这个节奏，就必须不断地学习新东西，不断提高自己的专业水平。这意味着你需要有一种自我驱动力去探索新的资源，一种批判性的思维去评估新出现的事物，并且能够适应不断变化的情境。

此外，在大data职业生涯中的另一个关键点是团队合作能力。大data项目通常涉及到跨职能团队成员，因此能够有效地与其他团队成员协作也是非常重要的一项技能。这包括能够倾听他人的观点，与他们共同解决问题，以及在项目完成后进行反馈分享。

最后，但同样重要的是，情商（Emotional Intelligence, EI）。情商是一系列个人特质和能力组成，其中包括自我意识、自我监控、三元心智（即感知自己及其影响他人的情绪）、社交意识以及从事务处理转变为人际关系的心理调整能力。在复杂的人际互动环境下，大data分析师需要利用这些能力以增强他们对客户需求和组织文化反应敏感度，从而提供更加个性化服务并促进更好的人际关系网络建立。

总结来说，在进入或已经成为大.data行业的人员，要注意培养除了编程之外的大量软实力，因为这是区分普通人才与卓越人才之间的一个关键差异。而且，无论是通过正式教育还是自我提升，都应该确保你的技能保持最新，以适应这场永远在快速演进的大舞台上。