在当今这个信息爆炸的时代，大数据已经成为了各行各业不可或缺的一部分。它能够帮助我们更好地理解用户行为、市场趋势和业务模式，从而做出更加精准的决策。大数据不仅仅是学术概念，它是一种技术、方法论和文化综合体，涉及统计学、计算机科学、数学等多个领域。

那么，大数据一般是学什么？对于想要深入了解并掌握大数据的人来说，首先要明确的是，大数据是一个复合词汇，它包含了大量结构化和非结构化的信息。在学习大数据时，我们需要关注以下几个关键点：

1. 数据采集与存储

在处理大规模的数据之前，我们首先需要知道如何收集这些信息。这可能涉及网络抓取（Web Scraping）、日志分析或者直接通过API接口获取。如果这些原始资料太庞大以至于无法立即进行分析，那么我们就需要考虑使用高效率且可扩展性的数据库系统，如Hadoop分布式文件系统（HDFS）或者NoSQL数据库。

2. 数据预处理

将所有类型的原始资料整合到一起后，我们通常会发现它们之间存在一些差异性，比如格式不一致或者不同类型的问题，这些都是影响分析效果的大问题。因此，在进入正式分析之前，我们必须对这些资料进行清洗，以消除噪声，并使其更加易于处理。

3. 数据挖掘与建模

这一步骤包括寻找隐藏在海量数码中的模式，以及创建模型来解释这些模式。这里面有许多技术，比如聚类算法、关联规则挖掘以及分类/回归模型。选择正确的手段取决于你想要解决的问题，以及你的目标是什么：是预测未来的事件，还是识别新的趋势？

4. 可视化与报告

最后一步很重要，因为它让人们能够理解由复杂算法生成出来的大量图表和结果。这意味着你需要具备一定程度的设计技能，同时还得对工具熟悉，如Tableau, Power BI 或者 D3.js等可视化软件。此外，你也应该学会制作报告，将你的发现传达给那些没有技术背景的人。

结语：

总结一下，大数据学习是一个涵盖多个层面的过程，不仅包括了硬件设备，还包括了软件工具，也包括了具体应用场景所需的心智能力。大型企业、中小企业乃至个人都可以利用这项技能为自己带来价值，无论是在提高运营效率方面，还是在创新产品服务方面，都能发挥巨大的作用。如果你想成为这个时代中一个具有竞争力的专业人士，那么开始探索并掌握大数据知识就是一个不错的起点。