在当今这个信息爆炸的时代，大数据已经成为一个不可或缺的概念，它不仅改变了我们对信息处理和分析的方式，还为经济社会发展带来了前所未有的机遇。那么，大数据一般是学的什么呢？让我们一起深入探讨。

首先，统计学是大数据学习的重要组成部分。统计学家通过各种数学方法和模型来描述、理解和预测现象，这些工具对于处理海量且复杂的数据至关重要。大型企业为了更好地了解市场趋势、消费者行为以及产品性能，都会雇佣统计专家来帮助他们解析大量的人口普查资料、销售记录甚至社交媒体上的用户互动。

其次，计算机科学与工程在大数据领域扮演着关键角色。计算机科学家开发出高效算法来存储、检索和分析这些庞大的数字集合，同时工程师则负责构建能够处理这些任务的大规模硬件系统。这包括设计快速数据库管理系统（DBMS），优化查询执行计划，以及创建分布式计算框架，如Hadoop MapReduce等，以便于并行处理极端庞大的文件集。

第三，信息技术（IT）领域同样不可或缺。在这一点上，专业人士主要集中于软件开发，对它们进行优化以适应不断增长的大量复杂性。此外，他们还需要确保所有操作都能安全、高效且可靠地完成，因为涉及到敏感个人信息时隐私保护是一个严峻课题。

第四个方面是商业智能，它使得组织能够利用分析结果做出更明智决策。商业智能专业人员将使用来自不同来源的大量原始数据，比如销售报告或客户反馈，然后运用BI工具将这些细节整合起来，以便于识别模式和趋势，并据此制定战略计划。

第五点涉及到业务智能，其目的是通过自动化流程使得企业更加灵活响应市场变化。这通常涉及到建立基于规则引擎的实时决策支持系统，使公司能够根据即时发生的情况调整生产线或者优化库存水平，从而提高资源利用率并降低成本。

最后，但绝非最不重要的一环，是机器学习与人工智能。这一领域致力于训练模型以从大规模输入中提取有价值见解，而无需显式编写程序指示它如何行动。随着算法变得越来越精准，他们开始可以预测用户偏好，为推荐系统提供支持，或帮助医疗研究人员识别潜在疾病模式等应用场景增多了许多。

总结来说，大数据一般是由众多学科相结合而成，其中每个角落都充满了不同的挑战与机遇。而那些掌握这门艺术的人，将在未来世界中占据核心位置，无疑是一份既令人兴奋又富有挑战性的工作。在这个过程中，每个人都必须不断学习新的技能，不断适应新技术，并努力寻找创新的解决方案，以满足日益增长需求——即对巨量复杂结构中的知识隐藏之追求。