在当今信息爆炸的时代，大数据已经成为各行各业不可或缺的资源。它不仅仅是数十亿条信息的海洋，更是智慧决策的源泉。那么，人们通常会问：大数据一般是学的什么？答案可能包括但不限于以下几个方面。

首先，大数据分析技术。这一领域涵盖了从数据收集、存储到处理和挖掘的一系列步骤。通过学习这些技术，如Hadoop、Spark等框架的人员，可以帮助企业或组织更有效地管理和利用其庞大的数据资产。

其次，是机器学习与深度学习。在这个方向上，研究者们致力于开发能够自动识别模式并做出预测决策的算法。大型互联网公司如谷歌、亚马逊就是在这方面取得了巨大成就，他们使用复杂的人工智能模型来改善用户体验，比如个性化推荐系统。

再者，是统计学与概率论。大数据中包含大量无结构化或半结构化的信息，因此需要对传统统计方法进行创新和扩展，以适应新挑战。此外，对随机过程和概率模型理解也至关重要，因为它们可以用来模拟复杂现象，并预测未来的趋势。

案例分析：

Netflix：该视频流服务公司依赖于强大的推荐系统，这些系统利用的是深度学习技术，它们能够根据用户过去观看过的内容，以及他们未曾浏览过但有可能喜欢的话题来推荐电影或电视剧。

Uber：共享出行平台Uber使用了实时分析工具，以便快速响应市场变化，并优化司机分配，提高乘客满意度。

CERN（欧洲核子研究组织）：CERN的大规模磁共振原理（LHC）项目产生了如此庞大的科学数据量以至于超出了传统数据库所能承受范围。因此，该组织采用Hadoop等分布式计算技术来处理这些高性能计算任务。

综上所述，大数据一般涉及多个核心领域，从而为各种行业带来了革命性的变革。当你探索这个广阔而富含潜力的领域时，你将发现自己处在一个不断发展变化中的前沿科技潮流之中，不断被迫思考如何更好地捕捉价值并转化为实际行动。而对于那些渴望掌握未来科技趋势的人来说，没有比现在更好的时刻去探索大数据世界了。