在这个信息爆炸的时代，大数据已经成为企业发展、决策制定的重要依据。那么，大数据一般是学的什么呢？从多个角度出发，我们可以这样来理解。

首先，技术层面。大数据通常指的是以exascale（10^18）或更高级别的规模进行处理的大型数据集。因此，学习大数据意味着掌握如何处理和分析这些庞大的数据。包括但不限于机器学习、深度学习等方法，这些都是现代计算机科学领域中非常热门的话题，它们能够帮助我们从大量无结构化或半结构化的原始资料中提取有价值的知识和洞察力。

其次，从业务角度看，大数据涉及到对行业内外各种市场趋势、消费者行为以及竞争对手动态变化情况进行监控和预测。这需要具备商业智能能力，能够将技术知识应用到实际商业决策中去，比如通过分析用户浏览习惯来优化产品设计，或是根据销售历史预测未来的市场需求。

再者，从经济效益上讲，大数据能为企业带来巨大的价值增值。通过精准定位目标客户群体、大规模个性化营销策略，以及基于用户反馈持续改进产品与服务，可以极大地提升公司竞争力并增加收入。此外，还有可能利用大数据发现新的商业模式，比如共享经济、移动支付等，以此创造新财富增长点。

第四点，是关于隐私保护与伦理问题。大 데이터处理往往涉及个人隐私，因此在收集使用过程中必须严格遵守相关法律法规，同时确保用户信息安全，不得侵犯个人隐私权。在教育方面，也需要关注如何培养学生在数字时代正确获取和使用信息的能力，以及如何避免网络欺凌等负面影响。

第五点，是关于政策制定层面的应用。在公共管理领域，政府部门可以利用大 数据分析社会问题，如交通流量管理、资源分配优化等，以提高公共服务效率。此外，在健康医疗领域，可用于疾病预防、药物研发乃至个性化治疗方案设计，为民众提供更好的医疗保障。

最后，但同样重要的是人文关怀层面。大 数据革命也让我们重新思考人类与科技之间关系的问题，比如工作自动化可能带来的失业风险，以及如何平衡技术发展与社会稳定之间的关系。这就要求我们要有一种全球视野，一种长远规划，同时保持灵活适应未来挑战的心态去不断学习和创新。

总之，大 数据是一门综合性的学科，它不仅仅包含了复杂而深奥的地理图形算法，更是在于赋予人们解读世界更加丰富细致意义的一把钥匙，无论是在学术研究还是实践操作上，都充满了无限可能。而作为一名专业人员，我们应该不断追求知识更新，让自己成为这一浪潮中的行家里手。