在信息爆炸的当下，大数据已经成为推动科技进步和改善生活质量的关键驱动力。那么，大数据一般是学的什么呢？我们将从以下几个角度来深入探讨。

首先，理解大数据概念。大数据通常指的是以超出常规处理能力的大规模、多样化、半结构化或无结构化数据集进行分析和处理。这意味着，我们不仅要掌握如何收集和存储海量信息，还要学会如何有效地提取其中蕴含的人工智能（AI）模型所需的有用知识。

其次，学习大数据工具与技术。大データ领域内涵广泛，涉及到各种各样的软件框架和工具，如Hadoop、Spark等分布式计算平台，以及NoSQL数据库如MongoDB、Cassandra等。这些工具允许我们高效地管理和分析庞大的资料库，以便于挖掘隐藏在大量复杂模式中的洞察力。

再者，对抗欺骗性算法是一项重要技能。在竞争激烈且不断演变的情境中，不可避免会出现试图通过机器学习模型来操纵结果的情况，因此了解并能识别这些欺骗性的算法至关重要，这对于确保决策过程透明公正至关重要。

此外，大型企业往往依赖于预测分析作为他们业务战略的一部分。通过应用统计学方法、大型机器学习模型以及深度学习技巧，可以对客户行为进行准确预测，从而帮助公司做出更精准的人才招聘决策、产品定价策略乃至市场营销活动计划。

另外，安全性也是一个不可忽视的问题。在现代数字世界中，保护个人隐私与敏感商业信息不受黑客攻击已成必须。而这需要专业知识包括但不限于加密技术、网络安全审计以及对现有安全协议实施风险评估能力。

最后，不断更新自己的知识库是必要的大师级技能之一，因为新兴技术如人工智能（AI）、区块链、新一代移动通信5G等都与大数相关联，并且正在不断进步。随着时间流逝，这些新兴领域会继续影响我们的工作方式，使得持续教育成为保持竞争力的关键因素之一。

综上所述，大数据一般是学的什么？它涉及到对复杂系统及其行为模式深刻理解；使用高效率、高性能处理巨量信息需求；能够识别并抵御潜在威胁；运用先进数学建模技巧为商业决策提供支持；维护用户隐私，同时保障企业资产安全；以及追求终身学习，以适应快速变化的大环境。此类综合能力要求专业人士具备跨学科知识背景，是目前最热门也是最具前景的一个领域。