在这个信息爆炸的时代，大数据已经成为一种不可或缺的资源，它能够帮助我们更好地理解世界、预测未来的趋势以及优化决策过程。因此，学习大数据不仅是为了跟上时代潮流，更是为了掌握未来工作和生活中的重要工具。那么，大数据一般是学的什么？这一切从以下几个方面来探讨。

1. 理论基础

1.1 数据挖掘与分析

首先要了解的是计算机科学和数学基础知识，这包括了编程能力（如Python、R语言等）、算法理论、统计学原理等。这部分内容为后续的大数据处理提供了坚实的技术支持。在这之上，还需要深入学习到机器学习领域，特别是监督式和无监督式机器学习，以及深度学习技术，以便于对海量复杂数据进行有效分析。

1.2 数据库与存储系统

其次，对数据库系统的理解至关重要。大多数企业使用关系型数据库管理系统（RDBMS）来存储结构化数据，而非结构化或半结构化形式的一些新的解决方案，如NoSQL数据库也越来越受欢迎。此外，分布式文件系统和云存储服务也是了解大数据处理流程不可或缺的一环。

2. 实践技能

2.1 工具熟练程度

实际操作能力非常关键。在此过程中，可以通过使用Hadoop生态圈内的工具如HDFS(Hadoop Distributed File System)、MapReduce、高级框架Spark、Flink及Grafana等，从而将理论知识转换为实际应用。而对于可视化技术，例如Tableau, Power BI, D3.js等，则能帮助用户更直观地理解复杂的大规模集群行为。

2.2 大规模计算环境配置与维护

除了熟悉具体软件外，还需掌握如何部署并管理这些工具在集群环境中。尤其是在分布式计算平台上的经验，比如搭建一个基于Hadoop或者Distributed Computing框架的小型实验环境，并进行日常维护工作，将有助于提高个人实践能力。

3. 应用领域广泛性

3.1 商业智能与决策支持系统(BI)

商业智能是一个应用广泛且需求巨大的领域，它结合了前端报告生成、仪表板展示以及后端分析模型构建，为组织提供洞察力以支持战略决策。大众传媒、金融服务行业乃至公共卫生部门都在不断寻求利用BI解决问题的手段。

3.2 安全性与隐私保护意识增强

随着人工智能、大健康、新零售等新兴行业逐渐成熟，大量个人敏感信息被收集并用于不同的目的。因此，不仅需要掌握相关法律法规，还需具备良好的安全意识，以确保在处理个人隐私时遵守规定，同时保证网络通信安全免遭黑客攻击。

结语：

总结来说，要想真正融入到这个数字经济中去，就必须不断提升自己的专业技能，无论是在理论还是实践层面。如果你希望成为一名专家，在这个快速发展的大数据时代，你就应该开始规划你的职业道路，从基础知识入手，一步一步向高级技能迈进，不断扩展你的视野，最终实现自我价值最大化。在这条路上，每一个小小努力都是宝贵财富，每一次思考都是智慧增长的一个阶段，让我们一起拥抱挑战，用行动证明我们的潜力！