在这个信息爆炸的年代，大数据已经成为推动经济发展、改善社会服务和优化决策过程不可或缺的工具。然而，大数据并非简单地指大量数据，它是一个复合概念，包括了存储、处理和分析这些大量数据所需的一系列技术手段和方法论。大数据一般是学的什么？这不仅涉及到对计算机科学、统计学、数学等多个领域知识的掌握，还需要具备跨学科综合应用能力。

首先，理解大数据意味着要深入学习计算机科学相关知识。这包括但不限于数据库管理系统、大型分布式文件系统（如Hadoop）、Nosql数据库以及高性能计算框架等。这些都是支持大规模存储和处理海量结构化和非结构化数据的基础技术。在实际工作中，这些技能可以帮助我们高效地收集、存储并准备好用于分析的大量原始数据。

其次，对统计学知識有深刻把握同样重要。大数據分析往往需要从海量數據中发现隐藏模式或者规律，因此，學生必須掌握概率论、统计推断以及图形模型等理论基础。此外，了解各种统计建模方法，如回归分析、时间序列分析，以及机器学习算法，如聚类算法与分类算法，也是必要条件之一。通过这些工具，我们能够从噪声中提取出有意义且可靠的人工智能模型。

再者，大数據專家還需要擁有強大的數學背景，這包括線性代數、高级微积分、三角函数以及优化理论等。在进行大规模复杂问题解决时，这些数学原理对于构建有效算法至关重要。此外，对随机过程与信号处理也有着深刻理解，因为它们能帮助我们更好地理解现实世界中的行为模式，并将之转换为可供电脑识别与操作的形式。

此外，不得忽视网络科学这一跨学科领域，它涉及到社交网络研究、大规模通信系统设计，以及推荐系统开发等方面。通过研究如何让用户之间建立联系，以及如何利用这样的关系来提高整体效率，可以实现更加精准的人群定位，并提升个体用户体验。

最后，现代企业环境下，大数據专业人士还需具备商业智慧。这意味着他们必须能够将技术转化为具体商业价值，以满足公司战略目标。因此，他们通常会接触市场调研报告编制、中间产品创新策略规划以及客户需求预测等活动，从而确保企业在竞争激烈的大数據时代保持领先优势。

总结来说，大數據不是單一領域，而是一個融合了計算機科學、統計學、小組運算與優選論題目與隨機過程信號處理的小組運作系統，並結合網絡科學進行實際應用。而這種跨領域合作下的創新思維，是現在社會最為看重的一項技能。在未來，我們會看到更多以大數據為基礎，但又涵蓋多個相關領域內容的人才被高度評價並獲得廣泛應用。