在当今这个信息爆炸、数字化转型飞速发展的时代，大数据已经成为了各行各业不可或缺的一部分。它不仅仅是指海量数据的存储和处理，更是一种新的思维方式和技术手段，它通过对大量复杂结构化和非结构化数据进行收集、存储、管理、分析以及最终得出有价值见解，帮助企业决策者做出更加精准高效的决策。

那么，我们就要探讨一下“大数据一般是学的什么”这个问题。大数据涉及多个领域，包括但不限于统计学、计算机科学、数学等。在实际工作中，大数据工程师通常需要具备以下几个方面的知识：

首先，是对数据库系统设计与优化的大致了解。随着大规模分布式计算平台如Hadoop生态系统和NoSQL数据库如MongoDB等技术工具日益成熟，对传统关系型数据库管理系统(RDBMS)性能瓶颈更深入理解成为必须。

其次，是掌握机器学习算法及其应用。这一点尤为关键，因为机器学习算法能够自动从大量无结构或半结构化的大量输入中识别模式并作出预测，这对于挖掘隐藏在庞大海量资料中的宝贵洞察力至关重要。

此外，对网络安全意识也有所要求。由于越来越多的人利用个人隐私来赚钱或者进行恶意活动，因此保护用户隐私成为一个重要课题，而这又牵涉到法律问题，因此应有一定的法律常识也是必需条件之一。

再者，不可忽视的是程序设计能力。在现代软件开发中，编程技能仍然是非常强大的工具，无论是在构建应用程序还是进行实验研究都扮演了核心角色。而且，由于各种编程语言之间相互作用，也需要跨语言交流能力，以便更好地解决实际问题。

最后，还需要一些商业智能(BI)技能，比如报表生成工具，如Tableau等，以及如何将分析结果转换为业务决策支持的手段。因为最终目标就是通过这些分析结果来提升企业竞争力，从而实现利润增长，市场份额扩张等目标。

总结来说，大数据是一个包含多个层面的概念，它涵盖了硬件基础设施、大规模分布式计算、高级统计方法以及人工智能技术等众多领域。如果你想进入这个行业，你应该准备好全方位地培养你的专业技能，并不断保持学习的心态，因为这一领域永远处于快速变化之中，而且每天都有新的挑战和新机会待你去发现。