在大数据时代，信息爆炸是常态，而对这些海量数据的处理、分析和应用成为了学术界和产业界共同关注的话题。大数据一般是指以exascale（10^18个）级别的大规模数据集，它具有多样性、复杂性和快速增长的特点。那么，大数据一般是学的什么呢？

1. 数据挖掘与模式识别

总结：通过技术手段发现隐藏在大量数据中的知识规律。

大数据提供了前所未有的机会，让我们可以利用各种算法和模型来探索这些庞大的数据库，从而揭示潜在的模式、趋势和关系。随着机器学习技术的进步，我们能够更准确地预测市场动向，优化业务流程，以及提高决策质量。

2. 信息检索与推荐系统

总结：精准地寻找并提供用户需要的内容。

随着互联网服务不断扩展，大量用户生成内容导致信息过载，这就要求我们开发出更加高效且智能化的搜索引擎及推荐系统。这些系统能够根据用户行为历史以及社交网络等因素，为用户提供个性化建议，从而提升了搜索体验，并增加了消费者满意度。

3. 数据可视化与故事讲述

总结：将复杂的数字转换为易于理解的人类图形。

为了帮助非专业人士理解复杂的大型数据集，我们需要采用直观且强有力的图表来展示关键信息。在这个过程中，设计师们运用色彩理论、布局原则以及心理学知识，将抽象概念转变为生动的情境，使得分析结果不仅科学，而且具有说服力。

4. 隐私保护与伦理问题

总结：保障个人隐私权，同时推动社会发展正道进行。

随着大数据技术日益普及，对个人隐私保护的问题也日益凸显。这涉及到如何确保敏感信息不会被滥用，同时又能允许合理使用以促进公共利益。此外，还需考虑到文化差异、法律框架以及伦理标准等方面，以确保科技创新符合人类价值观念的一致性原则。

5. 大规模计算与云平台

总结：利用分布式计算资源实现高效、大容量处理能力。

现代计算环境已经从传统集中式服务器向分散式云端迁移，大规模并行计算成为可能。这使得研究人员可以轻松访问巨大的资源池，无论是在科研实验还是商业应用中，都能够迅速响应需求，不受单一设备限制所束缚，如同拥有一个全世界范围内即时共享的大脑一样灵活有效率地工作协作起来。