在数字化转型的大背景下，大数据已经成为了企业发展和竞争力的关键要素。随着技术的不断进步，大数据领域不仅仅局限于分析师，更是需要拥有深厚专业知识和实践经验的专家级人才。那么，学习大数据一般是学些什么呢？我们将从基础课程到高级工具再到实际应用进行探讨。

大数据基本概念与课程概述

了解大数据

大数据通常指的是规模巨大的、结构化和非结构化的信息集合，它们以速度、范围和复杂性超出了传统数据库管理系统处理能力。这意味着学习者需要对大数据有一个全面的理解，不仅要知道如何处理这些海量信息，还要了解它们在商业决策中的作用。

学习路径选择

对于想要进入大数据行业的人来说，有几条主要的学习路径可以选择：计算机科学背景下的学生可能会首先从编程语言（如Python, R）开始，然后逐渐涉及统计学、机器学习以及数据库管理；而对于没有计算机背景的人来说，可以从数学或统计学入手，对于后续的大样本方法等有一定的准备工作。

数据库与存储系统

SQL & NoSQL数据库

任何关于大数额信息处理都离不开强大的数据库支持。在这个层面上，SQL(Structured Query Language) 和NoSQL都是重要的话题。SQL用于结构化查询，而NoSQL则适用于更为复杂或无结构化的环境，如Hadoop HBase, MongoDB等。掌握这两种类型的数据库基础是成为一名合格的大数额分析师所必需的一环。

文件系统与分布式存储技术

文件系统如HDFS（Hadoop Distributed File System），能够有效地管理大量的小文件，这对于存储海量原始日志记录非常有用。而分布式存储技术，如Amazon S3，让用户能够轻松访问他们需要的大量资源，这些资源可能位于世界各地不同的服务器上。

分析与可视化工具

数据预处理&清洗技巧

在进行任何形式的分析之前，都必须确保所使用到的原始资料是干净且准确无误的。这包括去除重复项、填补缺失值，以及调整格式等操作。大多数人认为这些步骤只是“前期工作”，但它们至关重要，因为它们直接影响了后续分析结果的一致性和准确性。

数据挖掘&模式识别算法

当你的资料经过了必要的手段整理之后，就可以使用各种各样的算法来发现隐藏在其中潜藏规律或模式。大多数现代公司都会使用一些常见算法，比如聚类算法，将相似的客户分组，或许还会用到异常检测来找到那些表现出异常行为的问题点。此外，对于某些情况下，用图形表示也变得越发流行，以此帮助人们直观理解复杂关系网络，从而做出更加精明细致决策。

高级技能：模型构建&部署生态建设

模型构建

通过采用机器学习框架实现特定任务需求，比如分类问题或者回归问题，是一种非常强大的技能。不论是在自然语言处理(NLP)、图像识别还是推荐引擎中，能否正确训练并部署模型决定了你是否真正懂得如何利用这种力量。

部署生态建设

当你已经训练好你的模型，并且确认它对生产环境具有足够高效率时，你就到了将其集成到现有的IT栈中这一步。在这里，我们谈论的是容器（Docker）、微服务架构以及云平台服务提供商（AWS, Azure）的API接口等内容。此外，还有DevOps文化对于保证整个流程连贯顺畅至关重要，它使开发人员能够快速、高效地将新功能发布给最终用户，同时也保障了稳定运行环境，使得每一次更新都不会导致性能下降甚至崩溃的情况发生。

总结：

为了成为一个专家的程序员，在这个时代，没有哪个领域比现在的大數據更让人兴奋。但是，要想真的把握住这一波浪潮，你必须持续跟踪最新趋势并不断提升自己的技能。如果你正在考虑跳入这个热门市场，那么现在就是最佳时间——尽管它充满挑战，但也是极具回报性的职业道路之一。