在这个信息爆炸的时代，大数据已经成为驱动经济增长、优化决策和提升效率的关键要素。然而，很多人可能会好奇，大数据一般是学的什么？其实，它是一个包含多个领域知识的大宝库，涵盖了统计学、机器学习、数据库管理系统以及网络技术等多个方面。

首先，大数据涉及到大量复杂且结构化或半结构化或非结构化的信息处理。这就需要掌握统计学中的概率论和数理统计，以便对海量数据进行有效分析。例如，在医疗保健领域，可以通过大规模患者记录来识别疾病模式，从而预测未来可能出现的问题。

其次，与之紧密相关的是机器学习，这是一种使计算机能够自动从经验中学习并做出决策的人工智能分支。大数据提供了丰富的训练样本，使得机器学习模型能够更准确地预测未来的行为模式。在金融服务行业，使用机器学习可以帮助识别欺诈活动，并提前警报。

第三点，是数据库管理系统（DBMS）的重要性。随着大型企业日益增长，其存储和检索能力也必须相应提高。大数据需要高性能、高可扩展性的数据库系统，如Hadoop与NoSQL数据库，来快速读写大量信息。此外，还有各种工具如Pig、Hive等用于简化处理过程，使普通用户也能轻松操作这些复杂系统。

第四点是网络技术，无论是在收集还是在分析阶段，都离不开高速稳定的网络环境。互联网、大型分布式文件系统（如Google File System）以及云计算平台都是实现大规模数据交换与共享不可或缺的一环。在这一过程中，还需考虑安全问题，因为敏感信息往往被广泛传输，因此加密技术成为了保护隐私的一个关键手段。

第五点，是算法设计与优化，这也是整个流程中非常核心的一环。大型公司通常会开发自定义算法以满足特定业务需求，而这些算法则依赖于数学建模和逻辑推理能力。在此基础上，不断迭代优化，以适应不断变化的事务需求，也是保证竞争力的关键因素之一。

最后，但同样重要的是实际应用场景的大范围尝试。理论上的知识固然重要，但将其转换为现实解决方案才是真正意义上的成功。在这里，项目经理们必须具备良好的沟通能力，将专业团队成员聚焦于共同目标，同时还要理解不同部门之间如何协作以达成最终目标。

综上所述，大数据涉及到的内容既包括深奥的数学原理，又包含实用的工程应用技巧。而对于想要参与这场智慧探索的人来说，最重要的是不断地学习新的技能，不断地适应新兴市场，为这个不断发展壮大的数字世界贡献自己的力量。