在这个信息爆炸的时代，大数据已经成为各行各业不可或缺的一部分。它通过收集、存储和分析大量数据，为企业提供了重要的洞察力，使得他们能够做出更加明智的决策。那么，大数据一般是学什么？这不仅是一个简单的问题，它背后蕴含着复杂的技术与业务知识。

首先，我们需要了解大数据是什么。大数据通常指的是以速度、范围和类型上超越当前对常规数据库应用程序能够管理的大规模结构化或非结构化数字信息量为特征的大型数码资料集合。这意味着大数据不仅包括传统意义上的数据库，还包含社交媒体帖子、日志文件、图像等各种形式的未经处理或半经过处理的原始信息。

学习大数据涉及多个方面，其中最核心的是技术技能。大师级别的大师们通常会精通以下几个关键领域：

编程语言：Python被广泛认为是目前学习和使用大数据最好的语言之一，因为它简洁易读且有丰富库支持如Pandas, NumPy, Scikit-learn等。

工具与平台：Hadoop生态系统是当今世界上处理海量数据的一个标准解决方案。Spark，Kafka，Storm等都是非常受欢迎且强大的工具。

机器学习算法：这是一个广泛而深奥的话题，它涉及到统计模型，如线性回归和逻辑回归，以及神经网络和深度学习算法。

数据库管理：理解如何设计并优化关系型数据库（RDBMS）以及NoSQL数据库对于有效地存储和检索大量复杂结构化或非结构化信息至关重要。

可视化工具：为了帮助人们更好地理解复杂性的问题，这些工具使我们能够将抽象概念转换成直观易懂的地图或者报告，从而促进了决策制定过程中的沟通协作。

除了技术技能之外，商业智能也扮演着关键角色。在今天的大多数组织中，大部分人都无法直接参与到实际操作中，但他们必须依靠其他人的工作来做出决策。因此，对于那些想要从事某种形式的大 数据相关工作的人来说，有很强的事务能力尤其重要。这包括良好的沟通技巧、高水平的心理分析能力，以及对业务环境内外政治经济因素敏感度高的人才特别宝贵。

最后，不论你是在学校还是在职场上，都应该记住，大データ不是单纯关于“數據”，它是一门结合了计算机科学、统计学以及商业智能知识的一门学科。而要真正掌握这些技能，就需要持续不断地进行学习，并且始终保持开放心态去面对新兴技术、新方法论以及不断变化的情境。如果你想在这个充满挑战但又充满希望的行业中取得成功，那么不要只是停留在表面的了解，而应该深入探究每一个细节，将理论与实践相结合，最终实现从零到英雄再创造自己的未来。