在信息爆炸的今天，大数据已经成为每个行业不可或缺的一部分。它不仅改变了我们对数据处理和分析方式，也为企业决策提供了全新的视角。那么，究竟什么是大数据？它一般学的是什么呢？

数据收集与存储

首先，大数据涉及到海量信息的收集，这包括结构化、半结构化和非结构化数据。大规模地从各种来源如社交媒体、传感器、日志文件等地方获取这些信息，并将其存储起来，是大数据处理的第一步。在这个过程中，通常会采用分布式存储系统，如Hadoop Distributed File System（HDFS）来保证高效率和稳定性。

数据清洗与预处理

随着大量无关或冗余信息的积累，大量“垃圾”会污染原始数据。这就需要进行有效的清洗工作，去除重复记录、错误值以及其他干扰因素，从而提高后续分析结果的大质量。这一过程中可能使用到的技术包括但不限于去除异常值、填充缺失值以及格式转换等。

特征工程

特征工程是指从原始输入变量中提取有用的特征，以便更好地进行模式识别或者分类任务。这种方法可以通过降维技术减少计算复杂度，同时保留关键信息。在这个阶段，专业人员需要根据具体问题深入挖掘出能够反映业务逻辑的问题相关性的特征。

分析与模型构建

在拥有足够好的特征之后，就可以开始建立机器学习模型或者统计模型来发现隐藏在海量数字中的规律和趋势。这里面包含多种类型的手段，比如监督学习、无监督学习，以及深度学习等。此外，还有一些专门针对时间序列或图像类问题设计的手法，如ARIMA模型或者卷积神经网络。

结果解读与可视化

经过上述所有步骤，最终得到了一系列预测结果或洞察。但这还远远没有完成，因为理解这些结果并将它们以一种易于沟通的人类语言表达出来同样重要。这就是可视化的大作用所在，它帮助决策者快速准确地把握重要事项，使得整个分析流程更加透明且易于执行。

应用实践与持续迭代

最后，将理论应用到实际项目中，让大师级技能得到检验。而且，由于市场环境不断变化，这些系统必须具备适应性强，即使初期效果良好，也要持续监控并根据反馈进行调整优化，以保持竞争力。在这一点上，大师级人才往往能迅速调整战略，为公司带来更多利润增长机会。

总结来说，大数据一般是学一些如何高效收集、大规模存储，然后如何精细提取有价值内容，并运用现代工具进行深入探索最终获得宝贵见解，而不是简单机械操作。如果你想成为大データ领域的一员，那么你应该准备好不断学习，不断实践，不断创新，以满足未来各行各业对于智能决策支持需求。