解密大数据：从存储到分析，学什么才能掌握全流程

在当今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。那么，大数据一般是学的什么呢？简单来说，大数据就是指以非结构化、半结构化或未经加工的形式存在的大量数据集。大数据技术包括了存储、处理和分析这些大规模而复杂的信息。

首先，我们要了解的是如何存储这海量的数据。在实际应用中，通常会采用分布式文件系统如Hadoop Distributed File System（HDFS）来进行大规模存储。例如，阿里巴巴集团就使用了这个系统来管理其庞大的日志和交易记录，这些都是宝贵的大数据资源。

接着，是如何处理这些大量的信息。这一过程涉及到多个步骤，比如清洗、转换和整合等。对于此类任务，可以运用Spark这样的高性能计算引擎，它可以快速地在各种类型的大型集群上运行作业，从而提高效率。

最后，不同于传统数据库中的查询语言，如SQL，处理大规模不规则格式化的原始资料时，更需要深入学习一些特定的编程技能，如Python或R语言，以及基于它们构建起来的一系列工具包，如Pandas或者D3.js。比如，在金融领域，用Python实现机器学习算法对股票市场进行预测是一个常见场景；而在医疗领域，则可能利用R语言对病人的健康状况进行更精确细致地分析。

总结来说，大数据一般是学以下几个方面：1. 数据仓库技术，如Hadoop和NoSQL数据库；2. 分布式计算框架，如MapReduce和Spark；3. 数据挖掘与机器学习方法论；4. 专业编程技能以及相关工具软件使用能力。此外，还需具备一定量的人工智能知识，因为随着AI技术发展，其与大数据之间的结合愈发紧密。大体上说，只有将以上所有元素融合起来，并不断实践不同行业案例，你才能够真正掌握从收集到洞察力输出的大完整过程。