在数字化时代，大数据已成为一个不可或缺的技术领域，它对社会经济、商业决策、个体生活等各个方面产生了深远影响。随着大数据技术的不断发展，相关专业人才的需求日益增长。那么，作为一名希望从事大数据工作的人员，你应该学些什么呢？我们可以将这个问题分为几个层面来探讨。

1. 基础知识与工具技能

大数据是什么？

要回答“大数据一般是学什么”，首先需要明确“大数据”这两个字代表的是什么。大数据通常指的是以非结构化或半结构化形式存在的庞量级信息集合，这种信息可能来自于互联网搜索记录、社交媒体活动、传感器读数等多种来源。在处理和分析这些信息时，我们需要依赖特定的工具和方法来提取有价值的见解。

数据处理与存储

在实际操作中，大部分人开始学习如何使用像Hadoop这样的分布式计算框架，以及NoSQL数据库如MongoDB来进行高效地存储和处理大量数据。这涉及到文件格式（如CSV, JSON）、编程语言（Python, R, Scala）以及各种库和框架（Pandas, NumPy）的运用。

2. 数据分析与模型构建

统计学基础

为了更好地理解并利用这些庞大的数字资源，我们必须建立在统计学理论之上。因此，掌握基本统计概念，如概率论、中位数、中位数偏差等，对于任何想要进入这一领域的人来说都是必备知识。

模型开发与机器学习

此外，了解机器学习算法及其应用对于识别模式并从海量信息中提取有用的洞察至关重要。这包括监督学习、无监督学习以及深度学习中的神经网络等主题。此外，还会涉及到正则化技巧，以避免过拟合现象，并提高模型泛化能力。

3. 可视化与商业智能

数据可视化艺术

通过有效地展示复杂的大规模数 据集，可以帮助人们更容易理解趋势和关系。因此，掌握绘制图表和仪表板以便于报告制定，对提升业务决策质量至关重要。常见的可视化工具包括Tableau, Power BI 和D3.js 等。

商业智能系统设计

最后，不仅仅是分析，更重要的是将这些洞察转换成行动计划。这意味着具备商业智能系统设计能力尤为关键，这包括报表生成、预测分析以及执行管理控制系统等内容。

总结来说，大データ不只是单纯的一个词汇，而是一个包含众多子字段的大概念，其核心含义是基于大量非结构性或半结构性的信息进行科学研究和解决方案寻找。而成为一名优秀的大數據專家，则需要跨越许多不同的技能领域，从基础数学到高级机器学习，再到商务智慧整合所有元素，为企业带来的价值最大限度发挥出来。