在现代信息时代，大数据已成为各行各业不可或缺的资源。它通过对大量数据的收集、存储、处理和分析，帮助企业和组织做出更精准的决策，从而提升运营效率和市场竞争力。然而，对于想要学习大数据的人来说，首先要明白“大数据一般是学什么”的问题背后所蕴含的知识体系及技能要求。

大数据基础知识

数据仓库与ETL

任何关于大数据的讨论都离不开一个关键概念——如何管理庞大的数据库。在这个过程中，理解如何设计高效且易于维护的大型数据库系统至关重要。这通常涉及到创建专用的数据库实例，如Hadoop HDFS（分布式文件系统）以及使用ETL（Extract, Transform, Load）的工具来整合不同来源中的数据。

SQL与NoSQL

作为传统关系型数据库查询语言，SQL对于结构化查询至关重要。但随着非结构化和半结构化数据日益增长，无模式数据库（NoSQL）如MongoDB等也变得越发流行。因此，对于大师们来说，不仅要精通SQL，还要学会适应不同的NoSQL解决方案，并能根据需求选择最合适的存储技术。

分析工具与平台

统计分析软件

统计分析软件，如R或Python中的Pandas，是进行初步探索性分析必备的手段，它们允许用户快速导入各种格式的文件并对其进行清洗。此外，它们提供了丰富的地图可视化功能，这对于可视化地展示复杂关系至关重要。

迭代机器学习算法

为了从海量数字中挖掘有价值信息，大师们必须能够迭代开发并优化机器学习模型。这包括使用Scikit-learn框架实现分类、回归等基本算法，以及应用深度学习框架如TensorFlow或PyTorch来构建更复杂模型，以便处理特征工程任务。

数据科学方法论

业务智能与决策支持系统

了解如何将统计结果转换为实际行动，是一种极其宝贵的心理素质。大师不仅应该能够解释他们发现的问题，而且还应该知道如何将这些洞察力融入商业战略之中以产生持续影响。这种能力可以通过参与项目管理会议以及向非技术同事解释复杂概念来培养。

技术栈广泛性

多种编程语言熟练掌握

虽然Python成为了许多初学者偏爱的大师，但真正的大师会拥有多种编程语言如Java、C++等在手。这些语言可以用作不同环境下的强制执行计算密集型任务，比如Spark用于分布式计算，或是Kafka用于流处理和事件驱动程序设计。

服务器端操作系统经验

了解Linux操作系统及其命令行界面对于管理远程服务器尤为重要。大师需要能够轻松地安装配置新的服务，并确保它们保持稳定运行，同时还能诊断故障并修复错误。此外，对Windows Server环境也有必要有一定的了解，以便跨平台工作时保持灵活性。

总结一下，“大数据一般是学什么”？答案是不仅仅是一个简单的事务，而是一门包含了基础数学理论、专业领域知识以及实践技巧综合体现的一门艺术。在这个新兴行业里，一位合格的大データ专家应当具备扎实的技术背景、高超的人工智能研究能力，以及不断更新自己知识库以适应不断变化的人类社会需求。