在当今这个信息爆炸、数字化转型加速的时代，大数据已经成为一个不可或缺的关键词，它不仅改变了我们的生活方式，也对商业模式、决策过程乃至整个社会结构产生了深远影响。那么，人们如何学习和掌握这种能够赋能未来的大数据呢？这就是我们今天要探讨的话题。

数据科学与统计学

大数据一般是学的什么？首先，我们需要从基础出发。数据科学与统计学是大数据领域的一个重要组成部分，它们提供了分析大量复杂和变异性高的数据集所需的一系列理论和方法。这些方法包括但不限于概率论、推理统计、机器学习等，这些都是理解和处理大规模结构化和非结构化信息必备知识。

计算机科学

计算机科学作为另一个支柱，对于理解如何有效地存储、大规模处理并快速提取有价值信息至关重要。大多数现代数据库系统都依赖于计算机科学中的算法设计来实现高效查询及分析。在此之上，分布式计算技术如Hadoop MapReduce框架，以及流行的编程语言如Python（特别是其用于科学计算库，如NumPy, SciPy, Pandas）对于进行复杂的大规模分析至为必要。

专业软件工具

为了更好地操作这些庞大的数字资源，我们还需要掌握一系列专门用于处理、高级特性的软件工具。这可能包括SQL查询语言以便直接访问关系型数据库；Spark或Dask以便进行内存优化；以及R或者Matlab等特殊用途编程语言，以支持特定的应用场景，比如图像识别或生物信息处理。此外，还有一些开源工具，如Apache Kafka、Flume等，可以帮助管理实时流入系统中不断增长的大量日志文件。

人工智能与机器学习

人工智能（AI）尤其是其中的一个分支——机器学习，是目前最热门且具有广泛应用前景的一种技术。这项技术允许我们通过训练模型来自动发现隐藏在海量无序资料中的模式，并基于这些模式做出预测，从而使得许多传统任务更加自动化、高效。例如，在金融行业，通过使用神经网络可以更准确地预测股票价格变化，而在医疗领域，则可以利用深度学习来辅助诊断疾病。

数据治理与隐私保护

随着越来越多的人类活动被捕捉到电子设备上并记录下来，大量个人敏感信息被收集到了互联网云端。而这一切都需要合适的人工规则，即所谓“法律”、“政策”以及实际实施上的“标准”，才能保证用户隐私安全，同时避免潜在法律风险。因此，对于任何涉及个人身份识别或其他敏感个人资料的大型项目来说，都必须考虑严格遵守相关法规，如GDPR（欧盟通用数据保护条例）。

实践经验积累

最后，不可忽视的是实践经验对提升技能至关重要。大多数学生开始时可能会对一些概念感到困惑，但随着时间增加，他们将逐渐变得熟悉起来，并学会如何将理论知识应用到实际工作中去。一旦具备足够丰富的地道经验，那么就能真正把握住这个充满挑战却又令人激动的事情发生快节奏发展迅速变化巨大的科技界步伐前行，让每一次尝试都成为进步新的起点。不仅如此，在现实世界中工作也是一种非常好的教育方式，因为它让你能够根据具体情况调整你的技巧，并解决真实问题，这样的效果往往比课堂上无法相比。

综上所述，大数据是一个跨学科研究领域，它涉及数学、物理工程、社会行为研究甚至心理学等众多子域。当我们谈论“大数据一般是学的什么”，其实是在询问如何构建这样一种全面的知识体系，使得自己能够应对不同类型的问题，无论是在商业环境还是公共服务机构中，都能提出创新的解决方案，促进社会进步。