在数字化时代，大数据已经成为企业运营和决策制定的重要依据。然而，大数据并不是简单地堆积大量信息，而是需要通过科学的方法和高效的工具来进行处理、分析和解读。那么，学者们通常会学习哪些内容呢？

什么是大数据？

首先，我们要明确“大”在这里指的是量度上的“巨大”，而不仅仅是数量上多。在传统意义上，一个典型的大型数据库可能包含数十亿条记录，但对于现代企业来说，这还不足以称之为真正的大数据。大数据通常涉及到结构化或非结构化的海量信息，如社交媒体帖子、日志文件、图像以及视频等。

大数据一般是学的什么？

数据采集与存储

为了进行有效的大规模分析，首先需要收集大量相关数据。这包括网络爬虫技术获取网页内容、社交媒体API接口抓取用户行为，以及直接从各种设备（如手机、平板电脑）收集日志等。

数据预处理

采集到的原始数据往往含有大量噪声，比如重复记录、大量空值或者格式错误等问题。因此，在进入深入分析之前，还需要对这些原始资料进行清洗和整理，以便提高后续操作的准确性和效率。

数据挖掘

这是指利用统计学、机器学习或其他数学技术，从海量中提取有价值见解的一系列过程。这包括分类算法用于识别模式，聚类算法用于发现群体特征，以及关联规则挖掘用来揭示事物间关系等。

可视化

将复杂抽象成可理解的事实至关重要。因此，大部分项目都会使用各种图表（如条形图、散点图、高级三维可视化）来展示结果，让决策者可以直观地了解他们所处领域的情况，并做出基于这些见解的人类判断。

分析方法

描述性统计：计算平均值、中位数及其标准差。

探索性统计：寻找异常值，将变量之间相互作用探究。

推断性统计：基于样本得出关于总体性的结论。

假设检验：评估是否存在某种关系，或某个因素影响了另一个因素。

工具概述

Hadoop

Hadoop是一个开源框架，它使得分布式计算变得更加容易实现，并且能够应对非常大的负载。此外，它支持MapReduce编程模型，使得复杂任务分解成小块，然后由不同节点协同工作完成执行任务。

Spark

Apache Spark是一个快速通用的分布式内存计算引擎，它提供了一种更快捷灵活的手段去处理各种类型的小批次流行应用程序中的Big Data，可以在任何规模内运行，并且能兼容Hadoop生态系统中的许多组件。

R语言

R是一种强大的编程语言，其主要设计初衷就是专门为统计建模而创造，是一种功能丰富且广泛使用于商业智能领域的一个语言环境，有着庞大的社区支持资源库，可供开发者利用其丰富包管理器安装扩展包以满足各自需求。

Python

Python作为一种简洁易懂且跨平台适应能力极强的脚本语言，被广泛应用于自动化脚本编写及文档生成，同时拥有众多库，如Pandas, NumPy, Matplotlib, Scikit-Learn 等，为人工智能研究提供了坚实基础，对于构建AI系统起到了关键作用，因为它可以轻松导入第三方库帮助解决实际问题并产生新的洞察力发挥最大潜力。