在当今这个信息爆炸、技术飞速发展的年代，大数据已经成为一种不可或缺的资源，它不仅改变了我们处理信息和做决策的方式，也开启了一个全新的智能世界。那么，人们到底是怎样学习大数据的呢？让我们一起来探索这一切。

基础理论与算法

大数据一般是学的什么？首先，我们要了解的是它所依赖的一系列数学和计算机科学理论，这包括但不限于概率论、统计学、线性代数以及计算复杂性理论等。这些基础知识为后续的大数据分析提供了坚实的数学框架。在实际应用中，大多数任务都需要运用各种各样的算法，比如聚类算法、关联规则挖掘、随机森林分类器等。这些建立在这些理论之上的算法，是实现大数据分析核心能力的手段。

数据库与存储技术

大量且快速增长的数据需要高效地存储和管理。这就要求掌握各种数据库系统，如关系型数据库（RDBMS）、NoSQL数据库以及分布式文件系统（如HDFS）。如何设计合理的人工智能模型也很重要，因为这直接影响到模型训练时间和效果。此外，为了应对海量非结构化或半结构化内容，需要学习像Hadoop这样的分布式计算平台，以及Spark这样的流处理工具。

编程语言与开发环境

编程能力对于理解并操作大规模数字资产至关重要。大部分人选择Python作为主要工具，因为它简单易读，并且有许多现成的大规模分析库支持，如Pandas用于处理表格类型的大量数据,Numpy用于进行快速数组运算，以及Scikit-learn用于机器学习建模。除了Python，还有其他语言如Java, R, Scala等，也被广泛使用于不同的应用场景。

统计学与机器学习

通过对大量无结构化或半结构化内容进行深入研究，可以发现隐藏在其中的问题模式，而这是统计学家们长久以来的梦想。然而，这个过程并不简单，它涉及到从原始资料提取有价值信息，再用这些信息来训练出能够预测未来的模型。这通常意味着要深入了解统计方法，比如回归分析、高级推断或者频率主义，并结合现代AI领域中的神经网络、大型图形模型等更高级别手段。

可视化工具与技能

可视化对于解释复杂问题至关重要，即使是在处理大量数量时也是如此。大多数项目都会涉及到将抽象概念转换成直观易懂图形，以便非技术人员也能理解结果。此外，有效沟通专业见解同样关键，因此学会如何使用Tableau, Power BI 或者D3.js 等可视化工具来传达你的发现非常必要。

商业洞察力&解决方案思维

最终，大データ不是只关于如何收集和处理它们；而是关于利用这些新获得见识来提高业务绩效或创造新的市场机会。在任何行业中，都存在潜在的问题可以通过优雅地利用Big Data给予解决方案。而想要真正将其变为现实，你必须具备一定程度的人类洞察力，以及能够将这种洞察力转换为具体行动计划，从而最终产生实际收益。

总结来说，大数据是一种综合性的知识体系，它包含了硬科技背景下的数学原理、软件工程背景下的编码技巧以及人类社会层面的商业逻辑相结合。因此，要真正掌握这项技能，不仅仅需要精通特定工具，而且还需培养跨学科思考能力，同时保持不断更新自己的知识库，以适应不断变化的大环境。