在当今这个信息爆炸的时代，大数据已经成为推动科技进步和社会发展的关键驱动力。然而，对于“大数据一般是学的什么”这一问题，许多人可能还没有一个清晰的答案。在这里，我们将从六个不同的角度来探讨大数据领域所涵盖的知识体系，以期给读者提供一个全面的了解。

基础理论与数学工具

大数据处理涉及到大量复杂算法和统计模型的大规模应用。因此，大部分学习大数据的人首先需要掌握一些基础数学知识，比如概率论、线性代数、随机过程等。此外，了解计算机科学中的编程语言（如Python、R）对于实现这些算法至关重要。通过这些工具和理论的大量运用，可以有效地解决实际问题，如聚类分析、回归分析等。

数据库技术与存储

数据是大数据处理中不可或缺的一环，因此对数据库管理系统（DBMS）的理解十分关键。这包括关系型数据库（如MySQL）、非关系型数据库（NoSQL）以及分布式存储系统（Hadoop HDFS）。学习如何高效地设计和优化数据库结构，以及如何进行查询性能优化，是成为一名合格的大数据工程师必备技能之一。

软件框架与平台

随着行业需求不断增长，一系列专门用于处理、大规模存储、小批量处理、大规模分析等特定任务的大型软件框架诞生了，如Apache Hadoop、Spark、Kafka等。这些建立在云计算环境上的开源框架为用户提供了强大的工具箱，让他们能够轻松管理庞大的数量级别上的结构化或非结构化数据。

机器学习与深度学习

在现代科技中，无论是推荐系统还是图像识别，都离不开智能算法。大多数研究人员会选择使用机器学习作为主要研究方向，这包括监督学习、中监督学习以及无监督学习。在此之上，更高级的深度神经网络被广泛应用于自然语言处理、高精度图像分类甚至自动驾驶技术中，使得它们能更好地理解复杂现象并做出决策。

商业智能与可视化

商业智能通常指的是企业内部使用IT资源来支持决策制定的实践，而其中又以报表生成作为核心功能之一。而且，在这个过程中，将复杂抽象概念转换成直观易懂的地理信息系统(GIS)、图形界面(GUI)或者其他类型交互式展示方式对提升工作效率至关重要。通过这种方式可以帮助专业人士更快捷地获取洞察力，从而促进组织整体战略调整。

伦理法律与治理

随着个人隐私保护意识增强，大量未经授权收集或滥用的个人信息引发了严重争议。为了确保每一步行动都符合合规要求，并考虑到所有相关利益方，必须要有关于隐私权利保护、大众健康安全标准以及政府监管政策之间平衡的问题被解答。此外，还需思考如何利用这些巨大的宝库来促进社会福祉，同时避免造成负面影响，从而构建一个更加公正透明的大データ世界秩序。

总结来说，“大数据一般是学的什么”并不仅仅局限于某一具体领域，它是一个跨学科综合性的领域，其核心内容包含了前述各个方面。只有这样才能让我们充分利用这项革命性的技术，为人类带来更多便利同时也减少风险。在未来，当我们提起“大数据”，就会想到它不仅是一种能力，更是一种责任，也是一种文化的一部分，它正在塑造我们的生活方式，并且将继续影响我们的历史轨迹。