在这个数字化时代的大潮中大数据一般是学的什么

一、定义与理解

大数据，顾名思义，是指海量且复杂的数据集。它不仅仅是简单的数值和文本，而是一种全新的信息资源形式，其特点包括体积巨大、速度快、类型多样以及价值密度低。

二、大数据分析技术

学习大数据通常涉及到各种分析技术，如机器学习和深度学习等，这些技术能够帮助我们从大量无结构化或半结构化的信息中提取有用的模式和知识。通过这些方法，我们可以对用户行为进行预测，对市场趋势作出洞察，对金融交易进行风险评估等。

三、大数据应用领域

大数据在各个行业都有广泛的应用，比如医疗健康领域用于疾病预防和治疗决策；金融服务领域用于风险管理和个性化服务；零售业用于消费者行为分析；制造业用于智能供应链管理等。这些应用背后，都需要大量的人才来处理、存储、传输乃至最终解读这海量信息。

四、大数据人才培养

随着大数据技术日益成熟，大型企业、中小企业乃至政府机构对于具备相关技能的人才越来越看重。大多数大学开始推出专门针对这一领域的课程，如计算机科学与工程学院提供的大规模并行系统设计、高性能计算，以及统计学系提供的大规模数据库管理系统设计等专业课程。

五、大データ职业前景展望

未来，大资料（data scientist）将成为劳动力市场上的热门职位之一。这类人才需要具备丰富的数学背景，同时也要懂得编程，特别是在Python语言上，因为很多开源工具都是基于这种语言开发。此外，良好的沟通能力也是不可或缺的一部分，因为他们往往需要向非专业人士解释复杂概念，并协助组织制定基于这些概念所做出的决策。

总结：在这个数字化时代的大潮中，大资料一般是学一些如何有效地收集、存储、处理以及利用海量复杂信息以支持业务决策或者研究工作。