学习计算机大数据需要掌握以下方面的知识：
数据处理基础知识
数据类型、结构和存储方式。
SQL语言和NoSQL数据库。
数据清洗、转换和加载（ETL）。
编程语言
至少掌握一种编程语言，如Python或Java。
Python适合数据分析，Java在企业级应用中广泛使用。
分布式系统和云计算
理解分布式计算概念和架构。
学习Apache Hadoop和Apache Spark等大数据处理框架。
云计算平台如Amazon Web Services, Microsoft Azure, Google Cloud Platform。
数据分析和机器学习
统计学、数据挖掘和预测建模。
学习机器学习算法以提取数据中的有价值信息。
数据可视化
使用数据可视化工具以更好地理解和展示数据。
安全性和隐私保护
了解数据加密、访问控制和合规性标准（如GDPR）。
实践经验
通过实际项目或案例研究来应用所学知识。
此外，大数据技术专业通常还会涉及以下课程：
数学与统计学：高等数学、线性代数、概率论与数理统计等。
计算机科学基础：数据结构、操作系统、计算机网络、计算机组成原理等。
专业课程：Hadoop生态系统、NoSQL数据库、数据采集与存储、数据科学算法等。
根据你的专业背景和兴趣，你可以选择相应的课程进行深入学习。