计算机大数据主要学习 以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科的相关课程。具体课程包括但不限于：
基础课程
数学分析
高等代数
普通物理数学与信息科学概论
数据结构
数据科学导论
程序设计导论
程序设计实践
编程语言与算法
C语言
C++
Java
Python
核心课程
离散数学
概率论
数理统计
数据库原理
计算机组成原理
计算机网络
计算机系统结构
多媒体技术与应用
Matlab
并行体系结构与编程
非结构化大数据分析
大数据技术与应用
大数据技术基础
大数据平台及编程实践
Hadoop大数据技术
大数据系统架构
数据分析与挖掘
数据分析基础
数据挖掘应用
统计学及应用
机器学习
数据采集与预处理
选修课程
计算机网络与通讯
软件工程
图形学
人工智能
系统结构
数据科学算法导论
数据科学专题
数据科学实践
互联网实用开发技术
抽样技术
统计学习
回归分析
随机过程
此外，还需学习数据采集、分析、处理软件，以及数学建模软件及计算机编程语言等，以形成二专多能的复合型人才。
建议：
学生在选择课程时，可以根据自身兴趣和职业规划，有所侧重地选择必修和选修课程。
由于大数据是一个快速发展的领域，建议学生关注行业动态，及时补充最新的技术和工具课程。
实践能力对于大数据专业尤为重要，因此学生应积极参与实验和项目实践，提升实际操作能力。