大數據要學哪些課程?學習大數據需要涉及多個相關課程，以下是一些常見的核心課程：

　　1. 數據結構與算法：了解基本的數據結構和算法，對于數據處理和分析至關重要。

　　2. 數據庫系統：學習數據庫的原理、設計和管理，包括關系型數據庫(如MySQL)和非關系型數據庫(如MongoDB)。

　　3. 數據挖掘與機器學習：掌握數據挖掘和機器學習的基本理論和方法，包括數據預處理、特征選擇、模型訓練和評估等。

　　4. 大數據處理框架：學習大數據處理框架，如Hadoop、Spark等，了解它們的原理和使用方法。

　　5. 數據可視化：學習數據可視化的技術和工具，能夠將復雜的數據以圖表、圖形等形式展現出來。

　　6. 數據工程：學習數據管道的搭建和數據清洗、轉換、加載等技術，了解數據工程的實踐方法和工具。

　　此外，還可以選擇學習與大數據相關的領域，如數據安全、云計算、分布式系統等，以進一步擴展自己的知識和技能。

　　學習大數據需要時間的長短因個人情況而異，包括學習背景、學習的深度和廣度、學習方式等因素。通常情況下，對于零基礎的學習者，全面學習大數據相關課程可能需要幾個月到一年的時間。這其中包括理論學習、實踐項目和自我提升等環節。持續學習和實踐是關鍵，通過不斷深化理解和實際操作，逐步掌握相關技能。

　　需要注意的是，大數據領域發展迅速，新技術和工具不斷涌現。因此，學習大數據是一個持續的過程，需要不斷跟進行業發展和新技術的學習。