大数据要学哪些课程?学习大数据需要涉及多个相关课程，以下是一些常见的核心课程：

　　1. 数据结构与算法：了解基本的数据结构和算法，对于数据处理和分析至关重要。

　　2. 数据库系统：学习数据库的原理、设计和管理，包括关系型数据库(如MySQL)和非关系型数据库(如MongoDB)。

　　3. 数据挖掘与机器学习：掌握数据挖掘和机器学习的基本理论和方法，包括数据预处理、特征选择、模型训练和评估等。

　　4. 大数据处理框架：学习大数据处理框架，如Hadoop、Spark等，了解它们的原理和使用方法。

　　5. 数据可视化：学习数据可视化的技术和工具，能够将复杂的数据以图表、图形等形式展现出来。

　　6. 数据工程：学习数据管道的搭建和数据清洗、转换、加载等技术，了解数据工程的实践方法和工具。

　　此外，还可以选择学习与大数据相关的领域，如数据安全、云计算、分布式系统等，以进一步扩展自己的知识和技能。

　　学习大数据需要时间的长短因个人情况而异，包括学习背景、学习的深度和广度、学习方式等因素。通常情况下，对于零基础的学习者，全面学习大数据相关课程可能需要几个月到一年的时间。这其中包括理论学习、实践项目和自我提升等环节。持续学习和实践是关键，通过不断深化理解和实际操作，逐步掌握相关技能。

　　需要注意的是，大数据领域发展迅速，新技术和工具不断涌现。因此，学习大数据是一个持续的过程，需要不断跟进行业发展和新技术的学习。