1. 數據結構與算法：學習不同數據結構和算法的原理、特點和應用，包括鏈表、樹、圖、排序算法、蒐索算法等，為處理大數據提供基礎技能。

2. 數據庫系統與管理：學習數據庫的基本概念、關系模型、SQL語言，以及數據庫設計、查詢優化、事務管理等技術，為數據存儲和管理提供基礎知識

1、基礎課程：數學分析、高等代數、普通物理數學與信息科學概論、數據結構、數據科學導論、程序設計導論、程序設計實踐。

2、必修課：離散數學、概率與統計、算法分析與設計、數據計算智能、數據庫系統概論、計算機系統基礎、并行體系結構與編程、非結構化大數據分析。

3、選修課：數據科學算法導論、數據科學專題、數據科學實踐、互聯網實用開發技術、抽樣技術、統計學習、回歸分析、隨機過程。

1. 大數據需要學習的內容包括但不限於：數據結構與算法、數據庫技術、數據挖掘與機器學習、分佈式系統、雲計算、統計學等。

2. 這些內容是因為大數據處理需要用到大量的數據存儲、處理和分析技術，同時也需要對數據進行深入的挖掘和分析，因此需要掌握相關的技術和知識。

3. 此外，隨著大數據技術的不斷發展，還需要不斷學習和更新自己的知識，掌握新的技術和工具，以適應不斷變化的市場需求

在大數據專業的大一階段，學生通常會學習一些基礎的計算機科學和數學知識，以及一些與大數據相關的課程。以下是一些可能的學習內容：

編程基礎：學習一門編程語言（如Python、Java等），掌握基本的編程概念和技巧，包括變量、條件語句、循環、函數等。

數據結構與算法：學習常見的數據結構（如數組、鏈表、棧、隊列、樹等）和算法（如排序、查找、圖算法等），以及它們的實現和應用。

數據庫基礎：了解數據庫的基本概念和原理，學習SQL語言，掌握數據庫的設計和管理技術。