大数据技术作为一门新兴的学科，在大学中被广泛地纳入必修课程。以下是一些大数据技术大一的必修课：
1. 数据结构与算法：这是大数据技术的基础，主要学习数组、链表、栈、队列、树、图等基本数据结构，以及排序、查找、递归等基本算法。
2. 数据库原理：学习关系型数据库和非关系型数据库的基本概念和原理，包括SQL语言、事务处理、并发控制等。
3. 计算机网络：了解计算机网络的基本原理和协议，包括TCP/IP模型、路由选择、网络安全等。
4. 操作系统：学习操作系统的基本概念和原理，包括进程管理、内存管理、文件系统等。
5. 计算机组成原理：了解计算机硬件的基本组成和工作原理，包括CPU、内存、输入输出设备等。
6. 软件工程：学习软件开发的基本原则和方法，包括需求分析、设计、编码、测试、维护等。
7. 大数据处理技术：学习大数据的基本概念和处理方法，包括数据采集、存储、处理、分析等。
8. 机器学习基础：了解机器学习的基本概念和原理，包括监督学习、非监督学习、强化学习等。
9. 人工智能基础：了解人工智能的基本概念和原理，包括自然语言处理、计算机视觉、语音识别等。
10. 大数据应用实践：通过实际项目或实验，将所学知识应用于实际问题解决中，提高实践能力和创新能力。
这些课程旨在帮助学生掌握大数据技术的基础知识和技能，为后续深入学习打下坚实的基础。同时，这些课程也有助于培养学生的创新思维和解决问题的能力，为未来的职业生涯做好准备。
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