算法工程师一般需要学习数学、计算机科学、编程语言、数据结构与算法、机器学习/深度学习等核心专业课程，同时需掌握领域应用技能（如自然语言处理或计算机视觉）和工程实践能力。

1. 数学基础
   概率论与数理统计、线性代数、微积分是算法设计的理论支撑，用于分析数据规律、优化模型性能。离散数学则对逻辑设计和算法推导至关重要。

2. 计算机科学与编程
   需精通Python、C++或Java等语言，并掌握操作系统、计算机网络等底层原理。数据结构（如树、图）和算法（如动态规划、排序）是解决实际问题的核心工具。

3. 机器学习与深度学习
   从监督学习到强化学习，需熟悉经典模型（如神经网络、决策树）及框架（TensorFlow/PyTorch）。特征工程和模型优化能力直接影响算法效果。

4. 领域技术与工程实践
   根据方向选修自然语言处理（NLP）或计算机视觉（CV）等课程，同时学习分布式计算（Hadoop/Spark）和系统设计，确保算法可落地。

掌握这些课程后，算法工程师能高效处理复杂问题，但需持续跟进技术迭代并积累实战经验。