计算工程师需要学习的课程和技能包括：

数学基础

概率论与统计学：理解样本空间、事件和概率，条件概率和贝叶斯定理，概率分布及其性质，期望和方差等统计量。

微积分、线性代数：为理解和分析算法提供数学工具。

编程语言

Python：因其简洁易读的语法和强大的库如Pandas、NumPy、Scikit-learn等，在数据科学和机器学习领域表现出色。

C++：以高性能和可移植性著称，适用于需要高效、灵活和可扩展的人工智能和大数据分析任务。

Java：因其高可用性和性能，在金融领域的算法开发中广泛应用。

数据结构与算法

基本数据结构：链表、数组、栈、队列、树等及其操作。

常见算法：排序、搜索、动态规划、贪心算法等及其应用。

算法复杂度分析：理解算法的性能并能够进行复杂度分析。

算法设计与分析

掌握算法设计技术：贪心算法、动态规划、分治等。

算法性能分析：能够分析算法的复杂度并证明其性能。

近似算法和随机化算法：了解这些算法在特定情况下的应用。

分布式系统

大规模分布式系统的架构和原理：了解如何设计和实现可伸缩、高可用的算法。

分布式数据处理技术：如MapReduce、Spark等。

机器学习和深度学习

基本概念：理解机器学习算法和技术，如监督学习、无监督学习、强化学习等。

模型训练和评估：能够应用算法来训练和评估机器学习模型。

软件工程实践

敏捷开发方法：如Scrum、Kanban，能够在团队环境中有效地工作。

软件工程原则和最佳实践：理解软件开发的生命周期和开发流程。

其他相关课程

计算机体系结构：理解计算机硬件的基本构成和工作原理。

操作系统原理：了解操作系统的基本原理，如进程管理、内存管理等。

数据库原理：掌握数据库的设计、管理和优化。

计算机网络：理解网络通信的基本原理和协议。

软件工程：掌握软件开发的方法论和工具。

实践和项目经验

通过实际项目或研究，积累编程、算法设计、系统设计和优化的经验。

学习使用大数据分析工具，如Hive、Spark等进行数据处理和分析。

沟通和团队协作能力

能够清晰地表达自己的想法，并在团队中有效沟通和协作。

总结来说，计算工程师需要掌握广泛的知识和技能，包括数学、编程、数据结构与算法、算法设计、分布式系统、机器学习和深度学习等，并且需要具备良好的软件工程实践和团队合作能力。