大数据基础课程通常涵盖以下几个核心主题：

1. 大数据概述：介绍大数据的概念、特点、应用领域以及大数据技术发展的背景和趋势。

2. 大数据生态系统：讲解大数据相关的技术栈，包括Hadoop、Spark、Kafka、Flink等，以及它们之间的关系和作用。

3. 数据采集与存储：介绍如何从各种来源收集数据，以及如何使用HDFS、HBase、Cassandra等分布式存储系统进行数据的存储和管理。

4. 数据处理与分析：讲解如何使用MapReduce、Spark等分布式计算框架对大数据进行处理和分析，包括数据的清洗、转换、挖掘和可视化。

5. 数据挖掘与机器学习：介绍数据挖掘的基本概念、方法和工具，以及如何使用机器学习算法进行预测分析和模式识别。

6. 数据安全与隐私保护：讲解大数据环境下的数据安全问题和隐私保护措施，包括数据加密、访问控制、审计和合规性要求。

7. 大数据应用案例：通过实际案例，展示大数据技术在各个领域的应用，如金融、医疗、电商、交通等。

8. 大数据开发实践：通过编程实践，让学生掌握大数据处理和分析的基本技能，包括编写MapReduce程序、使用Spark进行数据处理等。

9. 大数据平台管理：介绍大数据平台的架构、部署和管理，包括集群的搭建、配置、监控和优化。

10. 大数据发展趋势：分析大数据技术的发展趋势，如云计算、边缘计算、人工智能与大数据的融合等。

大数据基础课程旨在帮助学生了解大数据的基本概念、技术和应用，培养他们在大数据领域的基本技能和素养。