NPL 算法工程师需要学习的课程包括：

- 数学基础：高等数学、线性代数、离散数学等，为算法设计和分析提供数学支持；

- 编程语言：Python、C++等，掌握至少一种编程语言，能够进行算法实现和系统开发；

- 机器学习：学习机器学习的基本理论和算法，如线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机等；

- 深度学习：掌握深度学习框架，如 TensorFlow、PyTorch 等，了解神经网络的基本原理和常见模型，如多层感知机、卷积神经网络、循环神经网络等；

- 自然语言处理：学习自然语言处理的基本概念和技术，如词法分析、句法分析、语义理解、文本分类、情感分析等；

- 数据结构与算法：掌握常见的数据结构和算法，如数组、链表、栈、队列、二叉树、图等，能够进行算法设计和优化；

- 计算机基础：学习操作系统、数据库、计算机网络等基础知识，了解计算机系统的基本原理和运行机制。

以上是一些常见的课程，实际学习内容还会根据个人兴趣和职业方向的不同而有所差异。此外，通过实践项目和参与开源社区也可以提升实际操作能力和解决问题的经验。