最近几年计算机专业非常流行，各大高校技术类院校都会开设计算机专业，曾经的互联网、移动互联都带火了计算机专业，目前以人工智能为导向的，下一代智能化发展热潮还在继续。计算机专业还是依旧热门的专业。

但是仅仅停留在应用计算机，不足以应对未来的激烈竞争和发展，这里梳理一下对于想要学习计算机专业的人士一些建议，仅仅个人观点：

1.计算机科学的基础

不论互联网、移动互联网、人工智能(AI)、智能设备，都离不开计算机的基础，这些基础知识依旧支撑了近几十年的发展基座，掌握好基础知识才能更好的领悟，应对上层框架和应用的变化。主要分为几大类：

• 计算机组成原理
  学习计算机的硬件结构，包括CPU、内存、存储设备、I/O设备等。推荐书籍：《计算机组成与设计：硬件/软件接口》。
• 操作系统
  掌握操作系统的基本概念，如进程管理、内存管理、文件系统等。推荐书籍：《现代操作系统》（Andrew S. Tanenbaum）。
• 数据结构与算法
  学习数据存储与操作的基本方法以及常用算法，了解算法的时间复杂度和空间复杂度。推荐书籍：《算法导论》（Thomas H. Cormen）。

2.编程语言和开发技能

• 基础语言学习：C语言：适合理解简单编程和内存管理，开发底层软件。Python：语法简单，适合入门和快速开发。尤其目前大火的人工智能，让Python语言更是登顶编程语言排行榜第一的位置。Java：面向对象编程的经典语言，适用于企业级大规模应用的开发。近几年比较流行的Golang和Rust也可以尝试。
• 项目实践：实现基础算法（如排序、查找）。开发简单的工具或游戏（如：备忘录、记账软件、贪吃蛇游戏、消消乐）。
• 版本控制：学习Git和GitHub的基本操作、管理代码，开发人员必备。对于代码开发的版本管理控制，Git一直处于领先的地位。

3. 选择方向深入学习

以下方向将会作为工作或者发展的细分行业， 需要深耕才会有更大的积累和收获。

• 软件开发：学习面向对象编程、设计模式、数据库管理，适当的掌握一些前端开发技能（HTML/CSS/JavaScript、Node.js、React/Vue等）。
• 人工智能与机器学习：研究Python数据科学库（如NumPy、Pandas）、机器学习框架（如PyTorch、TensorFlow、）。PyTorch流行指数更高，对于模型训练的框架更受用户青睐。
• 网络安全：掌握网络协议（如TCP/IP）、渗透测试和加密算法。
• 嵌入式开发：学习单片机编程、ARM开发和物联网技术。
• 游戏开发：学习Unity或Unreal Engine引擎。对于开发大型游戏的必备框架，适用于多个终端。

学习建议

1. 实践为主，理论为辅
   不仅要抛开书本学习，还需要主要写代码和开发项目。基础知识距离实践还是有一定差距，要想开发出来的项目达到市场化，就需要不断练习，以及使用来提升知识的真正掌握。
2. 注重基础，稳扎稳打
   数据结构、算法和操作系统是核心，掌握这些能力应对多个领域的挑战。
3. 多接触开源项目
   阅读和参与开源代码，有助于提高编码能力和团队协作能力。GitHub作为全球最大的代码托管仓库，上面有很多优秀的项目可以学习或参与其中，对于能力提升有很大帮助。GitHub不仅仅托管代码，上面还有很多其他学科资料等学习。

数学对计算机的影响

1. 提供理论基础

• 离散数学：支持数据结构、算法分析、图论等计算机领域。
• 线性代数：在图像处理、机器学习和数据分析中至关重要。
• 概率与统计：用于机器学习、数据科学、网络模型等。
• 微积分：在优化算法、计算机图形学中起着关键作用。

2.提高逻辑思维能力

数学训练可以培养严谨的思维方式，有助于更好地理解复杂的程序逻辑。

3. 拓展高端事业

深度学习、量子计算、密码学等领域高度依赖数学知识。