卷王指南，大學計算機專業，面臨分專業，計科，軟工，大資料，物聯網，網路工程，該選什麼？

同學們好，我是王老師——二哥呀！（笑噴）

好巧！前幾天有同學私信問過我這個問題：大學計算機專業，面臨分專業，計科，軟工，大資料，物聯網，網路工程，該選什麼？再加上高考結束後填報志願，想必 CSDN 上有很多同學挺迷茫的。

我就來（主觀地）一一分析下，從後往前。

網路工程，聽起來還算是蠻高階大氣上檔次的，大家可以去百度百科或者維基百科看一下這個專業的解釋。我的理解是網路工程是將計算機以及其他裝置串聯完成網路通訊，以及智慧化監控的學科。主要的分支有：路由交換、網路安全、無線網路等等。

我之前在的一個公司（十年前了），一百多號開發，但就兩三個網路專業的人才，他們很重要，一旦機房的網路出問題，都得靠他們解決。嗯，說句“心懷鬼胎”的話，平常我們最喜歡的一件事就是網路出問題，或者公司斷電，嗯，天賜的“摸魚好時機”。當然了，這種機會不多，這兩三位同事總是能在最短的時間內把問題解決掉。

物聯網，也簡稱為 IoT，是近些年比較火的一個概念，是指將日常的物理物件連線到網際網路的過程——從醫療裝置，到可穿戴裝置，小到智慧家居，大到智慧城市。

先說說我家的情況吧，比較常用的智慧裝置有兩個，一個是掃地機器人，需要地面牆角比較規整一點才能比較順利地完成清潔工作；一個是小夜燈，人經過的時候就亮起來，過一會自己就滅了，但經常夜裡翻個身它就亮了，還有點“智障”。

相對來說，物聯網還有很大的發展空間，比如智慧交通，再比如智慧農業，具體點的例子就是通過溼度感測器來自動觸發灌溉等。

大資料，也就是 Big Data，我瞭解到的適用於大資料的技術有：分散式檔案系統、分散式資料庫、雲端計算平臺、可擴充套件的儲存系統等。奧巴馬曾說“大資料”是未來的石油，可見其重要性。

大資料專業是典型的交叉學科，不僅涉及到計算機，還會涉及到數學和統計學，不僅對學校的學科實力有要求，對個人的硬性基本功也是有要求的。

軟體工程專業是以電腦科學為基礎的，更加強調軟體開發的工程性，包括軟體需求分析、軟體設計、軟體測試、軟體維護和軟體專案管理等。

電腦科學，也就是計科（Computer Science，簡稱 CS），不僅會研究計算機的硬體，也會研究計算機的軟體，更具體的主題包括程式語言、程式設計等。

先插個樓，開局一張圖：計科最佳指南。

我之前讀過鄒欣大佬（目前是 CSDN 副總裁）的一本書——《構建之法》，第一章就對軟體工程和電腦科學的關係做了解釋，它們開設的課程很相似，但本質上它倆是完全不同的。

電腦科學這一學術領域可以分為：計算機理論、資訊和編碼理論、演算法和資料結構、形式化方法、程式語言等。

偏實踐的領域：計算機體系結構（或者叫計算機組成原理）、作業系統、計算機網路、安全性和密碼學、人工智慧、計算機圖形學、人機互動、嵌入式系統和軟體工程。

按照武俠小說來講，電腦科學更像是九陽神功、乾坤大挪移這種頂級內功；而軟體工程更像是七傷拳、龍抓手、太極拳法等武功招式。在內功渾厚的基礎上，武功招式就可以打出最大的傷害值。

另外還有一種比較功利性的說法：如果打算本科畢業後就參加工作，可選軟體工程，如果打算考研進修，可選電腦科學。

不過，在我看來，無論選擇電腦科學還是軟體工程，大部分同學最終的選擇都是做一名軟體工程師。（落腳點還是很實在，增刪改查嘛，hhh）

當然了，軟體工程師可以分為兩種：一種是充分理解了電腦科學，從而有能力應對充滿挑戰的創造性工作；另一種僅僅憑著對一些高階工具或者框架的熟悉而勉強應付。

第一種工程師能隨著時間的流逝，不停地成長，最終成為技術大牛；而第二種工程師往往浮於表面，只學習某些特定的工具和技術，而不研究底層的原理，慢慢就會停滯不前。

我個人的總結就是，軟工的核心還是計科，計科學得好，軟工、大資料、物聯網、網路工程都是可以自如應對的。

接下來就很重要了！怎麼才能好學計科呢？怎麼才能成為別人眼中的大牛呢？

先說理論。

如果你要學習物理，我推薦你順著物理的發展史學習，先學習牛頓的經典物理，再學習熱力學、電磁學，然後學習相對論、量子力學這些徹底推翻經典物理的，最後學習電動力學這種硬核的。

整個學習過程，是自底向上的。學計科也要這樣嗎？

先學習電路，然後學習馮諾依曼結構，造一臺計算機？接著再學習如何用匯編寫個 mini os？接著學習如何寫一個簡易版的編譯器？最後再學習高階程式語言，比如說 Java、Python、C++？

顯然這樣是行不通的！電腦科學的學習最好是自頂向下。

什麼是頂？在我看來，就是一門高階的程式語言，比如說 Java、C++ 或者 Python。我個人從事 Java 後端開發的時間比較久，所以還是拿老本行來說。

當你學習到 Java 併發程式設計中的“原子性”、“同步”、“非同步”、“程式”、“記憶體分配”這些概念的時候，你自然而然會產生很多疑問，然後就會去學習作業系統，學習計算機組成原理，然後你的一系列問題就會逐漸被解決。

當你在學習 Java 的時候遇到效能問題時，你就會去研究，啊，原來 Java 是一門解釋型的程式語言，而 C 語言是一門編譯型的程式語言，所以 Unix/Linux 這種作業系統要用 C 語言來實現，因為要最大限度的壓榨硬體的瓶頸。

當然了，Java 為了提升自身的效能也是費盡心思，比如說即時編譯（JIT，Just-In-Time）通過在執行時將位元組碼編譯為本機機器程式碼來提高效能；比如說垃圾回收機制的升級，從 GC 到 ZGC，GC 的痛點在於垃圾回收期間，所有的執行緒都會停止活動，等待 STW（Stop The World）的結束，而 ZGC 在標記、轉移和重定位階段幾乎都是併發的，大大縮短了停頓的時間。

跑偏了，繼續來說。

當你用 Java 實現某個業務需求時，發現人家的演算法實現比你快得多，你自然會好奇，為什麼會這樣？然後你發現人家用的資料結構和你的不同，接著你就會去學習資料結構，再瞭解一些高效的演算法，比如動態規劃等。

你看，從學 Java 的語法開始，你一步步學到了作業系統、計算機組成原理、資料結構與演算法。

跟著需求去學習，才能真正學好電腦科學。

我也會給你推薦《CSAPP》這本黑皮書，畢竟永遠的神，但如果你沒有程式設計基礎就去啃，你可能很快就會被勸退的；反而，一開始，你讀一讀我寫的《教妹學Java》，或者去 B 站上看尚矽谷或者動力節點這些培訓機構的 Java 視訊課，沒準你會越學越覺得有信心——這麼簡單的東西，我這麼聰明，還能學不會？你會有這種自信的錯覺的！

反而一開始去啃 CSAPP，你會感覺，老天！我特麼是個廢材啊，我學的什麼鬼玩意，這竟然看不懂，學不會？

你可能要問，程式語言有很多種，Java、Python、C/C++、Go、JavaScript 等等，選哪一個呢？

選擇 Java 吧，常聽人說“人生苦短，我用 Python”；選擇 Python 吧，常聽人說“Go 是 Google 的親兒子，發展勢頭正勁”；選擇 Go 吧，常聽人說“前端（JavaScript 必學）更容易學習一些”；選擇 JavaScript 吧，常聽人說“C/C++ 具備現代程式設計的基礎要求，是很多程式語言的基礎。”

然後就又麻了！

我是從大一就開始學習的 Java，當時沒有選擇，因為不知道還有其他程式語言（噓），學校讓學 Java 就學了 Java。只能說非常的幸運，選對了。

那麼同學們也不需要糾結，前端、Java、Python、C++/C，到底怎麼選？學校安排啥就學啥，如果學校沒安排，那麼選 Java 可能是最樸實無華的選擇，因為綜合（就業崗位和薪資）考慮的話，Java 是其他程式語言無法替代的。

當然了，你也可以選擇 C 語言，這也是一個無法反駁的選擇，C 語言是其他很多程式語言的基石，學了這個，再學其他任何一門程式語言都是很好的基礎，只不過，指標這塊確實令人頭痛！

選擇一門程式語言後，踏踏實實地去學習，就會連根拔起很多其他方面的內容，比如說資料庫、資料結構與演算法、計算機組成原理、作業系統、計算機網路等等。

• 那 C 語言該怎麼學呢？
• 那 Java 該怎麼學呢？
• 那資料庫該怎麼學呢？
• 那資料結構與演算法該怎麼學呢？
• 那計算機組成原理該怎麼學呢？
• 那作業系統該怎麼學呢？
• 那計算機網路該怎麼學呢？

一個一個來解決。

C 語言：

推薦翁愷教授的《C 語言程式設計》，B 站地址：

https://www.bilibili.com/video/BV19W411B7w1

Java：

你可以先看看我整理的這份 GitHub 上星標 115k+ 的 Java 教程，裡面涵蓋了 Java 所有的知識點，包括 Java 語法、Java 集合框架、Java IO、Java 併發程式設計和 Java 虛擬機器，內容不多，只講重點。

GitHub 星標 115k+的 Java 教程，超級硬核！

資料庫：

• 《SQL 必知必會》
• 《高效能 MySQL》
• 《MySQL技術內幕-InnoDB儲存引擎》
• 《Redis 深度歷險：核心原理與應用實踐》

資料結構與演算法：

• 《演算法 4》
• 吃完 300 道 LeetCode 題後，我胖得快炸了

計算機組成原理：

• 《計算機是如何跑起來的》
• 《CSAPP》，也就是《深入理解計算機系統》

作業系統：

• 龍書《作業系統概念》
• 《現代作業系統》

計算機網路：

• 網路是怎樣連線的
• 圖解 HTTP
• 圖解TCP/IP
• TCP/IP詳解 卷1：協議

你可能要問，一定要按照這個次序嗎？

答案是可以不按照，但我這裡有 3 個重要的“先決條件”：

• 你最好先從一門程式語言開始，然後不斷縱向和橫向擴充套件；
• 你最好先學計算機組成原理再學作業系統；
• 你最好先學計算機網路和作業系統再學分散式系統；

限於 CSDN 外鏈的原因，學習資源我這裡沒法列全。

但考慮到同學們的訴求，我上週末花了兩天的時間，整理了一份 CS 自學指南，裡面囊括了所有我認為值得推薦給大家的學習資料（有書、有視訊、有公開課、有線上文件），這些學習資料不用懷疑，我都看過，雖然有些沒有看完，已經在 GitHub 上開源了。

https://github.com/itwanger/LearnCS-ByYourself

你可以大致按照我列出的順序，藉助我推薦的教材和視訊課程，最好是兩者兼顧，然後花 100-200 個小時去學完每一個科目，然後在之後的程式生涯裡，不斷重溫這些精華，你會來感謝我的！

要把這些內容全部學完，當然是需要花時間的，不可能一朝一夕就能完成，大學期間可能完全學不完，即便是工作幾年後仍然可能學不完，但相信我，你會在這條路上得到快樂，得到滿足的。

還有什麼比學習更重要的事情呢？

如果有，那就是給二哥點個贊，來個三連了！