想学计算机怎么入门？

如何一种技能的入门都是至关重要的，IT入门技能掌握的如何直接影响接下来技能的掌握和发展，对于刚开始进入IT的新人来说，“必备技能”往往意味着一个长长的、标有重要度的学习列表，但是过长的列表通常会导致新人不知如何开始学习，压力倍增。本文尝试列举出最重要的几个技能，也期望通过此列表能给新人一个比较明确的学习重点和路径。

一、IT入门学习：深入学习一门编程语言

没有掌握任何一门编程语言，就不可能成为一名编程人员。

许多程序员试图在学习之初一次学习几种编程语言，以便应对他们第一份软件开发工作的需要。虽然我认为开发人员最终会学习多种编程语言，但建议不要在开始时这样做。

因为同时学习多种语言只会导致混乱，也会分散学习其它技能的精力。相反，我建议深入的学习一种编程语言，这样也会对使用这种语言编写代码感到非常有自信。

二、IT入门学习：如何组织代码

新手程序员在完成编程语言的学习之后，或者最好在学习编程语言的同时，需要掌握的是如何正确的组织代码。

通过StevenMcConnell所著的《CodeComplete》，可以帮助学习这个宝贵的技能。

组织代码意味着编写良好的、清晰可理解的、不需要大量注释的代码，因为代码本身是可自注释的。许多软件开发人员究其整个职业生涯都不曾具备这样的技巧，但是这个技能却是判断一个软件开发人员的技术和能力的首要标准。良好的代码结构代表的不仅仅是完成了编码工作，而是对编码事业的热衷奉献。

对于新手程序员来说，简洁清晰且含义明确的代码，能让你轻松地通过面试。

提升代码结构已经成为了软件开发的重要部分，但是提升的过程却是十分严格的。在这个过程中，虽然不需要编写新的代码，但是却需要和团队成员一起花费大量时间来维护现有的代码。

三、IT入门学习：测试

现在，很多的软件项目都采用了所谓的敏捷流程，软件开发人员和测试人员合作的更加密切。代码质量成为了整个开发团队的责任，所以开发人员也需要对测试知识有一定了解。

四、IT入门学习：开发平台与相关技术

应该至少对一个开发平台以及与之相关的技术或框架有一定的经验。

平台通常意味着 *** 作系统(OS)，但它也适用于与 *** 作系统类似的其他抽象系统。例如，你可能是专注于Mac或Windows *** 作系统的Mac开发人员或Windows开发人员，同时你也可以是专注于特定Web平台的Web开发人员。

具备某个特定平台的专业知识，不仅仅意味着需要熟悉平台本身，还需要掌握开发平台常用的开发工具、模式和通用框架。

五、IT入门学习：数据库基础知识

目前，北京北大青鸟认为主要有两种数据库技术：关系数据库和文档数据库。

现在的开发人员应该很熟悉关系数据库，但同时也应该对文档数据库有所了解。

在软件开发中，数据库通常用于存储应用程序的数据。

想要自学it，得明白以下几点

1 应该选择什么编程语言

可能困扰编程新手最多的一个问题是我应该学什么编程语言或者我需要学习哪些课程才能做出一个web、一个app，很多人一直纠结这个问题，陷入了东学一点、西看一点的死循环，到头来啥也没学好，这会很浪费时间。

刚上大一的时候，我也很想知道应该选择什么编程语言。我问了很多人，网上各种查资料，但所能得到的答案都很片面，多数对这个问题答非所问，总是回答说“某某编程语言难”，“某某编程语言性能好”。其实作为初学者，我们对计算机体系都不了解，就不要过多地去纠结性能，或者难易等因素，原因我等下再说。

如果你有明确的方向，那么很好选择。如果你想做算法、机器学习方向，那么python是最好的选择。如果你想做web开发，java、php等都可以。如果想做一些更底层的工作，那么就可以选c。当然这是建立在你有明确方向的基础上。可是，很多人都没怎么接触过计算机行业，特别是和我一样刚入学就被调剂到计算机专业的人。对这些同学来说，各个编程语言就只是个名字，除了叫法不一样，你根本不知道它们有什么差别。所以索性不要纠结了，我替你选一个吧。

如果你是在校大学生，那么你有大把连续的时间，就先学习c，然后再学c++。我个人是学c入门的，也许很多人不理解我为什么推荐学c，因为c和c++都很难、很复杂，看起来并不适合入门。然而正是它们的难和复杂才能让你更好地理解计算机系统计算机系统不是指 *** 作系统。学习编程不是学习编程语言，而是学习一个计算机生态，即一个庞大的知识体系。只会编程语言而不理解整个计算机的体系，就像只会写字而写不出好文章。了解c/c++和了解计算机系统是极为贴合的，向下可以帮助你更容易地理解 *** 作系统、编译原理、计算机网络、计算机组成原理，为什么呢？因为较为底层的东西很多都是用c实现的，和系统的贴合度极高，很多教材源码甚至教程，在讲述这些知识的时候都是用c或c++作为媒介。而向上，c++面向对象的机制，也可以做出一些应用，譬如五子棋游戏等，也不会显得那么枯燥。花个小半年时间了解c和c++，之后你就会觉得看书、看资料可以轻松很多。

如果你是一个上班族，但是刚刚学习编程，可能学c和c++对你来说有些复杂和困难，因为学习它们确实是很需要时间。你们不像在校生那样有大把的连续时间，而零碎的时间去学习一个比较复杂的东西效果不见得有那么好，所以可以先学一些更容易见效的编程语言，从python入手吧，至少能快速做出一些小应用，不至于丢失了兴趣，但是真的要入门编程又还得看看与计算机系统相关的书籍，这样才能更深层次地去编程，譬如深入理解计算机系统这一本书可以读很多遍，这本书把整个计算机系统给串起来了。

2学习编程，我需要学习哪些课程？

我要学哪些课程？我为什么要学习如高数、离散数学、线性代数、概率论等课程？

这个问题也是之前困扰了我很久的问题。不过我现在想通了，对于高数、离散、线性代数、概率论等课程，很好解释，做算法的同学肯定知道为啥要学习这些课程。机器学习中会大量用到上述提到的课程，所以会比较好理解。对在校生而言，学校开设的很多课程我们不知道为什么要学，我们很疑惑，不知道学它有什么用，这个时候我们就会很纠结，还会产生抵触情绪。这很正常，因为我们学习得不够深入，自然不能理解它们的用处。

在我看来，大学本科课程更多的是面向“面”的教学，即什么课程都教给你一些，但是又讲得不那么深入；而工作或者读研，更多的则是面向“点”的学习，用到的知识更专。本科时，学校也不知道你以后是去搞算法、还是搞架构、还是搞服务器开发，甚至去搞硬件，所以学校需要你学很多课程，至少有个了解。对学生来说，一方面可以从中选择自己感兴趣的点；一方面也可以对未来的就业方向有些启发。所以即使像数电、模电等课程，虽然之后可能用不着，但是你也要学，并且会花费大量的时间。虽然你最后不一定去搞硬件，但是这些课程也会让你更容易去理解一些知识，比如cpu中的逻辑器件。

如果你在大一的时候就有一个明确的定位，知道自己今后想从事哪方面的工作，课程与课程之间是可以调一下优先级的。不过像大学物理，这种课程确实是对编程没有帮助，但是像我前面所说的，大学教育更注重广度，大物等课程可能就是为了给你普及生活常识吧。

其实，大学教育的问题是普遍存在的，我认为我们学习一项技能的时候，应该采取的是项目驱动式学习，即需要用到什么东西时不会了再去学，而不是先填鸭式的都填进脑子，并且在学习的过程中我们还不知道它这是干嘛用的，等之后用到了，甚至不记得自己学过，反而查资料才会想起：哦，原来我之前学的xx科目是这个用处啊，可是我当时并没有好好学。很多时候学生时间的浪费可能还是要怪老师、怪学校，他们一开始没给我们做好充分的课程介绍。所以，在经过比较多的编程和项目实践后，我认为一个比较好的学习方式是，改良版的项目驱动学习法。即：

学习一段时间，做个小项目，将做项目遇到的问题记下来，针对性地学习相关知识，然后再实践，再学一段时间理论，让知识成网状发射状地变大。当然，项目驱动式学习有一个弊端，就是每次学习的知识都是项目所需要的，很零碎、不成体系，所以需要改良，即在采取项目驱动学习法的时候每天抽一段时间去完整地读一本书，或者一个相关问题的完整介绍，这样就很容易把一些知识成体系地串起来。这样一段时间下来，慢慢的，你就知道我们为什么要学那么多科目，学这些科目能干什么。

谈到数据获取，可能最容易想到的是爬虫，爬虫是一个在知乎上被说烂了的话题，所以我不想多说它是什么。很多时候有人觉得爬虫简单，为什么呢，因为有现成的框架，所以获取少量的数据就比较容易。但是当你需要爬取的数据很大的时候（比如我之前抓取了知乎500万用户的数据，在下班的时间、用自己家里普通的pc，计算机性能并不是那么好，比不上服务器，又要在不被封IP的情况下抓到这么大量的数据，然后对数据进行清洗，最后还要可视化展示），使用现成的爬虫框架就并不是那么容易实现了。况且，我需要抓很多数据源，并不是一锤子买卖。所以我选择去开发一个系统，即在现有的框架下进行二次开发，搭建一个属于自己的爬虫系统，并植入一些算法。我在系统中添加了很多中间件，直到现在，它还可以在10分钟内就部署一个能抓取大量数据的爬虫应用。

学习计算机的内容顺序：基本 *** 作、打字速度、知识定位、办公软件、专业知识。

基本 *** 作：需要掌握电脑开机、关机、待机、关机、重启等各种方法，使用鼠标的基本功能，复制、粘贴、滚动等。

打字速度：提升自己的打字速度，方便以后的各种 *** 作，熟能生巧，多花费点时间去练就可以。

知识定位：计算机相关的知识、领域、技能很多，这就需要做好定位，看自己需要学习，专研哪方面的知识，然后着手去学习相关的知识，进行大量实践 *** 作即可。

办公软件：应付日常的工作，我们掌握相关的办公软件，如：表格、文档、画图等。

专业知识：针对自己所需的专业知识，去学习、研究，去参考成功的案例。还需要在实践中运用自己所掌握的知识，以及总结相关的专业知识和经验。

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