電腦專業的學生必須掌握的五門課程

電腦專業概念有點大。就電腦科學與技術專業而言，以下這些是必修的：

1、電腦群組成原理（包括先修課程“數字邏輯與數字系統”，簡稱“數電”）：這是一門硬體基礎課，學完後你能清楚的知道如何從用最簡單的數字元件，像搭積木一樣構成整個電腦系統，那就算及格了。

2、線性代數，機率論和離散數學：要知道，凡是能稱之為“科學”的專業，就必須有一定的數學功底，否則難以稱作“科學”。這三門課我覺得是本科時期最重要的三門數學課，比高等數學重要。如果你想在電腦科學的道路上走遠點，那這三門可是必修的。

3、MIT開設的《Introduction To algorithm》，中文版叫《演算法導論》：我覺得應該學習它而不是國內習慣開設的《資料結構》。資料結構僅僅是演算法的一部分，國內的資料結構課程迴避了很多本質的東西，僅僅是對一些常見的資料結構的羅列，學起來總有些不痛不癢的感覺。《Introduction To algorithm》雖然有些章節夾雜著很多很讓人討厭的“數學”，但卻能從本質上帶你領略這門十分必要而且有趣兒的課。

4、作業系統與編譯原理：作業系統可以說是《演算法導論》的實驗課，最好能在學習期間自己實現一個小型的作業系統，或者作業系統各分系統的Demo。編譯原理可能是普遍本科生覺得難的一門課，但是作為軟體科學家，這是基礎中的基礎，學完之後所有的語言在你看來應該沒有太大的區別，這麼課應該是離散數學+演算法導論的實驗課。最好能在學習期間自己實現一個小型的編譯器，語言最好是自創。

5、掌握一門常用的程式設計語言和編程技術：能瞭解你用過的所有的程式內部大致是怎樣的，能用你熟悉的語言編寫大部分的程式，至少不能是對任何一個程式滿頭霧水。

以上這些不難做到，我覺得是基礎中的基礎，我偏激的以為，不能掌握他們就不應該獲得學位。

簡而言之：

1. 數學課 (機率，統計，微積分等等）
2. 語言課（java，c++等）
3. 資料結構和演算法
4. 電腦網路
5. 作業系統和編譯原理

其實只要演算法和數學牛，可以吃遍矽谷大多數的IT公司。

具體書籍

1. Concrete Mathematics  具體數學，絕對是電腦科學的數學基礎“之一”，國內的電腦科學跟不上國外的一大原因，我始終認為是數學上的差距。
2. Introduction to Algorithms 演算法導論，所有的程式都需要演算法作為基礎，所以演算法是不得不學的。
3. Introduction to Computer Science and Programming 整體的介紹了電腦，同時也讓學生瞭解CS能幹嘛，自己該幹嘛。
4. Operating System Engineering 作業系統的重要性不言而喻，同時也介紹了編譯器。
5. Network 網路編程，中國 大學的本科生們有多少能熟練於網路編程。當今又有多少程式不需要考慮到網路。

有時候問自己幾個問題：

• 當你學完各種數學、原理、演算法之後，你能用這些知識解決什麼問題？
• 你能開發出什麼應用或系統嗎？你具備多強的開發能力？
• 是更多人對這個專業更感興趣了，還是心生厭倦、恐懼、甚至放棄了？
• 大學畢業到現在，還有多少知識你還記著？有多少還在用？

其實能解決問題的課程才是最重要的。