[教育信息] 计算机是最难的工科吗？

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[教育信息]计算机是最难的工科吗？

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最近在学汇编，很难，感觉比学校里的计算机课程难多了。想起学长告诉我们要去看一大堆的书（他本人晒过他看过的书的照片，堆了一米左右）。其他工科专业好像没必…

某国际知名化工设计软件的一位经理跟我们讲：
他们公司需要招“既懂计算机，又懂化工”的人来做软件。
但是这种人太难找了，所以他们就招了一批懂计算机的，培训他们学化工；又招了一批懂化工的，培训他们学编程。
结果发现，学化工的人不仅普遍有一定的编程基础，而且要的工资还低。后来他们就逐渐不怎么招学计算机的了。

如果是自学的话，计算机（软件工程）当然是最简单的工科，没有之一。
也没别的，这是唯一一个可以把整个工作和实验环境放到你家卧室床头一平米之内的工科学科。且开源成风，信息壁垒也是全工科最低。除了计算机外的其他工科，没有个好的平台，几乎完全无法自学。
打个比方，如果你去学计算机，你可以不花一分钱接触到当今最先进的游戏引擎的源代码。但如果你学的是机械，你能不能搞得到比亚迪或者特斯拉的CAD图纸和模型？如果你学的是土木，你搞不搞得到隔壁学校的建筑施工图？
就不说各种专业软件那动辄一年上万的订阅费用了，VS和VS Code可是一分钱不要哦。

计算机是最简单的工科，因为这是最开放的工科。
所有的资料，上至chatgpt-3顶尖AI，下至linux操作系统，开源驱动程序，都是有公开资料，甚至是有源代码的。只要你肯学，整个链路不需要一分钱，网上全能搜到，真正可以从0开始成为大师的。
反观一些电气，通信专业，稍微有点技术含量的东西，都是专利壁垒严重，学习资料匮乏，而且涉及硬件就会有各种制程误差，那是差之毫厘谬以千里的。要学明白，那就是盲人摸象，到处碰壁，等到了一定的熟练度才能有一定的认知。这种人为门槛造就的难度，可不是靠努力就可以解决的。
但计算机简单归简单，但再简单的事，只要卷起来，总会形成一个梯度，而目前计算机专业的梯度划分看中的就不是课程内容，而是算法、建模、以及大规模项目的工程能力。所以只学基础课程，在计算机专业也只能当个码农。当然，只要你肯努力，leetcode可以刷算法，kaggle可以刷数据建模，github可以刷工程能力。

我说一个我最近接触到的，我发自内心觉得这玩意不是人学的的工科，流体力学，不是那个只有伯努利方程的流体力学，是那个包含
温度湿度压强浓度饱和热力学管径变径层流紊流涡流折弯系数管阻压降分流汽液共存文丘里效应伯努利效应过孔小孔声速音啸引射器分水器质子膜
的流体力学。
真的不是人学的。

作为一个物理系转码的逃兵，曾经很巧合的在同一个学期正好要上固体物理+半导体物理+模电+数电+计算机体系结构。大家如果关注我列出的这几门课程的顺序，就会发现他们每一门课程的开始都是上一门课程的结束。
比如固体物理是从周期性势场中的薛定谔方程推导出布洛赫定理，然后一步步走向输运方程。
然后半导体物理是从pn节的输运方程开始一步步走向一个最简单的二极管结构。
模电是从二极管开始一步步走向三极管mos管，直到构造一个门电路。
数电是从门电路开始走向寄存器和加法电路等等。
每一门课的开头基本都是另一门课的最终章，直到期末所有这些事情全都“巧合”地串联在一起。我不敢说自己学的有多好，但历史知识倒是补充的很齐全。恍惚间觉得自己那个学期是在回顾人类电子工业的最初10年的发展。
如果从鄙视链的角度讲，我可以说自己基本是沿着鄙视链走了一遍。所以我认为自己是很有“资格”来说说自己对鄙视链的看法的。
每一门学科都可以很简单的入门，但也不妨碍某个细分领域可以把知识推向一个非常高深的级别。重点不是哪个学科可以对另一个形成鄙视链，而是你自己擅长和喜欢从事哪个学科的工作。
鄙视链就像混江湖，出来混你总要还。按理说我们物理系可以鄙视所有这些什么通信自动化计算机之类的学科，但物理系总也免不了反过来被数学的人pua不是？
对于还在大学的小朋友们，我建议在思考什么通信难还是计算机难之前。不如自己去这两个专业的公司或者实验室做做实习，自己想想自己更喜欢哪种类型的工作。比如喜欢实验室的基础研究，还是喜欢公司的工程实践，这背后往往是人的性格所决定的。
这个题目下回答一眼看过去都是各种鄙视链，什么自动化，通信，计算机互相之间变着法的排列组合鄙视链。讲真，这种鄙视链思维是我本人上大学时最大的遗憾。
就是因为这种鄙视链思维，才让身处复旦的自己一味的为了走向鄙视链的上游去选择物理系，而不是基于自己的性格去理智的选择转码。
最终结果是自己碰的鼻青脸肿之后艰难转码，也葬送了自己最美好的学习基础知识的机会。虽然现在已经有工作多年，但仍然不免遗憾。

不是。
大多数人对计算机的理解，就是这个行业干活经常要用计算机，所以他是学计算机的。
大多数人学计算机的动机，是因为各种各样的无良媒体渲染出来的高薪错觉，几乎没有琢磨过他做的领域究竟是为了解决什么问题。
大多数人对计算机编程的感觉，就是学会数据结构，计组原理，多刷刷题就会变强，压根没思考过在现实场景中究竟能做什么。
大多数人对计算机信息处理的认知，就是自信的总以为给你的数据都像书上考试题那样如同瓶装纯净水一样干净，一旦加入现实世界中你做梦都想不到的干扰，往往一个比一个沙币。
大多数人以为计算机能够成功的关键，就是总觉得书看的多技术力就是一切，忽略了天时地利人和，另外最重要的是需要很多运气，或者是有个好爹。
所以如果在某个行业你看到某个资深前辈扣扣索索的在一边撸paper一边写代码一边抬头顿足摆弄一些瓶瓶罐罐垃圾零件而且心情看上去不是很好的时候，你千万不要用“搞计算机的”和“写代码的程序员”之类的方式去拍他马屁，不然他绝对会用阴阳怪气的臭脸来鄙视你。
如果在一行混的够久，他的个人介绍里大概率有明确的细分领域，大概率不会出现什么“做计算机的”“程序员”之类的模模糊糊，咋说咋都行的字样，否则你往下拉，很可能就是卖课的。
计算机作为工具就好比锤子，不是学会怎么用锤子就能成为米开朗基罗了。
更不是学会了怎么用笔写好字，就都能成为鲁迅了。

最难的工科应该是和电有关的，包括但不限于：电子信息工程，通信工程，微电子工程，自动化，电气等。就拿我自己举例，我是学电信的，计算机学的课我们几乎都要学，操作系统，数据结构，算法，计算机组成原理，微机原理，计算机网络，python，C/C++，有的学校EE专业甚至要学Java。但是我们的课计算机专业几乎都不学，比如模电，数电，电磁场，信号与系统，通信原理，自动控制原理，Matlab，天线，微波，集成电路，VLSI。汇编有点难度，我这学期修了计算机架构，也在学MIPS汇编，我只能说比起电磁场那种天书来说，汇编还是人类能学得懂的。

最难的是自动化和通信工程，CS算难度中等的工科。

下限最低，上限最高，没有之一
你很难在工科里面找到一个，自学一个月就能实战的课程，只要是一个智商正常且接受过基础教育的人，完全能够在几个月的学习内进行项目实战（虽然一个完整的项目需要ooad，软工，计网，数据库等系统性知识，但是简单项目不追求这么多）
你也很难在工科里面找到一个数学理论如此复杂的学科，深度学习的纯理论研究论文里面涉及到的内容，丝毫不比纯数学差（因为我还没深入到纯理论，这里举不出例子）
下限低决定了这个学科永远有大把人涌入
上限高决定了这个学科金字塔尖永远只有那么一小撮人
换言之，计算机这个工科，一个非常扁的金字塔结构
底层非常扁，上层非常窄
如果你只满足于写一些小代码小项目，那计算机确实非常简单，但是你有志于去追求这个领域的高峰，你就会发现横在你面前的山，有多高

计算机是最难的工科×
计算机是最难的艺术√

按目前国内大多数高校的计算机专业的教学情况来看，计算机倒像是工科里的文科

计算机不算是最难的。但是却是最容易筛选出来水货的工科。
你一个搞水电工程的不可能面试现场表演修水电站。搞模拟电路的不可能现场拿面包板拼装电路。。计算机面试的时候，真的敢考一张白纸编程。
当然计算机课程肯定是比传统工科简单。。你只要对比一下模拟电路和数字电路就知道了。。知乎上大把数字电子电路考92。模拟电子电路考29的人。甚至有人把模拟电子电路叫做黑魔法防御课。数字电路的难度就是计算机，模拟电路的难度就是传统工科。

看了评论之后我很后悔学了计算机，这是一个个顶个的飘而且人均阅读障碍的行业。
以下为原答案（主旨是总之由于不涉及机械部分，大多数人也不涉及电路部分，所以一切看上去都是软件的，特别稳定，出结果也快，而且安全不容易弄死自己）：
为了做键盘，我学了PCB 设计，然后我就知道了，计算机是最简单的工科：
大多数实验结果立等可取，且在常温常压电磁温和的无毒环境下运行。
大多数实验不会产生随机的bug（你可能焊歪一个引脚但是你打错一个字母编译器会给你发现）。
要是你肯加钱，就算你用世界上最快的超算算一天，电费也才几十万，这已经是实验开销的上限了。
（来人，把那帮天天拿液氮搞什么量子计算机，超导计算机的扔到物理与微电子学院去！

计算机和其他工科相比，有两个很典型的特点：
对数学和自然科学的要求低得令人发指，数学方面离散数学足矣，自然科学方面要求是0。（与硬件相关的计算机专业不在此列。）知识量大得令人发指，更新速度快得令人发指，因为这些知识都是“人造知识”，就比如说main()的名称是“main”完全是前辈大牛的个人选择。
相对于材料和电子所依赖的凝聚态物理，机械所依赖的刚体运动学，航空航天所依赖的空气动力学，船舶工程所依赖的流体力学，计算机技术理解起来可以说毫无难度。
然而所谓的传统工科的东西几十年甚至几百年不变，总结起来就那么几本书，学会了就学会了。计算机领域每年出得新书能把你埋起来，你不看还不行，立刻落后于时代。
所以你说计算机最难也是对的，最简单也是对的，取决于你看问题的角度。

王唯宇gladiolus
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我是数学系转的计算机系，我个人觉得，计算机是最容易入门的学科，也是很难精通的学科
容易入门一个是因为他上手快，环境容易获取和搭建，学习资料唾手可得，每个人的学习条件均等的。另一个原因是因为跟自然科学不同，所有计算机都是人为创造出来的，无论是二进制，编译原理，还是计算机组成，密码学，它是在现实世界中的逻辑抽象，它不是从自然界中发现点什么然后总结个理论，既然是人创造的，它的可理解性就比其他的学科更好，毕竟代码和系统都是人写出来的，他的所有设计思考都在他的文章中体现了，一切都是可解释的和可溯源的。但你却很难解释为什么1+1等于2，为什么pi和光速是这个值，为什么f=ma，人类在大自然面前过于渺小，但在计算机领域人类就是创世神，就是造物主。
难精通是因为系统和技术的复杂性，纵向来看，同样一个技术，可以演变出各种各样的项目，就比如最近比较火的ebpf，在此之上短短几年就有一大批新的项目在各个领域开花，而每个项目在各个不同的公司真正落地的时候又会有不同的适配和变种。从横向来看，计算机的领域和门类越来越多，只看云计算，就有iaas pass saas caas等各种层级，在各自领域解决的问题，又可能产生各种交叉，把新技术应用到其他领域，比如安全，比如数据库。想要成为某个领域的专家，比以前要困难得多。
对我来讲，计算机最难的部分是cpu指令集计算机组成原理编译原理操作系统这些，相对来讲算法和编程我上手比较快。因为算法和编程是可以快速验证的，甚至一张草稿纸就能推演的。但是其他的要上手就比较困难，纸上得来终觉浅，原理性的东西不实操等于没学。而实际上在早期互联网，能写代码，算法会手撸快排就已经能找到工作了。并不需要懂底层的原理。但是随着互联网越来越卷，要求也越来越多。特别是我从事的云计算行业，不懂操作系统基本寸步难行。
有个回答说计算机是工科里数学最简单的学科。我觉得他不仅对计算机科学的认识太浅薄，而且对数学的认识也很浅薄。先且不论生化环材用到多少数学原理，论文中能不能找到一条数学表达式，单说在计算机学科里，有的方向偏系统，有的方向偏算法。偏系统的方向无论是数据库还是操作系统或者写一个新的语言，都会遇到错综复杂的系统复杂性问题，随着系统越来越庞大，代码越来越多，系统越来越复杂并难以维护，一个数学不好的人，一个缺乏逻辑思维的人，有任何可能设计并维护一个复杂系统吗？我为什么说他对数学的认识也很浅薄，因为数学的本质是逻辑和抽象，那些公式只是逻辑的表达，为什么计算机系喜欢找数学系的人，不是看中你背得那些数学公式，而是看中你的逻辑思维和抽象能力。偏算法的方向的就更不用说了，我们公司搞算法的那些人都是名校数学系或物理系博士。我大学同学数学博士毕业也去了腾讯搞算法。我们组还专门招了一个数学系的实习生过来帮忙研读相关论文。之前跟我一起工作的隔壁搞AI的前同事，每天就在那看论文，拿笔在那算，pdf中满屏的公式。
我虽然是数学系毕业，但我从事了计算机底层行业，大学四年对各种公式的证明消磨了我对数学的兴趣，转投了计算机，并对操作系统更感兴趣，但即使是计算机底层技术，也需要很多经典算法，当然这些算法还用不到高等数学，但不代表他不是数学，更不代表他很简单，光一个快排的变种，可能看好几天的代码都看不明白。我记得我实习面试的最后一面，就是要我手推堆排序的算法复杂度，看过《算法导论》的应该知道讲完算法它都会推导算法复杂度，很多人估计都跳过去了，不过我当时自己推了一下，正好考到了。
回到问题，如果光说原理，可能每个计算机系统考了90分的都会说自己精通计算机系统，但是真正深入上手实践，就会发现里面的细节宛如大海。
说个有趣的，我们组刚入职了一个应届生，上交本硕计算机系，研究网络方向，感觉学习能力非常强，上周做自我介绍的时候说：来之前我说我精通linux网络，来之后我说我熟悉linux网络，工作两周后我说我略懂一些linux网络，现在我只敢说我稍微了解一点linux网络。

你猜一下为什么少儿编程大行其道
但是少儿pcb/电子技术/电机控制/电路设计却没什么孩子参与？

前几天听的周济院士，前中国教育部部长在一个会议上谈过这个话题，大致意思是：
我们机械人，学完机械后是能学会计算机的，但是他们搞计算机的，就不行，就学不了我们机械
背景：推广智能制造专业与概念，搞机械和计算机的复合型人才

计算机不算最难，但绝对也不只是中上，至少top5
而且按方向分，有些计算机分支非常难，例如tcs和图形学里做微分几何的
但总体上说，cs的主干课程谈不上最难但也不简单。
机械、材料啥就别来碰瓷了，我都学过，主干课程核心知识量和信息量远远不如计算机。
据我观察，工科里真正难得让人头皮发麻的，往往是比较抽象且远离生活的，一二阶系统偏微分方程类的课程，著名的模电、射频就属于这类，自动化里自动控制原理和电子信息里的信号与系统，也属于这类。
这些课程的主要困难点在于，其研究的系统的行为往往与人类的感性认识非常不同，然后通篇都的数学符号，看的人头大。甚至很多人学不会，不是数学问题，而是语文问题，没有办法把数学语言翻译成自然语言进行理解。这类课程常常让人觉得缺乏实感。
与之相对的，计算机里无论概念如何抽象，一旦落到代码，马上就能明白，原来是这样。此时，编程语言作为一种中间桥梁，起到了很好的降低难度的作用。

当年，2015你听说学计算机很火，毕业就能年薪拿30万，所以你无脑高考报了某所985计算机，但很不幸，你只能调剂非计算机，于是你努力说服自己，选择复读一年，好不容易考上了梦寐以求的好大学。
你本想着大学混4年，毕业就可以轻轻松松实现年薪30万目标，一进大学却发现室友拼命各种卷，各种参加竞赛，各种考证，各种搞专利论文，你呀，只能放弃了那个追你的护士专业的学姐，选择不恋爱加入了卷的大军。
终于，大三了，你开心的拿着简历参加面试，发现大厂面试官上来就让你做道题，一看原来是八股文，你又开始了日复一日的刷题行动，终于刷满了几百道力扣，最后大三下学期，你开始参加了大厂校招，但是你发现这些公司给你开的offer都只有20万，但一起面试的硕士学长却拿到了30万的offer。
原来，发现自己只是本科，于是你又开始了考研，接着在图书馆卷了200天。每天除了做题就是刷题，最后考研卷了个还不错大学的计算机录取通知书。
你以为只要再混三年，毕业也可以实现年薪30万的目标，结果你去学校，发现室友更卷，比本科那会的室友更加能学，导师更加pua你，室友变得更加会舔导师，你最后选择沉默，打不过就加入嘛，于是乎忍了，只期望顺利毕业就好。
2023你终于毕业了，你开始用手机软件投简历，发现没人回复，你尝试连了几次wifi，又关了几次机，发现还是已读不回，你死心了。

Tamic
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美团技术专家
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这时27岁的你躺在床上，刷到了大学追你的护士女神的朋友圈，发现她工作在三甲医院，还有医生老公送的花，你又看到未读研的早早就业的本科室友晒提了宝马车带着连衣裙女友的图，你由衷地开心的点了个赞，但当你突然看到关于ChatGPT各大新闻和企业裁员贴陷入了深深地沉思…，此时眼泪止不住的往下流…

好多人都说转码特别容易
我也同意转码特别容易，毕竟现代编程语言正常智商的大学生3-6个月怎么也学明白了
不过让他们手撸个能正常使用的binary array -> string好像大家都一个个人神共愤的觉得就很孔乙己
好吧，确实这玩意大部分语言都没啥特别的必要
但是之前有会写JS的哥们和我说拿JS可以做数值计算，我就让他算一个精度为INT64的字符串哈希人家就愤愤不平的扭头跑路了我也不知道为啥
还有一个玩Java的哥们说没有Java做不了的事情于是我让他用VS Code编写一个Java的Debug运行配置他也一脸怒气的转身跑路嘴里还嘟囔着只有IDEA才是唯一我也想不明白为啥
后来来了个自称c++的大佬我说大佬你好为啥我的sem_init函数一用就报错他盯着我的代码看了俩小时然后说posix的只是一个库不是c++云云我还是没能听懂
最后来了一个EE出身的大牛和我说计算机太简单了毫无挑战性我说是的你来帮我看一下吧我在给稀疏矩阵做卷积的时候总是超时咋办他说你用显卡算就可以了然后在我只有集显的电脑上输入了一行大大的from cuda import cuda, nvrtc
写代码真的一点点都不难，就是PHT我学了好久都没学明白，HPC的CPU Cache同步也啃到让人脑袋爆炸

我提一个小问题：“有哪位同学在一生中念完所有工科的？”
如果没有的话，那么「最难工科」的结论是怎么得出的？

最难？我看是最容易。
最近玩电路和3D打印，各种物理世界的麻烦不断，还是键盘鼠标搞定一切最容易。

我觉得在“工科”这个范畴，“计算机科学与技术”专业那就算不是最简单的也是最简单的之一来着
但是如果说的是“理科”范畴的“计算机科学”，那就有待商榷了
题主提到有学长推荐去看一大堆书，提到关于自学的问题……其实所有专业都是如此，要自学的东西都很多。
只是计算机这个领域知识更新比较快，或者你说这个领域稍微有点浮躁也行，导致学校只能并且只敢教那些基础的且很难发生颠覆性变动的核心知识，比如操作系统、计网这些东西，因此为了做一些能立即看到成果的东西，不得不去自学一些学校通常不会教授的更偏应用性的东西。比如说正经大学都是不会把Spring开发、微信小程序开发、安卓开发之类的东西作为核心课程的，因为这些东西变动太快，不适合作为课程教授。
但是很多计算机系的学生都有做这些东西的需求，也许是为了给本科毕业后的工作增加一点项目经验背景，也许是为了去参加点啥竞赛争取保研名额，因此会有这样的自学需求。这也是为什么我们似乎总是听说计算机系的学生需要自学不少知识。
然后还有一种自学是那种主动去按西方高校如MIT之类的模式去自学相关专业知识，以希望获得对专业知识更好的掌握。这类人或许会买一些经典的西方高校使用的CS教材，然后对着MIT或者类似学校的网课慢慢啃书。但是这个现象并非单纯出现在计算机类专业，电子类的、数学系的、甚至材化那边的，也有不少人会采取类似的方式尝试去更好地掌握专业知识。只是或许由于计算机类专业的学习路径比较清晰，并且经典著作比较多（？），所以选择这么做的人会多一些。
呃，其实我怀疑这里边有一部分原因是计算机这个行业比较大，很多已经工作多年的程序员即使不看这些大部头，看到出版社翻译了相关的理论类新书也会出于某种跟风或者装逼心理买来放在书架上，导致计算机类的西方经典著作总体上更容易卖得出去，所以出版社对计算机领域的大部头翻译还是比较勤快的，间接导致了你能在国内买到挺多比较靠谱的西方经典计算机类著作（虽然大多翻译都很烂）。虽然但是，计算机类的著作也有一些是出版社很少去翻译的，比如PL领域的一些，因为卖不出去，即使翻译了大多也翻得奇烂无比。似乎出版社更倾向于卖那些和具体编程语言或算法相关的书，也不知道为什么，似乎程序员群体也喜欢买这些东西，似乎书架上堆了一排算法书就自动获得了极高的算法水平一样。
在这里我得插一嘴，其实大多数程序员给你看自己书架上一大堆红红绿绿的书那是在装逼，不要给自己心理压力。不过最近O'Reilly他们把封皮全改成白色了，未来程序员们越来越难把书架摆的红红绿绿那么好看了，挺好（不
嗯，但事实上，这个专业对你看多少书没有任何要求。即使现在，上课只求混个及格，连课本都没怎么看过，临近毕业去背点面经，即使大厂进不去，中小型的企业对于大多数211学生也是能够校招进去的（我们学校最近就在校招，情况真没大家说的这么严峻，好像985都连小厂也进不去……），前几年更甚。也就是说，实际上对于大部分计算机类专业的学生来说，他们在课上学的东西大多对工作没有帮助。而在电子类的工科中，比如做芯片的，肯定是不能背半年面经刷半年题就去工作吧？当然，对于有追求做音视频、编译器等稍有些“吃力不讨好”方向的人来说，情况肯定不是这样简单。
但不管怎么说，计算机这行的门槛比起其他工科确实要低不少。这年头什么专业转码的都有，但要转芯片的，至少也得有点数学或物理背景才行。确实正如某位答主说的，不管怎么说，搞软件都比搞硬件要简单点。至少总体上如此。
但我一直觉得计算机这种屏蔽了大量底层物理层面复杂度的简单是很美的，特别是在做高层抽象的时候。比起让我与那些更物理的、我无法改变的东西做斗争，我更喜欢计算机这一个由人创造的学科，它给我一种包容感和安心感，这是其他学科无法带给我的。

首先，不要以为计算机不学数电模电，不学信号和物理。
其次，计算机最难得地方不在于学校教的内容，而在于国内总体拉夸落后的计算机教育模式和现实里企业越来越高的要求的鸿沟，以及分割国内与世界的那个wall

只谈技术，不谈敬酒。
计算机成为一个合格工程师需要学的知识为60，需要付出的努力是60。
其他工科成为一个合格工程师需要学的知识为40，需要付出的努力是80。
你说哪个更容易哪个更难呢？

不是。
本科阶段计算机专业课是计算机学科里最简单的科目。
c语言离散数学数据结构计算机网络操作系统计算机组成原理面相对象数据库原理这几门课有初中高中的智力水平就能学个差不多了。尤其是用于工作的前端技术栈，后端Java go等学校更是不教，找工作前看看培训机构的课程就都会了。可能因为我是低端码农，实际工作中写写增删查改，更是几乎不需要动脑子了。
工科数学分析（高数）线性代数概率论与数理统计大学物理电路分析基础数字电路模拟电路通信原理等不是和计算机直接相关的课程很难，学不明白，只能刷一刷题，勉强通过考试这样子了。

哥们，计算机不是最难的工科。
最难的工科是，当你好不容易看完了学长给你推荐的一大堆书，当你点灯熬油的自以为学明白了汇编，当你为自己的成就不无自豪的去找工作，当你广发简历期待一份高薪工作时，
ChatGPT出现了。

计算机不算是最难的工科，可能是你学习汇编的方法没对。
看下国际顶尖CS名校（如四大）的本科生需要学习哪些课程：
还挺多的，并且越来越多，因为 CS 越来越卷。
以下是计算机专业的核心必修和选修课程，并给出mooc链接。有些选修课程暂时没找出相关学习资料：
一、5门计算机基础课程（全部必修）
1、算法
Coursera
2、计算机组成原理
入门：Coursera
高级：Coursera
3、数据结构
数据结构(2015春)-学堂在线慕课(MOOC)平台
4、逻辑及其运算
逻辑：语言和信息 1
Coursera
逻辑：语言和信息 2
Coursera
逻辑学导论
Coursera
5、编程原理（只给出C/C++和Python的mooc，但作为成熟的developer还掌握Java,C#和Ruby等语言）
程序设计基础 TsinghuaX 30240233X
程序设计基础-学堂在线慕课(MOOC)平台
C++语言程序设计 TsinghuaX 00740043X
C++语言程序设计
C语言
Coursera
Python交互编程入门
Coursera
二、5门数学基础课（全部必修）
1、微积分
微积分-1（2015春） TsinghuaX 10421145X
微积分-1（2015春）
微积分-2 TsinghuaX 10421065X
微积分-2-学堂在线慕课(MOOC)平台
2、组合数学
解析组合数学
Coursera
组合数学（2015春） TsinghuaX 60240013X
组合数学（2015春）
3、线性代数(1) TsinghuaX 10421094X
线性代数(1)-学堂在线慕课(MOOC)平台
矩阵程序开发：通过计算机科学应用学习线性代数
Coursera
4、Discrete Mathematics 没找到Mooc。建议拜读《离散数学及其应用》Kenneth H. Rosen著《离散数学及其应用（原书第5版）》 Kenneth H.Rosen, 袁崇义, 等【摘要书评试读】图书
5、概率统计
概率论——不确定性的科学 MITx 6.041x
一门关于概率模型的导论课，同时涵盖了随机过程和统计推断的一些基本知识。
概率论——不确定性的科学棒球统计学入门：棒球分析导论 BUx SABR101x
一次对棒球资料的统计分析，棒球分析学，数据科学，R语言和SQL（结构化查询语言）的介绍。
棒球统计学入门：棒球分析导论
三、深入课程（至少选5门）
第一部分、算法
1、算法分析
A,Coursera
B, Coursera
2、自动机理论
Coursera
3、Discrete Structures （目前没有找到相关mooc和书籍）
第二部分、数据库理论
1、Database Design and Theory
Coursera
第三部分、数据分析课程和人工智能
1、大数据系统基础 TsinghuaX 64100033X
大数据系统基础
2、大数据算法 HIT GO90300700
大数据算法-学堂在线慕课(MOOC)平台
3、数据挖掘 UIUC
Coursera - Specializations
4、人工智能 UC BerkeleyX CS188.1x
人工智能-学堂在线慕课(MOOC)平台第四部分、程序设计和软件工程
1、编译器
Coursera
2、Object Oriented Analysis and Design（没找到mooc和书籍）
3、操作系统
操作系统-学堂在线慕课(MOOC)平台或者
Coursera4、软件工程 TsinghuaX 34100325X
软件工程-学堂在线慕课(MOOC)平台
第五部分、网络安全与通信理论
1、Computer Cryptography
1讲、Coursera
2讲、Coursera
2、Network Security
UMD网络安全系列课程
Coursera - Specializations
3、计算机网络概论
计算机网络概论
或者
Coursera
4、雾网络和物联网
Coursera
第六部分、计算机安全
1、计算机安全
Coursera
2、操作系统与虚拟化安全（云安全的基础）
Coursera
第七部分、云计算
1、SaaS
1讲
云计算与软件工程 · 第 I 部分
2讲
软件即服务 (SaaS)
2、云计算系列课程 UIUC
https://www.coursera.org/specialization/cloudcomputing/19?utm_medium=listingPage
第八部分、软件定义网络
Coursera
四、至少选4门选修课
1、数据库和系统管理：
Database Programming
Database Administration
Scripting/Query Languages (such as Perl or SQL)
System Administration
System Engineering
2、通信和网络
Introduction to Telecommunications（可以用北邮的《通信原理》）
Net-centric computing
Network Administration
3、图像和人机互动：
Graphics and Visual Computing
Human Factors in Information Systems
4、项目管理
Program/Project Management
Information Management
5、网站建设
User interface design
Web Programming
Web Site Development
引用来源 :作者：Shen Li 链接：https://www.zhihu.com/question/21246239/answer/36594193
什么水平能进大厂，对比下面的知识点你就知道了。
大厂面试的核心知识点，东哥熬夜整理出来了9大核心知识点：
另外，我当初在准备各大公司技术笔试的时候刷了大量的算法题，其中就是参考了一本谷歌大神的LeetCode刷题笔记，帮我整理了解题思路，归纳了出刷题方法，非常不出错，转给需要的同学：
最后给大家介绍一份计算机经典书籍，送大家一份硬核书籍资源：读大学跟工作期间，我买了很多书，大部分是一些技术书籍，也收集了这些书籍的电子版，都在这里，现在免费share给大家，包括了计算机类常用电子书，包括C，C++，Java，Python，Java，Linux，Go等，希望大家能认真阅读。点击下方链接直达获取：
码字不易，硬核码字更难，希望大家不要吝啬自己的鼓励，给我：
@码农出击
一个点赞，鼓励下我！

不一定是最难的，但是绝对是大多数人都不适合学的。
现在很多同学不考虑自己喜欢什么、擅长什么，只考虑什么热门、“好找工作”。。。
我不是说我有情怀、所以要根据兴趣来。而是从功利的角度分析，选择热门的、不喜欢的、不擅长的专业，大概率是学不下去、学的很差、找不到好工作，那种热门与自己没有任何关系。
但是，很可惜，这个道理很多人不懂，或者，很多人得自己踩坑了、学了计算机、然后实在学不下去的时候，才反应过来、开始后悔了。
重要的话说三遍，
专业热门、行业热门，你以为你读了这个专业，你就热门了吗？不是的，你不是一将功成万骨枯的那一将，你可能是一将功成万骨枯的万骨。
通俗点讲，你如果对计算机没概念、没基础、没兴趣，那最好不学，学了可能是当炮灰的。
没办法，热门行业就是这样，很赚钱很卷，成者为王败者裁员。
劝进对计算机感兴趣的人，劝退没兴趣光冲着热门好找工作来的群体。后者这个群体和学了又转行、入行了又裁员的群体重合度很高。
计算机是热门，但是卷，炮灰多，炮灰就是冲着热门去的但是没有兴趣的同学们。没兴趣的话，学计算机是学不下去的，痛苦万分。痛苦就算了，这世上也没什么工作干着开心的，关键是学不好学不会最后被裁员。。。
计算机，及各种泛计算机专业，软件工程，网络安全，人工智能等等。
1.行业在走下坡路，可容纳人口减少
2.最近十年，各行各业的精英疯狂往互联网等泛IT行业卷，会严重压缩学计算机但是水平一般的群体的生存空间，由于现在计算机入行无门槛和大学计算机教育基本等于零、学计算机全靠自学的现状，现在学了计算机等于自学。在这种情况下，简而言之，二本计算机的卷不过985理工科的，而985理工科，尤其是天坑专业的，每年仍然有大量的人往互联网卷。
3.最近十年，各个大学泛计算机专业疯狂扩招，某985一年毕业的泛计算机专业学生，本硕博加起来有1800人，这种海量毕业人口，行业是根本容纳不下的。。。
4.从社会发展大趋势的角度来看，我国的互联网行业经过近20年的高速发展，可以做“互联网+”的领域基本上挖掘地差不多了，比如电子商务、互联网游戏、打车、买菜、直播、短视频、教育、交友、互联网医疗、人工智能等等等等，可以做的基本上都做了。
在这样的节奏下，互联网行业作为一个巨大的行业来说，其必然不会有过去的高速发展阶段了；同时，在此前十年，我国的互联网行业一直是被资本裹挟着前行，是加了巨大的投资杠杆前行，体现到公司层面就是海量的新业务在不断尝试着，这造成了一种情况：每个公司盈利业务所需要的人数远小于公司总人数，这样一来，行业进入平台期后，行业劳动力冗余了。
说计算机天坑可能不准确，但是学了计算机的后50%水平的群体，工作大概率不好找，大概率学了又学不下去，干了又干不好，然后转行。。。
说实话，计算机适合头部资质群体学，普通资质群体，别去当炮灰了，普通资质同学们，男生去警校，女生去师范或者医学院，安安稳稳过日子不好吗。去互联网行业真的是炮灰居多。

计算机在材料面前啥也不是。
计算机再难，他也是确定的。只要图灵机能解决的问题，任何计算机都能解决。
但是材料是玄学。
你按照1+1的方式投入原材料。
产生什么完全看天。
当然，在医学面前，材料可能也是当孙子都不配。

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