首先掌握一門語言，知道計算機語言大概是如何編寫的。

其次，瞭解計算機的基本原理和作業系統原理，這會讓你從底層掌握計算機執行的過程以及所涉及的各類經典問題。如同步，鎖，執行緒，程序，記憶體，檔案IO等。

同步的，你可以開始資料結構與演算法的學習，作業系統的知識點中會涉及資料結構和演算法的部分內容，但還需系統學習，掌握不同資料結構的特點和應用場景，演算法層面需要熟悉常見演算法的使用場景，對於cs來說更重要的是演算法的複雜度分析，這會讓你充分了解不同演算法的優劣，以及如何設計出更高效的演算法。

然後，是網路和資料庫，這兩塊也是重頭，裡面的概念有很多，網路中各層協議規範，資料庫的關係代數理論等。

如果對語言本身深入瞭解，那編譯原理是必須要學的。

對cs來說，更多是掌握基礎理論，而不是具體實現工具。當然，編碼能力還是需要很強的。

首先你要清楚，計算機科學是一個十分龐大，分支眾多的學科，想要學下去一定要有著十分濃烈的興趣，過於目的化的去學習反而效果不佳，計算機科學寬泛的來講由硬體和軟體兩部分構成，學習的路徑通常我比較建議先學習硬體，對硬體有些大致的瞭解之後，再去學習軟體，因為軟體是基於硬體來實現的。

【學習階段，過程】而對於硬體的學習，起初你可以培養自己的興趣，可以抓自己的電腦“開刀”，去了解自己的電腦的“內臟”“器官”都是什麼，將這些都搞清楚了，基本上是入門了，因為你自己的電腦就是計算機中裝置的通用模板，隨後你去了解手機，路由器等等的會發現和你的電腦結構有些的相似。

隨後可以去了解一些軟體的知識，這個沒有什麼捷徑，就是不斷的去百度，不斷的去了解一些概念，才能夠在心裡有個大致的雛形，往後有能力的可以嘗試學習C語言程式設計，這對於程式設計是個很好的入門。

完成以上對於計算機體系的大致瞭解之後，就可以隨之深入學習了，這裡通常要學習作業系統，系統是計算機的腦子，學了這個你就更加的理解，這些稀奇古怪的硬體都是怎麼被連線組合起來的。

通常大學的CS課程安排規劃是，大學計算機基礎——C語言程式設計——作業系統——數字邏輯電路，類比電路——資料庫設計等等，以上可能不同學校有先後，但大致都是按照一個逐步深入的過程，其中有了基礎知識之後，便是硬體和軟體穿插著深入學習。

【學習方法】而學習方法，最重要的就是百度，你可以看一些線上入門教程，書籍之類的，但光憑藉那些事不夠的，一定要邊學邊百度，百度自己不理解的地方。如果是大學專業，那就跟隨著培養計劃好好打好基礎，好好學習就是捷徑。有一定的基礎之後就是實踐了，鼓搗自己電腦的階段了，可以是程式設計，也可以去焊板子（微控制器等）。

之前有很長一段時間你可能學習了之後很懵懂，感覺不知道在學些什麼，但學到了一定的階段之後，你會發現看的通透了起來，所有的內容都好像連線起來了，之前不理解的地方也自然而然的理解了，相信到時候你就會沉醉於計算機的魅力。

加油，祝你成功！

結合我的個人經歷，提一下建議，供參考。

1. 選擇一門程式語言，迅速上手。

如果一開始就看一堆理論知識，很快就會感覺到厭煩，影響對CS的學習興趣。學習一門程式語言，邊學習，邊動手實踐，可以實時看到自己的產出，有助於保持學習積極性。

我是高中才接觸的程式語言，當時是高中的興趣小組，老師教的是Pascal，一種非常古老的語言。也就是從那時起，覺得計算機如此有意思，原來除了Word和PowerPoint以外，還可以寫程式。

上大學前，知道自己被錄取的是CS方向的專業，就在暑假買了一本C語言的書自學，算是開始系統學習一門程式語言，有了一定的程式設計技術。當時壓根不知道什麼是CS，只以為程式設計就是CS。到了大學，期末第一門考試是計算機導論，這門課一行程式碼都沒寫過，我只得了七十多分，到現在我還沒弄清楚為什麼只得了這麼點兒分。（還好那個學期通過後面的課程把平均成績還是提到了班級第一。）後來大學課程裡還陸續學習了Java、C++、C#語言，不過應用不多，只是在課程Project裡進行簡單使用。

到了研究生階段主要是使用C++，在工程專案及科研實驗程式碼中都得到了實踐機會，也瞭解到，程式語言除了基礎的語法外，還有各種高階特性需要學習，有各種庫可以使用，工程配置也有很大的學問。

這裡還是推薦選一門類似於Python這樣的指令碼語言，便於快速上手。

2. 選擇一個方向，深入研究。

CS的方面太多太多，計算機圖形、影象處理、自然語言處理、語音識別、大資料等等等等。在對程式設計有了一定的瞭解後，可以選擇一個自己感興趣的方向或者需要用到的方向，去研究這個方向成熟的第三方庫，去研究這個方向背後的數學、物理等知識。

這時候，可以根據自己選擇的庫的語言，來切換自己的程式語言。學習了一門程式語言後，再切換到另外一門語言就比較容易了。

研究生階段，我的研究方向是計算機圖形學，選擇這個方向也是自己的興趣在於此，成果可以透過圖形影象進行直觀展示。研究計算機圖形學，就需要學習OpenGL、OpenCV、CUDA等等庫或者框架，還需要學習三維空間變換等資料知識，學習流體力學等物理知識。

方向選擇首要還是按需，有工作推著走，前進得總是會快一些。如果沒有工作壓力，可以按照自己的興趣進行選擇，實現什麼功能能滿足自身的成就感，也是學習前進的有效動力。

3. 查漏補缺，不斷學習

CS涉及的內容太多，學習一些基礎知識，有助於我們對上層應用有進一步的深入理解和認知。

查漏補缺的過程，可以去了解一些基礎CS知識。可以參考考研科目學科專業基礎綜合所包含的四個課程：資料結構、作業系統、計算機組成原理、計算機網路。

演算法，是技術類崗位必考的內容，只能看書、刷題慢慢積累了。

CS技術更新迭代快，要保持不斷學習，避免被時代淘汰。

我最近在做

Code.org

的少兒程式設計教育影片（

https://www.ixigua.com/pseries/6803971330308833806_6793624102478283276

），在錄製課程的影片中，自己也對什麼是演算法、什麼是程式等知識有了一個重新梳理的過程。我覺得瀏覽一下

Code.org

還是有很大幫助的，可以瞭解一下國外的教育是如何進行計算機科學啟蒙的。

以上就是我的建議，供參考。

計算機科學與技術專業都有什麼課程？

專業主幹課：(1）、高等數學(2）、線性代數(3）、機率統計(4）、計算機基礎(5）、電路與電子技術(6）、離散數學(7）、數字邏輯(8）、高階語言程式設計（C語言）(9）、組合語言程式設計(10）、資料結構(11）、計算機組成原理 e5a48de588b67a686964616f31333365636562 (12）、作業系統(13）、資料庫原理(14）、計算機通訊與網路

其他相關課程：

微型機系統與介面技術、ARM嵌入式系統開發、嵌入式作業系統（Linux系統，Windows CE等等）、自動控制原理、演算法設計與分析

Oracle資料庫、SQL資料庫、資訊儲存及檢索、演算法設計與分析；

網路作業系統、網路遊戲程式設計、JSP、網路佈線與實踐、面向物件程式設計（如：Java、VC++等）、演算法設計與分析

網站建設與維護、網頁設計教程、Photoshop教程、flash教程、FrontPage教程、面向物件程式設計（如：Java、VC++等）；

軟體測試理論、軟體質量、軟體測試方法、軟體測試工具、Linux作業系統、SQL Server、軟體工程、演算法設計與分析等等；

資料探勘概念與技術、資訊儲存及檢索、管理資訊系統、模糊數學、粗糙集理論、演算法設計與分析；

當然，這些副課不可能全上，往往根據相關專業細分再確定