寫程式必須得在具體的專案中才能進步，在學校無論是自學還是讀計算機專業，都只能學到皮毛，僅憑學校學的東西是遠遠不夠的。如果真的想學，建議到網上找一些影片教材，大學老師（大部分，少數除外）自己都一知半解，跟他們學不到什麼東西。至於你說的哪種語言，並不重要，主流的都可以。學寫程式一定要多敲程式碼，千萬不要用應試教育的思維和方法去學。勤奮也很重要。祝你成功！

大學裡時間充分，建議從c或者Python開始，從國外的lynda.com影片網站中學習初級程式設計，先不學具體程式設計，瞭解什麼是程式設計，瞭解什麼是資料庫，瞭解什麼是oop，有了基本概念，再開始學習詳細的程式設計。ly的網站的賬號tb有賣而且很便宜，這樣你學程式設計的時候同時可以有效的提高英語水平，很適合大學生。ly網站學習的一大好處是系統性的學習，而且內容從課本到考試再到實際專案經驗，十分全面，比國內任何影片教學網站都強上萬倍不止，當你要順利的訪問ly網站而且不卡，你需要軟路由和lede和機場上網工具，這也要點錢和時間。等你學了一段時間，你會發現數學才是瓶頂的時候，你要學習離散數學，線性代數，統計學，幫助你打下演算法和ai的基礎，然後你可以自己擼一下非遞迴二叉樹，紅黑等經典題目，提高自己的內功。大學的作用是提高內功，這些東西可以收益一輩子。學習程式語言，快的3天，慢的1個月，熟練3個月，精通1-3年（不包括c++），時間很快的。如果這4年你可以做到很少遊戲，時間都在lynda和學習上，同時英語水平不錯，相信你在畢業的時候一定可以進入自己理想的公司

好羨慕大一的學生，還有充分的時間來選擇未來的路。

如果學校開設了C語言這門課，建議先把C語言學好，因為學好C語言對於學習其他程式語言是很有幫助的，另外，高數、英語等課程也很重要，是一個人在程式設計這條路上能走多遠的基礎。

再說Web前端和Python的問題，筆者建議學習Python，理由有三：

資料科學、人工智慧（AI）是未來，在資料科學、人工智慧領域，Python是主流語言。

Web前端是有個相對傳統、古老的職業，儘管新技術層出不窮，也意味著這是一條不歸路。

走資料科學或者機器學習這條路，未來的發展前景、薪資等肯定優於Web前端。

下面說說如何學習Python。

Python是一門程式語言，需要先從語法基礎開始學習，Python基礎需要掌握的內容如下。

Python中有三個核心庫：Numpy、pandas和matplotlib。

Numpy是一個開源的數值計算系統，相當於一個免費的Matlab系統。

pandas中的DataFrame，還有其提供的一些資料處理方法及各種資料介面，會讓你驚歎。

matplotlib 是Python的一個優秀的資料視覺化庫，能夠繪製常用的資料分析圖表，還能夠繪製三維圖形。

機器學習是指計算機模擬或實現人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，機器學習也是人工智慧的核心，其應用遍及人工智慧的各個領域，當然包括資料科學領域。

如果有時間，建議學習一下Python爬蟲，爬蟲可以讓我們在枯燥的程式設計學習中多一些樂趣和成就，對於Python爬蟲，需要學習的東西如下。

上面寫了那麼多，其實都沒有數學重要，對於資料科學或者人工智慧來說，數學才是核心，但也不要被嚇到，其實也不需要太高深的數學知識，需要的僅僅是當初認為太簡單而沒有價值的東西（開個玩笑）。

實際運用最多的是統計學，而統計學的理論基礎主要是機率論，也會涉及微積分、線性代數，考研數學那一套東西肯定夠用。