作為一名從業多年的IT人，同時我也帶研究生，所以我來回答一下這個問題。

計算機領域需要大量的人才，有應用型人才也有研發型人才，不管在哪個領域，只要努力都能做出成績，成為別人眼中的“專家”或者所謂的“大牛”。

計算機專業的學生有兩條發展路線可以選擇，一條路線是畢業即參加工作，另一條路線是讀研。隨著網際網路產業機構的升級，未來對中高階人才的需求量將會逐漸增大，所以我比較推薦讀研，這會明顯提升個人的職場競爭力，最近幾年計算機類研究生報考的火爆也從另一個角度說明了這個趨勢。

如果不讀研，畢業以後想直接參加工作，那麼在我看來以下幾個方面的知識是一定要掌握的：

第一，Linux系列作業系統。作為計算機專業的畢業生一定要掌握Linux作業系統（原因太多了，以後我會專門寫一篇文章來闡述），而且最好能在學校期間讀一讀Linux的原始碼，這對提升自己的程式設計能力非常有幫助。

第二，掌握至少兩門程式語言。建議選擇C語言和Java語言，這兩門語言有廣泛的使用場景和旺盛的生命力，比如C語言，在物聯網領域具有不可替代的地位（相對來說）。Python、PHP、JS、R、Scala等語言完全可以在工作以後邊學邊用。

第三，至少掌握一個數據庫產品的使用。建議選擇Mysql或者是Oracle，這兩個資料庫在關係型資料庫產品中屬於佼佼者，未來工作中有大量的應用場景。

第四，學習大資料相關內容。目前是大資料時代，未來大資料的應用將逐漸普及，作為計算機專業的學生一定要與時俱進。大資料內容較多，建議透過實驗來學習。有關大資料的內容可以參考我之前寫的文章。

本科畢業生大多數是應用型程式設計師，對演算法的要求並沒有研發型程式設計師高，所以就不把演算法單獨列出來。如果未來要從事大資料、人工智慧方面的研發，對演算法就有較高的要求了。

如果有計算機相關的問題，也可以諮詢我。

我覺得在學校應該學最底層的東西。不過越是底層越難，估計也沒幾個老師能教。至於好多人說得要學特定的啥程式語言啥的，我認為都是眼見工到的事。比如你會了c++，學其他語言跟玩似的。py強大也是因為共享庫多嘛，何必再造車輪呢。但是你如果對一東西知道他是咋做出來的啥原理，那心頭底氣就足多了。當然，不需要你去具體再做一次。你只會用，那也不差。不過知其所以然，肯定會高一個檔次。……以上都是我亂說的，我不是程式設計師。

首先宣告鄙人半文盲！一、沒有高大上的學歷（初級小學還沒畢業），二、沒從事高大上的職業（搬磚和泥的農民工），三、對這方面的知識沒有深入的瞭解（狗屁不通的二楞子），可以說實屬門外漢一枚。雖然列舉上述種種劣勢，但愛瞎摻和出風頭及張揚的性格，始終沒能被“理性”所束縛，因此在這裡來一番瞎嘮叨望過路的讀者諒解。

電子計算機從雛形到成熟，歷過了近二十年的光景，它的出世到如今，從結構上已歷過了模擬、數字、電子管、電晶體、數位電路、小規模、中規模、大規模乃至超大規模積體電路。當各方面的技術以及硬體結構逐步成熟以後，軟體的研究也應運而生，各類程式語言也隨著人們的需求猶如雨後春筍，系統軟體以及應用軟體那真花樣別出，有的甚至是不到一年就升級，就應用軟體而言那些程式設計軟體一下子成了熱門，而且是越來越高階，越來越龐大，功能越多越完善結構也越來越複雜。曾記的那時有人揚言要實現用自然語言程式設計的宏偉目標。系統軟體方面儘管早期UN（）X某時期曾雄居一時，但自視窗作業系統問世之後，隨著各項功能的不斷完善一時間成了PC系統軟體的霸主。在較早的時候由於各類CPU的架構以及指令系統不同，給軟體的移植造成了不小的障礙，又有人提出要開發“萬能”程式語言的軟體，當時真讓許多人眼花繚亂，實際人們對某項技術有想法有雄心是人類挑戰自我的好事，但隨著對這方面逐步的認識以及深入的瞭解，人們冷靜了許多，好！恭喜他們成熟了，這裡評論的只是事態並非嘮叨別人的是非，以及那些不切實際的瞎想。

計算機技術實際上是一個龐大的體系，從晶片的製造到各種應用軟體的開發，每一個進步都與許多精英的努力分不開，而且目前計算機的應用可以說已經滲透到與人們的生產生活密不可分的地步，毫不誇張的說現在的人們已經對計算機技術，達到了極端依賴的程度，甚至是離不開的程度，在日常生活中超級市場自不必說，就連菜市場的黃瓜茄子西紅柿，無一不是電子支付的形式來交易，網上購物能看到貨物的流通程序，如此捷便各類交易滿足各類消費者的需求……。因此學計算機技術可以說幾十年內不會落伍，不過由於該技術是一個非常寬泛領域，還有許多的環節以及方式需要大量的人才來不斷的完善補充以及開發，如果僅指某個一屁時就掌握的專業有可能是曇花一現，也可以說這類專業是“悲催”的，也可能是某段時間的匆匆過客。但是任何一項技術都有它的基礎部分和應用部分，如果把它的基礎知識完全掌握了，似乎能達到了萬變不離其宗的境界。不過這麼說可能有人感覺不爽，但這是事實！那基礎是什麼？硬體的研究、低階語言的研究，就這兩項恐怕那些飛揚浮躁的心態恐怕一時半會或短時間內整不明白，除非是圖靈等等那樣的天才，即使是有那樣的天賦還要不懈追求與努力，千萬別指望一蹭而就，蹭上三年兩年的就能達到一勞永逸目的，猶其是當前人們普通存在飛揚浮躁心理的環境下。隔日努力補上一補課然後更新………………。

等待批判。

作為一個計算機專業的學生，現在也從事著網際網路工作，身邊技術大牛無數。時常也會參加一下面試，對於計算機專業的學生，應該學好哪些知識，才能成為真正的技術大牛，說幾點我的建議：01 計算機組成原理這是計算機最基礎的學科，專業的計算機人可能覺得太基礎了，也要好好學嗎？其實計算機組成原理是最基礎也是最經典的課程，也是實際用到最多的課程，比如現在大家都知道的人工智慧，設計階段是離不開計算機的組成原理的，因為任何產品的開發都依賴於記憶體、CPU等硬體基礎，非常有必要好好學習。02 計算機網路網際網路時代，必然離不開網路，計算機網路中的TCP/IP協議簇、ISO七層模型、TCP/UDP等這些計算機網路知識，不管在網際網路的任何領域，都一定會用到。因為現在就是網路社會，電腦、手機、智慧硬體、網路裝置、APP等之間必須進行通訊，而未來對網路的需求，只會比現在更強，也會更重視網路安全。03 作業系統作業系統不僅限於window、linux，還有手機作業系統iSO、Android。作業系統是軟體工作的基礎，記憶體處理、程序與執行緒、處理器排程和死鎖，這些也是高階開發人員、高階系統設計人員、架構師必備的知識，也是非常難的，至少對我來說很難……一直也沒學精通。04 資料結構與演算法

計算機儲存的都是0和1的數字，資料結構主要研究組織大量資料的方法，而演算法分析則是對演算法執行時間的評估。隨著網際網路的發展，對資訊處理大資料、高速度的要求越來越高。其實資料結構和演算法講的是一種思維方法，比如樹、表、堆疊，甚至現在的區塊鏈，都是一種資料結構，也是解決問題的方法。

大資料必不可少的資料庫知識，軟體工程必修課，資料庫更多的是對資料的操作，其實看起來跟excel一樣，只不過效率更高、速度更快、儲存資訊更多。資料庫知識也是計算機學科比較基礎、常用的。

從C到JAVA、C#，再到現在比較火的Phython，都是一種程式語言，計算機比較入門級的是C++，智慧硬體一般都是C++居多，上層更多的是JAVA。語言都是相通的，學會一種再去擴充套件並不難，難的是實踐！即便從頭到尾學了，也不一定能程式設計、會程式設計。不過最起碼要會一種！

計算機行業有很多學數學或者物理學的，而且最後都幹得非常牛，大神級人物。我開始也不明白這是為什麼，直到有一天接觸了演算法，計算機裡的演算法實現，明明就是數學嘛……而且更過分的是，數學專業也學計算機專業課，甚至研究生以上還要學程式設計。突然感覺自己上了個假大學……

計算機是一個相對非常寬泛的學科，計算機相關的發展方向也很多，研究生考試專業四項：計算機組成、作業系統、計算機網路、資料結構和演算法，這四門是最基礎也是筆試、面試必考專案。其他3條是用處比較多的專業知識！

如果你是計算機專業學生，一定要好好學習！上學不紮實，工作以後很難彌補的！

技術大牛在我認為應該是能解決一般人解決不了的問題。而學好一門技術，然後在這個崗位上不斷努力，不斷解決問題，不斷提升自己，然後可以去學與之相關的東西，做到遇到的問題都可以解決，善於分析問題，解決問題，慢慢就會被大家稱作為大神的。

可以透過寫部落格等方式讓網上的人可以透過你寫的部落格來讓自己被行業人都知道自己，慢慢你也可以成為更多人眼中的大神。

計算機專業必修 資料結構和演算法、計算機體系結構、作業系統，然後考個軟體設計師的證書, C++, Java 精通，Python寫demo application 一遍過。主流OJ有賬號，每週堅持刷。然後Leetcode和Lintcode過三遍，TOPcoder全球進前10000名吧。

這標準對大牛來說實在是太寬鬆了。