“長期待在宿舍，渾渾噩噩過了大學四年，直到畢業，才發現很多事情還沒有做，回想四年記憶空空蕩蕩；找工作屢屢碰壁，才知道自己的專業不夠扎實，早知道當初我就...”

計算機專業學習的誤區

IT是目前市場上最熱門的行業之一，尤其是計算機技術的高速發展和互聯網應用的廣泛普及，辦公電腦、便攜式電腦、智能手機等終端已經成為人們工作生活中不可或缺的設備，也帶來了不斷增長的就業機會、就業率以及較高的工資待遇。

隨著IT行業的不斷發展，計算機專業每年都是高考十大報考熱門專業之一，也是每年招生人數最多的專業之一。2016至2019年，計算機類專業的招生計劃數上漲了32%，2019年全國普通本科招生計劃是32萬多，招生院校數也逐年增加，計算機類專業在高校中的普及率較高，接近八成的本科院校都開設了計算機類專業。

有一些同學甚至還對計算機的學習有著一些天真的誤解，計算機專業出去就會有高薪，計算機專業就是寫代碼畢業后就是程序員……, 殊不知這些錯誤的理解和想法很可能會在將來的學習道路上給自己添堵，讓自己的學習更加困難，甚至失去興趣。

那么如何才能讓大學生在學習計算機的道路上更加順暢，讓同學們在計算機的學習上更加深入呢？這里總結一些計算機學習中常見的誤區，希望能夠幫助計算機專業學習者（特別是初學者）更準確更全面的了解這個專業，避免踩到雷區，盡量少走彎路，更快地成長成為優秀的計算機大學生！

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誤區一：數學基礎差學不好計算機

數學作為計算機專業學生的基礎學科，對于學生理解算法和代碼邏輯有很大的幫助。

那么，計算機和數學的關系這么緊密真的就意味著，我們沒學好數學就無法學好計算機專業知識嗎？

答案是：不一定。

計算機專業里確實有一些專業基礎課程，像數據庫原理、算法、操作系統和計算機組成原理等，這些計算機理論和原理級別的課程確實需要以數學為基礎，特別是算法，數學不好的話很難搞明白那些高深的算法。但是這些課程畢竟只是少部分，大多數的專業基礎課和專業課程（像軟件工程，計算機網絡等）是用不到很高深的數學知識的。

所以在大學計算機專業學習的過程中，數學對于不同的人有著不同的意義。對于算法工程師和學習某些特定技術的學生（例如機器學習、密碼學、計算機圖形學等）或者想繼續深造從事科研工作的同學來說數學是非常重要的。但是對于將來想從事編程工作等實際應用的同學來說數學就相對不那么重要了。

誤區二：想學最好的編程語言

在計算機學習的過程中容易產生的另一個誤區就是想要學習最好的語言或者說是擔心自己學習的不是最好的語言。

現在基本上每個月都會有一些語言的排行榜，各式各樣，同時還會伴隨著各種新聞表示某某編程語言勢不可擋，某某編程語言就業平均月薪超20k之類的話。這些排行榜和新聞對計算機大學生選擇適合自己的語言或者是將來的就業沒有太大幫助，反而可能會誤導大學生做出錯誤的選擇。所以我們在選擇之前還是需要經過理性的思考和判斷，根據自己的情況來做出選擇。

計算機編程語言并沒有好壞之分，存在即合理。

一個編程語言既然存在，而且到現在還有很多人運用它，那它肯定是有其他編程語言無法取代的獨特之處，所以說編程語言只有自己喜不喜歡，運用的場景適不適合的區別，并沒有好壞之分。

最好的編程語言是不存在的。

這里拿幾種當前流行的編程語言舉例：

（1）C語言： C語言基本是我們計算機專業的必修課，現代編程語言幾乎都脫胎于C語言，被譽為“上帝語言”。我們所熟知的Java的底層代碼就是用C/C++編寫的。C語言編寫的程序代碼量小，運行速度快，功能強大，同時語法機制靈活，可以直接訪問硬件，但是它危險性高，開發周期長，復用性差，維護性、擴展性和可讀性都不高。所以C語言更適合廣泛應用于計算機的底層系統開發，例如操作系統內核、編譯器、JVM、驅動程序，還有各種嵌入式軟件，固件等。

（2）C++： C++可以說是對于C的繼承和擴展，它的運行效率高，高效安全，跨平臺性非常好，幾乎所有處理器和操作系統都支持C/C++，C++功能在C的基礎上增加面向對象的特點，代碼可讀性好，復用性高，運行效率高。但是C++的學習難度稍大，而且程序代碼相比其他語言要大。它的應用范圍很廣，前至各種客戶端，后至網絡編程，硬件底層。

（3）Python： Python是近年來最火熱的語言，上到大學，下到小學都開始學習Python，可見它很容易上手，而且它還有大量的開源庫，很強的可移植性和嵌入性。但是它的運行速度也比C/C++慢，主要應用在系統編程、圖形處理、數學處理和人工智能算法等領域。

從以上幾個例子不難看出，各種計算機編程語言各有千秋，各有自己的優點和缺點，我們應該根據具體的應用領域和應用場景來選擇不同的編程語言，并不需要去刻意研究它們的好壞，或者盲目追求哪個語言最火就去學習哪個語言。

以不變應萬變，根據自己的興趣去選擇適合自己的開發語言。

誤區三：重視理論學習，忽視動手實踐

計算機專業是一門應用性很強的專業，很多大學生缺乏應用實踐的眼光來看待計算機學習。

學習過程中雖然收集了大量資源，看大量的學習資料和視頻，但是常常只停留在文字表面，并沒有和應用實踐相結合。

只顧理論知識而不動手，雖然學了一堆知識，仍然不能解決現實中的實際問題，或者遇到實現問題仍然茫然不知所措。更槽糕的是，學習的計算機理論知識，由于沒有動手實踐來鞏固加強，沒過多久，這些理論知識也就忘的差不多了。

學了就忘，其實這些都是很正常的現象。 因為理論學習和實際應用是有差別的，只有在實踐的過程中才容易發現自己的錯誤，才能更加靈活和深入的理解這些理論知識。

動手實踐時不要害怕出錯，失敗才能教會我們成功。

錯誤給我們帶來刺激和進步，學習和成長的道路常常是要經過錯誤。如果我們要學習，就必須要有所經歷，并且允許犯錯。正是在錯誤中我們有所學習，而不是通過成功進行學習。丘吉爾說過：“成功是能夠熱情不怠地從一個失敗走向另一個失敗的能力。”

誤區四：追求時髦技術，忽視基礎

在計算機學習的過程中有很多的同學為了趕時髦，不停地去學習那些新的技術和框架，從而忽視了基礎知識的學習，這也是一個很常見的誤區。

IT技術進步是如此的快，不跟進新技術就是失業。但是對于在校計算機大學生來說，完全是一個計算機行業的初學者，學習時間也比較多，眼光一定要長遠些，打好扎實的專業基礎才是重中之重。一個并未進入到行業競爭中的初學者最大的資本便是他有足夠的時間沉下心來學習基礎性的東西，學習“為什么” 而不是“怎樣做”。

基礎知識在計算機專業的學習過程中非常重要。計算機專業基礎課程，比如數據結構，操作系統、編譯原理、計算機組成原理、軟件工程等等，這些基礎知識的學習可能并沒有那么有趣，會有些枯燥，可能會花費很多的時間，而且學習它們不會有立竿見影的效果。這些基礎課程的學習雖然不能讓你馬上就實現一個Linux一樣的操作系統，或者一個編譯器，但是這些都是將來更深入學習計算機技術的堅實基礎。

萬丈高樓平地起，勿在浮沙筑高臺，所謂的基礎知識，就好比是蓋房子要打地基一樣，沒有堅實牢固的地基，房子就沒有穩定性。根基不穩，早晚會對自己的發展造成重大的影響。

最后

要知道，在計算機專業學習過程中你可能會遇到很多的困難，可能會很沮喪。但是如果對自己有信心，對計算機感興趣，熱愛這個行業，請記住不要放棄。因為每個過來人都曾經遇到過和你一樣的困難，下定決心和努力學習才是成功的資本。

希望這些內容能夠幫助計算機專業初學者避開這些學習道路上的誤區，不要被這些誤區阻礙了學習計算機和成為大牛的決心，讓你們對自己將來的學習更加自信。

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