4.6 KiB
自学计算机科学
如果你是一个自学成才的工程师，或者从编程培训班毕业，那么你很有必要学习计算机科学。幸运的是，不必为此花上数年光阴和不菲费用去攻读一个学位：仅仅依靠自己，你就可以获得世界一流水平的教育💸。
互联网上，到处都有许多的学习资源，然而精华与糟粕并存。你所需要的的，不是一个诸如“200+免费在线课程”的清单，而是以下问题的答案：
- 你应当学习哪些科目，为什么？
- 对于这些科目，最好的书籍或者视频课程是什么？
在这份指引中，我们尝试对这些问题做出确定的回答。
简而言之
大致按照列出的顺序，借助我们所建议的教材或者视频课程（但是最好二者兼用），学习如下的九门科目。目标是先花100到200个小时学习完每一个科目，然后在你职业生涯中，不时温习其中的精髓🚀。
| 科目 | 为何要学？ | 最佳书籍 | 最佳视频 |
|---|---|---|---|
| 编程 | 不要做一个“永远没彻底搞懂”诸如递归等概念的程序员。 | 《计算机程序的构造和解释》 | Brian Harvey’s Berkeley CS 61A |
| 计算机架构 | 如果你对于计算机如何工作没有具体的概念，那么你所做出的所有高级抽象都是空中楼阁。 | 《计算机组成与设计》 | Berkeley CS 61C |
| 算法与数据结构 | 如果你不懂得如何使用栈、队列、树、图等常见数据结构，遇到有难度的问题时，你将束手无策。 | 《算法设计手册》 | Steven Skiena’s lectures |
| 数学知识 | 计算机科学基本上是应用数学的一个“失控的”分支，因此学习数学将会给你带来竞争优势。 | 《计算机科学中的数学》 | Tom Leighton’s MIT 6.042J |
| 操作系统 | 你所写的代码，基本上都由操作系统来运行，因此你应当了解其运作的原理。 | 《操作系统导论》 | Berkeley CS 162 |
| 计算机网络 | 互联网已然势不可挡：理解工作原理才能解锁全部潜力。 | 《计算机网络：自顶向下方法》 | Stanford CS 144 |
| 数据库 | 对于多数重要程序，数据是其核心，然而很少人理解数据库系统的工作原理。 | Readings in Database Systems （暂无中译本） | Joe Hellerstein’s Berkeley CS 186 |
| 编程语言与编译器 | 若你懂得编程语言和编译器如何工作，你就能写出更好的代码，更轻松地学习新的编程语言。 | 《编译原理》 | Alex Aiken’s course on Lagunita |
| 分布式系统 | 如今，多数 系统都是分布式的。 | 《分布式系统原理与范型》，第三版 Maarten van Steen著 | 🤷 |
为什么要学习计算机科学？
软件工程师分为两种：一种充分理解了计算机科学，从而有能力应对充满挑战的创造性工作；另一种仅仅凭着对一些高级工具的熟悉而勉强应付。
这两种人都自称软件工程师，都能在职业生涯早期挣到差不多的工资。然而，随着时间流逝，第一种工程师不断成长，所做的事情将会越来越有意义且更为高薪，不论是有价值的商业工作、突破性的开源项目、技术上的领导力或者高质量的个人贡献。
全球短信系统每日收发约200亿条信息，而仅仅靠57名工程师，现在的 WhatsApp 每日收发420亿条。
— Benedict Evans (@BenedictEvans) 2016年2月2日
第一种工程师总是寻求深入学习计算机科学的方法，或是通过传统的方法学习，或是在职业生涯中永无止息地学习；第二种工程师 通常浮于表面，只学习某些特定的工具和技术，而不研究其底层的基本原理，仅仅在技术潮流的风向改变时学习新的技能。
如今，涌入计算机行业的人数激增，然而计算机专业的毕业生数量基本上未曾改变。第二种工程师的供过于求正在开始减少他们的工作机会，使他们无法涉足行业内更加有意义的工作。对你而言，不论正在努力成为第一种工程师，还是只想让自己的职业生涯更加安全，学习计算机科学是唯一可靠的途径。
23333 然而他们... pic.twitter.com/XVNYlXAHar
— Jenna Bilotta (@jenna) 2017年3月4日