『壹』 初学者怎样学编程
学Visual Basic（简称VB）是一种功能强大的新一代高级程序设计语言。程序设计语言的基础知识；Visual Basic集成开发环境；通过一个简单的实例说明设计Visual Basic应用程序的步骤。
『贰』 如何从零开始学编程
在你学习编程之前思考一下你的目标，当你有最终目标时道路会更加的清晰。那么，你想要写什么？网站？游戏？iOS或者Android应用？或是你是想自动化完成一些乏味的任务让你有更多的时间看窗外的风景？也许你只是想更具有就业竞争力找个好工作。所有的这些都是有价值的目标，这些目标都是你编程学习推动力的一部分，没有推动力的人，是无法在略显枯燥的漫长学习之旅中走远的。
不要浮躁
Badprogrammingiseasy.EvenDummiescanlearnitin21days.,meswithit.
不管是在线下还是线上的书店，满目都是《21天学通java》这种速成书目，它们都承诺在很短一段时间内就让你能够学会相关技术。MatthiasFelleisen在他的著作HowtoDesignPrograms,SecondEdition一书中明确指出了这种「速成」的趋势并予以了以上的讽刺。
所谓的「捷径」或者说「银弹」是不存在的，智者说过，精通某个东西需要10年或10000个小时，也就是汉语中的「十年磨一剑」，所以不用着急，功不唐捐。
培养兴趣
ionbythepublic,butbecauseitisfuntoprogram.
_LinusTorvalds
沉醉于编程，编程更是为了兴趣。兴趣是推动力的不竭源泉，保持这种充满兴趣的感觉，以便于你能将其投入到你的10年/10000小时的编程时间中。编程很有趣，那是探索的喜悦。那是创造的喜悦。看到自己亲手完成的作品显示在屏幕上很有趣。有人为你的代码而惊叹很有趣。有人在公共场合称赞你的产品、邻居使用你的产品、以及在媒体上讨论你的产品很有趣。编程应该十分有趣，若并非如此，就找出导致编程无趣的问题，然后解决之。
在这里对于初学者有两个大坑：
如果初学者们只与预先构建好的「发动机和组件」接触（没有理解和思考它们构造的原理），这会严重限制他们在将来构建这些东西的能力，并且在诊断解决问题时无从下手。
第二个坑没有第一个那么明显：幼稚的「整体论」方法有些时候会显得很有效，这有一定的隐蔽性与误导性，但是一两年过后（也许没那么长），当你在学习路上走远时，再想回过头来「补足基础」会有巨大的心理障碍，你得抛弃之前自己狭隘的观念，耐心地缓步前进，这比你初学时学习基础知识困难得多。
但腊敏茄也不能矫枉过正，陷入还原论的大坑，初学时便一心试图做宏大的理论，这样不仅有一切流于理论的危险，枯燥和乏味还会让你失去推动力。这种情况经常发生在计算机科班生身上。
为了更好理解，可以将学习编程类比为学习厨艺：你为了烧得一手好菜买了一些关于菜谱的书，如果你只是想为家人做菜，这会是一个不错的主意，你重复菜谱上的步骤也能做出不赖的菜肴，但是如果你有更大的野心，真的想在朋友面前露一手，做一些独一无二的美味佳肴，甚至成为「大厨」，你必须理解这些菜谱背后大师的想法，理解其中的理论，而不仅仅是一味地实践。但拿猛是如果你每天唯一的工作就是阅读那些厚重的理论书籍，因为缺乏实践，你只会成为一个糟糕的厨子，甚至永远成为不了厨子，因为看了几天书后你就因为枯燥放弃了厨艺的学习。
总之，编程是连接理论与实践的纽带，是计算机科学与计算机应用技术相交融的领域。正确的编程学习方法应该是：通过自顶而下的探索与项目实践，获得编程直觉与推动力；从自底向上的打基础过程中，获得最重要的通用方法并巩固编程思想的理解。
作为初学者，应以后者为主，前者为轮察辅。
启蒙
「学编程应该学哪门语言？」这经常是初学者问的第一个问题，但这是一个错误的问题，你最先考虑的问题应该是「哪些东西构成了编程学习的基础」？
编程知识的金字塔底部有三个关键的部分：
算法思想：例如怎样找出一组数中最大的那个数？首先你得有一个maxSoFar变量，之后对于每个数
语法：我怎样用某种编程语言表达这些算法，让计算机能够理解。
系统基础：为什么while(1)时线程永远无法结束？为什么int*foo(){intx=0;return&x;}是不可行的？
启蒙阶段的初学者若选择C语言作为第一门语言会很困难并且枯燥，这是因为他们被迫要同时学习这三个部分，在能做出东西前要花费很多时间。
因此，为了尽量最小化「语法」与「系统基础」这两部分，建议使用Python作为学习的第一门语言，虽然Python对初学者很友好，但这并不意味着它只是一个「玩具」，在大型项目中你也能见到它强大而灵活的身影。熟悉Python后，学习C语言是便是一个不错的选择了：学习C语言会帮助你以靠近底层的视角思考问题，并且在后期帮助你理解操作系统层级的一些原理，如果你只想成为一个普通（平庸）的开发者你可以不学习它。
下面给出了一个可供参考的启蒙阶段导引，完成后你会在头脑中构建起一个整体框架，帮助你进行自顶向下的探索。
完成Codecademy的Python部分。这只是热身部分，尽快完成它，因为你永远只是在浏览器里，你不会学到如何搭建开发环境。在Codecademy这类的编程学习网站学到的那点儿东西，哪怕你只想做一个小的不能再小的项目，你都不知道该从哪儿开始。
完成MIT6.00.1x（中文化）（如果你英语不过关，完成麻省理工学院公开课：计算机科学及编程导论。MOOC是学习编程的一个有效途径。虽然该课程的教学语言为Python，但作为一门优秀的导论课，它强调学习计算机科学领域里的重要概念和范式，而不仅仅是教你特定的语言。如果你不是科班生，这能让你在自学时开阔眼界；课程内容：计算概念，python编程语言，一些简单的数据结构与算法，测试与调试。支线任务：
完成Python核心编程
完成HarvardCS50(如果你英语不过关：完成哈佛大学公开课：计算机科学cs50。同样是导论课，但这门课与MIT的导论课互补。教学语言涉及C,PHP,JavaScript+SQL,HTML+CSS，内容的广度与深度十分合理，还能够了解到最新的一些科技成果，可以很好激发学习计算机的兴趣。支线任务：
阅读《编码的奥秘》
完成《C语言编程》
[可选]如果你的目标是成为一名Hacker：阅读Hacker'sDelight
PS：如果教育对象还是一个孩子，以下的资源会很有帮助：
5-8岁：TurtleAcademy
8-12岁：PythonforKids
12岁以上：MITScratch或KhanAcademy
入门
结束启蒙阶段后，初学者积累了一定的代码量，对编程也有了一定的了解。这时你可能想去学一门具体的技术，诸如Web开发，Android开发，iOS开发什么的，你可以去尝试做一些尽可能简单的东西，给自己一些正反馈，补充自己的推动力。但记住别深入，这些技术有无数的细节，将来会有时间去学习；同样的，这时候也别过于深入特定的框架和语言，现在是学习计算机科学通用基础知识的时候，不要试图去抄近路直接学你现在想学的东西，这是注定会失败的。
那么入门阶段具体该做些什么呢？这时候你需要做的是反思自己曾经写过的程序，去思考程序为什么(Why)要这样设计？，思考怎样(How)写出更好的程序？试图去探寻理解编程的本质：利用计算机解决问题。
设想：
X=用于思考解决方案的时间，即「解决问题」部分
Y=用于实现代码的时间，即「利用计算机」部分」
编程能力=F(X,Y)（X>Y）
要想提高编程能力，就得优化X，Y与函数F(X,Y)，很少有书的内容能同时着重集中在这三点上，但有一本书做到了——(SICP)《计算机程序的构造和解释》，它为你指明了这三个变量的方向。在阅读SICP之前，你也许能通过调用几个函数解决一个简单问题。但阅读完SICP之后，你会学会如何将问题抽象并且分解，从而处理更复杂更庞大的问题，这是编程能力巨大的飞跃，这会在本质上改变你思考问题以及用代码解决问题的方式。此外，SICP的教学语言为Scheme，可以让你初步了解函数式编程。更重要的是，他的语法十分简单，你可以很快学会它，从而把更多的时间用于学习书中的编程思想以及复杂问题的解决之道上。
PeterNorvig曾经写过一篇非常精彩的SICP书评，其中有这样一段：
Touseananalogy,ifSICPwereaboutautomobiles,,howtheyarebuilt,andhowonemightdesignfuel-efficient,safe,.highway,justlikeeveryoneelse.
如果你是文中的前者，阅读SICP将成为你衔接启蒙与入门阶段的关键点
虽然SICP是一本「入门书」，但对于初学者还是有一定的难度，以下是一些十分有用的辅助资源：
)：由上文提到的Google研究主管PeterNorvig主讲，教学语言为Python，内容有一定难度。
HowtoDesignPrograms,SecondEdition：HtDP的起点比SICP低，书中的内容循循善诱，对初学者很友好，如果觉得完成SICP过于困难，可以考虑先读一读HtDP。
UCBerkeleySICP授课视频以及SICP的两位作者给Hewlett-Packard公司员工培训时的录像(中文化项目)
ComposingPrograms：一个继承了SICP思想但使用Python作为教学语言的编程导论（其中包含了一些小项目）
SICP解题集：对于书后的习题，作为初学者应尽力并量力完成。
完成了这部分学习后，你会逐步建立起一个自己的程序设计模型，你的脑子里不再是一团乱麻，你会意识到记住库和语法并不会教你如何解决编程问题，接下来要学些什么，在你心里也会明朗了很多。这时候才是真正开始进行项目实践，补充推动力的好时机。
关于项目实践：对于入门阶段的初学者，参与开源项目还为时过早，这时候应该开始一些简单的项目，诸如搭建一个网站并维护它，或是编写一个小游戏再不断进行扩展，如果你自己的想法不明确，MegaProjectList中选取项目。总之，务必在这时拿下你项目实践的第一滴血。
与此同时，别忘了继续打好根基。为了将来的厚积薄发，在下面这几个方面你还要继续做足功课（注意：下面的内容没有绝对意义上的先后顺序）：
计算机系统基础
有了之前程序设计的基础后，想更加深入地把握计算机科学的脉络，不妨看看这本书：《深入理解计算机系统》ComputerSystemsAProgrammer'sPerspective。这里点名批评这本书的中译名，其实根本谈不上什么深入啦，这本书只是CMU的「计算机系统导论」的教材而已。CMU的计算机科学专业相对较偏软件，该书就是从一个程序员的视角观察计算机系统，以「程序在计算机中如何执行」为主线，全面阐述计算机系统内部实现的诸多细节。
如果你看书觉得有些枯燥的话，可以跟一门Coursera上的MOOC:TheHardware/SoftwareInterface，这门课的内容是CSAPP的一个子集，但是最经典的实验部分都移植过来了。同时，可以看看TheCProgrammingLanguage，回顾一下C语言的知识。
完成这本书后，你会具备坚实的系统基础，也具有了学习操作系统，编译器，计算机网络等内容的先决条件。当学习更高级的系统内容时，翻阅一下此书的相应章节，同时编程实现其中的例子，一定会对书本上的理论具有更加感性的认识，真正做到经手的代码，从上层设计到底层实现都了然于胸，并能在脑中回放数据在网络->内存->缓存->CPU的流向。
此外，也是时候去接触UNIX哲学了:KISS-KeepitSimple,Stupid.在实践中，这意味着你要开始熟悉命令行界面，配置文件。并且在开发中逐渐脱离之前使用的IDE，学会使用Vim或Emacs（或者最好两者都去尝试）。
阅读《UNIX编程环境》
阅读《UNIX编程艺术》
折腾你的UN*X系统
数据结构与算法基础
如今，很多人认为编程（特别是做web开发）的主要部分就是使用别人的代码，能够用清晰简明的方式表达自己的想法比掌握硬核的数学与算法技巧重要的多，数据结构排序函数二分搜索这不都内置了吗？工作中永远用不到，学算法有啥用啊？这种扛着实用主义大旗的「码农」思想当然不可取。没有扎实的理论背景，遭遇瓶颈是迟早的事。
数据结构和算法是配套的，入门阶段你应该掌握的主要内容应该是：这个问题用什么算法和数据结构能更快解决。这就要求你对常见的数据结构和算法了熟于心，你不一定要敲代码，用纸手写流程是更快的方式。对你不懂的数据结构和算法，你要去搜它主要拿来干嘛的，使用场景是什么。
供你参考的学习资源：
《算法导论》：有人说别把这本书当入门书，这本书本来就不是入门书嘛，虽说书名是IntroctiontoAlgorithms，这只不过是因为作者不想把这本书与其他书搞重名罢了。当然，也不是没办法拿此书入门，读第一遍的时候跳过习题和证明就行了嘛，如果还觉得心虚先看看这本《数据结构与算法分析》
CourseraAlgorithms:DesignandAnalysis[Part1]&[Part2]：Stanford开的算法课，不限定语言，两个部分跟下来算法基础基本就有了；英语没过关的：麻省理工学院公开课：算法导论
入门阶段还要注意培养使用常规算法解决小规模问题的能力，结合前文的SICP部分可以读读这几本书：《编程珠玑》，《程序设计实践》
编程语言基础
.,.Additionally,,
-ThePragmaticProgrammer
此外还要知道，学习第n门编程语言的难度是第(n-1)门的一半，所以尽量去尝试不同的编程语言与编程范式，若你跟寻了前文的指引，你已经接触了：「干净」的脚本语言Python,传统的命令式语言C,以及浪漫的函数式语言Scheme/Racket三个好朋友。但仅仅是接触远远不够，你还需要不断继续加深与他们的友谊，并尝试结交新朋友，美而雅的Ruby小姑娘，Hindley-Milner语言家族的掌中宝Haskell都是不错的选择。但有这么一位你躲不开的，必须得认识的大伙伴—C++，你得做好与他深交的准备：
入门：C++Primer
[可选]进阶：
高效使用：EffectiveC++
深入了解：《深度探索C++对象模型》；C++Templates
研究反思：TheDesignandEvolutionofC++；对于C++这个NecessaryEvil，看这本书可以让你选择是成为守夜人还是守日人。
现实是残酷的，在软件工程领域仍旧充斥着一些狂热者，他们只掌握着一种编程语言，也只想掌握一种语言，他们认为自己掌握的这门语言是最好的，其他异端都是傻X。这种人也不是无药可救，有一种很简单的治疗方法：让他们写一个编译器。要想真正理解编程语言，你必须亲自实现一个。现在是入门阶段，不要求你去上一门编译器课程，但要求你能至少实现一个简单的解释器。
供你参考的学习资源：
《程序设计语言-实践之路》：CMU编程语言原理的教材，程序语言入门书，现在就可以看，会极大扩展你的眼界，拉开你与普通人的差距。
Coursera编程语言MOOC：课堂上你能接触到极端FP（函数式）的SML，中性偏FP的Racket，以及极端OOP（面向对象）的Ruby，并学会问题的FP分解vsOOP分解、ML的模式匹配、Lisp宏、不变性与可变性、解释器的实现原理等，让你在将来学习新语言时更加轻松并写出更好的程序。
：热热身，教你写一个简单的浏览器——其实就是一个javascript和html的解释器，完成后的成品还是很有趣的；接下来，试着完成一个之前在SICP部分提到过的项目：用Python写一个SchemeInterpreter
其他
编程入门阶段比较容易忽视的几点：
学好英语：英语是你获取高质量学习资源的主要工具，但在入门阶段，所看的那些翻译书信息损耗也没那么严重，以你自己情况权衡吧。此外英语的重要性更体现在沟通交流上，LinusTorvalds一个芬兰人，一口流利的英语一直是他招募开发者为Linux干活的的法宝，这是你的榜样。
学会提问：学习中肯定会遇到问题，首先应该学会搜索引擎的「高级搜索」，当单靠检索无法解决问题时，去StackOverflow或知乎提问，提问前读读这篇文章：Whathaveyoutried?
不要做一匹独狼：尝试搭建一个像这样简单的个人网站，不要只是一个孤零零的About页面，去学习Markdown与LaTeX，试着在Blog上记录自己的想法，并订阅自己喜欢的编程类博客。推荐几个供你参考：JoelonSoftware,PeterNorvig,CodingHorror
小结
以上的内容你不应该感到惧怕，编程的入门不是几个星期就能完成的小项目。期间你还会遇到无数的困难，当你碰壁时试着尝试「费曼」技巧：将难点分而化之，切成小知识块，再逐个对付，之后通过向别人清楚地解说来检验自己是否真的理解。当然，依旧会有你解决不了的问题，这时候不要强迫自己——很多时候当你之后回过头来再看这个问题时，一切豁然开朗。
此外不要局限与上文提到的那些材料，还有一些值得在入门阶段以及将来的提升阶段反复阅读的书籍。ThePragmaticProgrammer就是这样一本程序员入门书，终极书。有人称这本书为代码小全：从DRY到KISS，从做人到做程序员，这本书教给了你一切，你所需的只是遵循书上的指导。
后记
如果你能设法完成以上的所有任务，恭喜你，你已经真正实现了编程入门。这意味着你在之后更深入的学习中，不会畏惧那些学习新语言的任务，不会畏惧那些「复杂」的API，更不会畏惧学习具体的技术，甚至感觉很容易。当然，为了掌握这些东西你依旧需要大量的练习，腰还是会疼，走路还是会费劲，一口气也上不了5楼。但我能保证你会在思想上有巨大的转变，获得极大的自信，看老师同学和csdn的眼光会变得非常微妙，虽然只是完成了编程入门，但已经成为了程序员精神世界的高富帅。不，我说错了，即使是高富帅也不会有强力精神力，他也会怀疑自己，觉得自己没钱就什么都不是了。但总之，你遵循指南好好看书，那就会体验「会当凌绝顶」的感觉。
首先要想学编程，选一门合适的计算机语言就十分重要了，怎么去选择就显得尤为重要了，这要根据自己的兴趣爱好及每个语言的特性来选择，比如说PHP适合做web开发，易学习，易上手，非常流行的一门计算机语言了，我个人比较推荐php语言。
java可以做web开发，做安卓app开发也用的是java,在学习程度上上可能比php稍微难上手一点，不过也是没问题的，如果对java感兴趣可以尝试一下。
python是目前比较火的一门语言了，比较适合做人工智能领域，另外写网络爬虫类的程序，用python也是非常合适的了，看个人兴趣来选择了。
c,c++,c#这些语言就不推荐给了，特别是c#，已经是比较过时的一门语言了，即使学习好了，也不太适合去找工作，c与c++并不是十分适合初学者来学习，因此也是没必要进行考虑了，还有一些更小众的语言，更是没有必要去考虑，因此关于语言的学习就从上面3种语言去选择一门自己所感兴趣的吧！
研发搭建环境
如果选择好计算机语言，那么接下来就是研发环境的搭建了，因为只有研发环境搭建好了，才可以进行后续的编程工作，比如说PHP,那么就从网络上搜一下如何安装PHP环境，能搜出一些简单的教程，初学者按照教程一步一步来，顶多半天时间就可以把研发环境装好了，如果是java，就需要先安装jdk，进行环境变量的配置等，网上也有相关的教程，也是十分容易的，相信大家只要按照教程来做，都可以很轻易的把研发环境搭建起来的
选好视频和书籍，辅助学习。既然是零基础学习，就需要进行系统的学习，而不是到处网络零基础的知识点进行学习。
代码练习
跟随教程一个一个章节的进行学习，需要注意的一点就是不能只是去看，那样不行，要对每一个章节的知识点要亲自用代码敲一遍，运行一下试试效果才行，这样才能提高自己的动手能力，才开始会觉得有一点生疏，慢慢的就会熟练起来，逐渐会增加编程的兴趣。这个过程就是需要反复的进行练习，大量的代码练习才行。这个过程是5步中最关键的阶段了，重在代码亲自练习，对编程中有的章节不明白的地方，千万不要放过去，可以在网上找一些相关的编程交流群，参加进去，在线上咨询一些过来人，也许就可以轻松帮你解决疑问了，对你的学习十分帮助，并且整个过程也都是免费的。
项目实战
如果说基础教程都按部就班的都实践过一遍了，那么你就有一定的编程的基本功了，那么自己就可以尝试着做一些小项目，把学到的知识给串起来，进入项目实战阶段，比如说自己设计一个学生管理系统，并把它完成，如果不了解怎么设计，可以去网上搜索。慢慢就有思路了。
我也在学习这方面，视频书籍看过不少，最推荐的还是北京尚学堂的学习资料，Java.300集，Python400集，都是很经典的入门基础教程，而且是结合项目学习的，很有意思，干货满满，还都是免费的，推荐你可以去看看，相信可以带你走进变成的世界。
从零开始学编程，第一关就是要选择你所要学习的编程语言。面对着琳琅满目的编程语言，初学者常常一筹莫展，拿不定主意，不知该选哪
『叁』 想自学it，该怎么学
想要自学it，得明白以下几点
1. 应该选择什么编程语言
可能困扰编程新手最多的一个问题是【我应该学什么编程语言】或者【我需要学习哪些课程才能做出一个web、一个app】，很多人一直纠结这个问题，陷入了东学一点、西看一点的死循环，到头来啥也没学好，这会很浪费时间。
刚上大一的时候，我也很想知道应该选择什么编程语言。我问了很多人，网上各种查资料，但所能得到的答案都很片面，多数对这个问题答非所问，总是回答说“某某编程语言难”，“某某编程语言性能好”。其实作为初学者，我们对计算机体系都不了解，就不要过多地去纠结性能，或者难易等因素，原因我等下再说。
如果你有明确的方向，那么很好选择。如果你想做算法、机器学习方向，那么python是最好的选择。如果你想做web开发，java、php等都可以。如果想做一些更底层的工作，那么就可以选c。当然这是建立在你有明确方向的基础上。可是，很多人都没怎么接触过计算机行业，特别是和我一样刚入学就被调剂到计算机专业的人。对这些同学来说，各个编程语言就只是个名字，除了叫法不一样，你根本不知道它们有什么差别。所以索性不要纠结了，我替你选一个吧。
如果你是在校大学生，那么你有大把连续的时间，就先学习c，然后再学c++。我个人是学c入门的，也许很多人不理解我为什么推荐学c，因为c和c++都很难、很复杂，看起来并不适合入门。然而正是它们的难和复杂才能让你更好地理解计算机系统【计算机系统不是指操作系统】。学习编程不是学习编程语言，而是学习一个计算机生态，即一个庞大的知识体系。只会编程语言而不理解整个计算机的体系，就像只会写字而写不出好文章。了解c/c++和了解计算机系统是极为贴合的，向下可以帮助你更容易地理解操作系统、编译原理、计算机网络、计算机组成原理，为什么呢？因为较为底层的东西很多都是用c实现的，和系统的贴合度极高，很多教材源码甚至教程，在讲述这些知识的时候都是用c或c++作为媒介。而向上，c++面向对象的机制，也可以做出一些应用，譬如五子棋游戏等，也不会显得那么枯燥。花个小半年时间了解c和c++，之后你就会觉得看书、看资料可以轻松很多。
如果你是一个上班族，但是刚刚学习编程，可能学c和c++对你来说有些复杂和困难，因为学习它们确实是很需要时间。你们不像在校生那样有大把的连续时间，而零碎的时间去学习一个比较复杂的东西效果不见得有那么好，所以可以先学一些【更容易见效】的编程语言，从python入手吧，至少能快速做出一些小应用，不至于丢失了兴趣，但是真的要入门编程又还得看看与计算机系统相关的书籍，这样才能更深层次地去编程，譬如【深入理解计算机系统】这一本书可以读很多遍，这本书把整个计算机系统给串起来了。
2.学习编程，我需要学习哪些课程？
我要学哪些课程？我为什么要学习如高数、离散数学、线性代数、概率论等课程？
这个问题也是之前困扰了我很久的问题。不过我现在想通了，对于【高数、离散、线性代数、概率论】等课程，很好解释，做算法的同学肯定知道为啥要学习这些课程。机器学习中会大量用到上述提到的课程，所以会比较好理解。对在校生而言，学校开设的很多课程我们不知道为什么要学，我们很疑惑，不知道学它有什么用，这个时候我们就会很纠结，还会产生抵触情绪。这很正常，因为我们学习得不够深入，自然不能理解它们的用处。
在我看来，大学本科课程更多的是面向“面”的教学，即什么课程都教给你一些，但是又讲得不那么深入；而工作或者读研，更多的则是面向“点”的学习，用到的知识更专。本科时，学校也不知道你以后是去搞算法、还是搞架构、还是搞服务器开发，甚至去搞硬件，所以学校需要你学很多课程，至少有个了解。对学生来说，一方面可以从中选择自己感兴趣的点；一方面也可以对未来的就业方向有些启发。所以即使像数电、模电等课程，虽然之后可能用不着，但是你也要学，并且会花费大量的时间。虽然你最后不一定去搞硬件，但是这些课程也会让你更容易去理解一些知识，比如cpu中的逻辑器件。
如果你在大一的时候就有一个明确的定位，知道自己今后想从事哪方面的工作，课程与课程之间是可以调一下优先级的。不过像大学物理，这种课程确实是对编程没有帮助，但是像我前面所说的，大学教育更注重广度，大物等课程可能就是为了给你普及生活常识吧。
其实，大学教育的问题是普遍存在的，我认为我们学习一项技能的时候，应该采取的是项目驱动式学习，即需要用到什么东西时不会了再去学，而不是先填鸭式的都填进脑子，并且在学习的过程中我们还不知道它这是干嘛用的，等之后用到了，甚至不记得自己学过，反而查资料才会想起：哦，原来我之前学的xx科目是这个用处啊，可是我当时并没有好好学。很多时候学生时间的浪费可能还是要怪老师、怪学校，他们一开始没给我们做好充分的课程介绍。所以，在经过比较多的编程和项目实践后，我认为一个比较好的学习方式是，改良版的项目驱动学习法。即：
学习一段时间，做个小项目，将做项目遇到的问题记下来，针对性地学习相关知识，然后再实践，再学一段时间理论，让知识成网状发射状地变大。当然，项目驱动式学习有一个弊端，就是每次学习的知识都是项目所需要的，很零碎、不成体系，所以需要改良，即在采取项目驱动学习法的时候每天抽一段时间去完整地读一本书，或者一个相关问题的完整介绍，这样就很容易把一些知识成体系地串起来。这样一段时间下来，慢慢的，你就知道我们为什么要学那么多科目，学这些科目能干什么。
谈到数据获取，可能最容易想到的是爬虫，爬虫是一个在知乎上被说烂了的话题，所以我不想多说它是什么。很多时候有人觉得爬虫简单，为什么呢，因为有现成的框架，所以获取少量的数据就比较容易。但是当你需要爬取的数据很大的时候（比如我之前抓取了知乎500万用户的数据，在下班的时间、用自己家里普通的pc，计算机性能并不是那么好，比不上服务器，又要在不被封IP的情况下抓到这么大量的数据，然后对数据进行清洗，最后还要可视化展示），使用现成的爬虫框架就并不是那么容易实现了。况且，我需要抓很多数据源，并不是一锤子买卖。所以我选择去开发一个系统，即在现有的框架下进行二次开发，搭建一个属于自己的爬虫系统，并植入一些算法。我在系统中添加了很多中间件，直到现在，它还可以在10分钟内就部署一个能抓取大量数据的爬虫应用。
『肆』 您好，陌生朋友，请问零基础的新手想学习C语言，要从哪里开始看哪本书比较适合
1.[C和指针].(美)Kenneth.A.Reek。,C primer plus第六版 都是外国的C语言名著，但由于翻译后和原著有一定语义差距再加上中西方文化差异，其实我个人觉得不适合初学者！
2.谭浩强的《C语言程序设计》是清华大学的老教授写的一本大学教程，确实比较适合中国学生，特别是初学者的学习！（不要怕网上的一些对此书的负面的评论，毕竟这本书刚成书的中国国情决定的，但毕竟这本书成就了现在的很多C语言大咖，从书的版次和销量也说明了这本书的当时畅销程度），反正从一个C语言熟手或高手来看这本书可能会有一些问题
3.但是，谭浩强的《C语言程序设计》的有一些地方确实也存在欠妥的地方，比如变量的表示很多用a,b,c,这一点如果初学者学了后成了习惯，那以后用C++等语言编写大型程序会出大问题，还有由于是一本入门教材对一些C语言的深入探究也不够，真正实际应用的实训例子也欠缺。等等
4.建议如果学完谭浩强的《C语言程序设计》后再好好看看.[C和指针].(美)Kenneth.A.Reek。,C primer plus第六版这两本书，然后有机会好好研究C语言代码的汇编调试代码，最好对内存的分配，代码区，数据区，数据区的全局变量区，栈区，堆区（全局变量，静态变量，局部变量在上述内存中的存储结构以及作用域，最好还要了解数组，结构体，共用体，位域的内存中的存储结构也知道）；以及函数调用的汇编实现过程（栈实现过程）等知识到网上深入学习一下。有机会还可以用keilC进行单片机编程或学c++。
『伍』 编程零基础学习如何入手
选一门计算机语言
首先要想学编程，选一门合适的计算机语言就十分重要了，怎么去选择就显得尤为重要了，这要根据自己的兴趣爱好及每个语言的特性来选择，比如说
PHP适合做web开发，易学习，易上手，非常流行的一门计算机语言了，我个人比较推荐php语言。
java可以做web开发，做安卓app开发也用的是java, 在学习程度上上可能比php稍微难上手一点，不过也是没问题的，如果对java感兴趣可以尝试一下。
python是目前比较火的一门语言了，比较适合做人工智能领域，另外写网络爬虫类的程序，用python也是非常合适的了，看个人兴趣来选择了。
c,c++,c#这些语言就不推荐给大家了，特别是c#，已经是比较过时的一门语言了，即使学习好了，也不太适合去找工作，c与c++并不是十分适合初学者来学习，因此也是没必要进行考虑了，还有一些更小众的语言，大家更是没有必要去考虑，因此关于语言的学习就从上面3种语言去选择一门自己所感兴趣的吧！
研发搭建环境
如果选择好计算机语言，那么接下来就是研发环境的搭建了，因为只有研发环境搭建好了，才可以进行后续的编程工作，比如说PHP,那么就从网络上搜一下如何安装PHP环境，能搜出一些简单的教程，初学者按照教程一步一步来，顶多半天时间就可以把研发环境装好了，如果是java，就需要先安装jdk，进行环境变量的配置等，网上也有相关的教程，也是十分容易的，相信大家只要按照教程来做，都可以很轻易的把研发环境搭