『壹』 初學者怎樣學編程
學Visual Basic（簡稱VB）是一種功能強大的新一代高級程序設計語言。程序設計語言的基礎知識；Visual Basic集成開發環境；通過一個簡單的實例說明設計Visual Basic應用程序的步驟。
『貳』 如何從零開始學編程
在你學習編程之前思考一下你的目標，當你有最終目標時道路會更加的清晰。那麼，你想要寫什麼？網站？游戲？iOS或者Android應用？或是你是想自動化完成一些乏味的任務讓你有更多的時間看窗外的風景？也許你只是想更具有就業競爭力找個好工作。所有的這些都是有價值的目標，這些目標都是你編程學習推動力的一部分，沒有推動力的人，是無法在略顯枯燥的漫長學習之旅中走遠的。
不要浮躁
Badprogrammingiseasy.EvenDummiescanlearnitin21days.,meswithit.
不管是在線下還是線上的書店，滿目都是《21天學通java》這種速成書目，它們都承諾在很短一段時間內就讓你能夠學會相關技術。MatthiasFelleisen在他的著作HowtoDesignPrograms,SecondEdition一書中明確指出了這種「速成」的趨勢並予以了以上的諷刺。
所謂的「捷徑」或者說「銀彈」是不存在的，智者說過，精通某個東西需要10年或10000個小時，也就是漢語中的「十年磨一劍」，所以不用著急，功不唐捐。
培養興趣
ionbythepublic,butbecauseitisfuntoprogram.
_LinusTorvalds
沉醉於編程，編程更是為了興趣。興趣是推動力的不竭源泉，保持這種充滿興趣的感覺，以便於你能將其投入到你的10年/10000小時的編程時間中。編程很有趣，那是探索的喜悅。那是創造的喜悅。看到自己親手完成的作品顯示在屏幕上很有趣。有人為你的代碼而驚嘆很有趣。有人在公共場合稱贊你的產品、鄰居使用你的產品、以及在媒體上討論你的產品很有趣。編程應該十分有趣，若並非如此，就找出導致編程無趣的問題，然後解決之。
在這里對於初學者有兩個大坑：
如果初學者們只與預先構建好的「發動機和組件」接觸（沒有理解和思考它們構造的原理），這會嚴重限制他們在將來構建這些東西的能力，並且在診斷解決問題時無從下手。
第二個坑沒有第一個那麼明顯：幼稚的「整體論」方法有些時候會顯得很有效，這有一定的隱蔽性與誤導性，但是一兩年過後（也許沒那麼長），當你在學習路上走遠時，再想回過頭來「補足基礎」會有巨大的心理障礙，你得拋棄之前自己狹隘的觀念，耐心地緩步前進，這比你初學時學習基礎知識困難得多。
但臘敏茄也不能矯枉過正，陷入還原論的大坑，初學時便一心試圖做宏大的理論，這樣不僅有一切流於理論的危險，枯燥和乏味還會讓你失去推動力。這種情況經常發生在計算機科班生身上。
為了更好理解，可以將學習編程類比為學習廚藝：你為了燒得一手好菜買了一些關於菜譜的書，如果你只是想為家人做菜，這會是一個不錯的主意，你重復菜譜上的步驟也能做出不賴的菜餚，但是如果你有更大的野心，真的想在朋友面前露一手，做一些獨一無二的美味佳餚，甚至成為「大廚」，你必須理解這些菜譜背後大師的想法，理解其中的理論，而不僅僅是一味地實踐。但拿猛是如果你每天唯一的工作就是閱讀那些厚重的理論書籍，因為缺乏實踐，你只會成為一個糟糕的廚子，甚至永遠成為不了廚子，因為看了幾天書後你就因為枯燥放棄了廚藝的學習。
總之，編程是連接理論與實踐的紐帶，是計算機科學與計算機應用技術相交融的領域。正確的編程學習方法應該是：通過自頂而下的探索與項目實踐，獲得編程直覺與推動力；從自底向上的打基礎過程中，獲得最重要的通用方法並鞏固編程思想的理解。
作為初學者，應以後者為主，前者為輪察輔。
啟蒙
「學編程應該學哪門語言？」這經常是初學者問的第一個問題，但這是一個錯誤的問題，你最先考慮的問題應該是「哪些東西構成了編程學習的基礎」？
編程知識的金字塔底部有三個關鍵的部分：
演算法思想：例如怎樣找出一組數中最大的那個數？首先你得有一個maxSoFar變數，之後對於每個數
語法：我怎樣用某種編程語言表達這些演算法，讓計算機能夠理解。
系統基礎：為什麼while(1)時線程永遠無法結束？為什麼int*foo(){intx=0;return&x;}是不可行的？
啟蒙階段的初學者若選擇C語言作為第一門語言會很困難並且枯燥，這是因為他們被迫要同時學習這三個部分，在能做出東西前要花費很多時間。
因此，為了盡量最小化「語法」與「系統基礎」這兩部分，建議使用Python作為學習的第一門語言，雖然Python對初學者很友好，但這並不意味著它只是一個「玩具」，在大型項目中你也能見到它強大而靈活的身影。熟悉Python後，學習C語言是便是一個不錯的選擇了：學習C語言會幫助你以靠近底層的視角思考問題，並且在後期幫助你理解操作系統層級的一些原理，如果你只想成為一個普通（平庸）的開發者你可以不學習它。
下面給出了一個可供參考的啟蒙階段導引，完成後你會在頭腦中構建起一個整體框架，幫助你進行自頂向下的探索。
完成Codecademy的Python部分。這只是熱身部分，盡快完成它，因為你永遠只是在瀏覽器里，你不會學到如何搭建開發環境。在Codecademy這類的編程學習網站學到的那點兒東西，哪怕你只想做一個小的不能再小的項目，你都不知道該從哪兒開始。
完成MIT6.00.1x（中文化）（如果你英語不過關，完成麻省理工學院公開課：計算機科學及編程導論。MOOC是學習編程的一個有效途徑。雖然該課程的教學語言為Python，但作為一門優秀的導論課，它強調學習計算機科學領域里的重要概念和範式，而不僅僅是教你特定的語言。如果你不是科班生，這能讓你在自學時開闊眼界；課程內容：計算概念，python編程語言，一些簡單的數據結構與演算法，測試與調試。支線任務：
完成Python核心編程
完成HarvardCS50(如果你英語不過關：完成哈佛大學公開課：計算機科學cs50。同樣是導論課，但這門課與MIT的導論課互補。教學語言涉及C,PHP,JavaScript+SQL,HTML+CSS，內容的廣度與深度十分合理，還能夠了解到最新的一些科技成果，可以很好激發學習計算機的興趣。支線任務：
閱讀《編碼的奧秘》
完成《C語言編程》
[可選]如果你的目標是成為一名Hacker：閱讀Hacker'sDelight
PS：如果教育對象還是一個孩子，以下的資源會很有幫助：
5-8歲：TurtleAcademy
8-12歲：PythonforKids
12歲以上：MITScratch或KhanAcademy
入門
結束啟蒙階段後，初學者積累了一定的代碼量，對編程也有了一定的了解。這時你可能想去學一門具體的技術，諸如Web開發，Android開發，iOS開發什麼的，你可以去嘗試做一些盡可能簡單的東西，給自己一些正反饋，補充自己的推動力。但記住別深入，這些技術有無數的細節，將來會有時間去學習；同樣的，這時候也別過於深入特定的框架和語言，現在是學習計算機科學通用基礎知識的時候，不要試圖去抄近路直接學你現在想學的東西，這是註定會失敗的。
那麼入門階段具體該做些什麼呢？這時候你需要做的是反思自己曾經寫過的程序，去思考程序為什麼(Why)要這樣設計？，思考怎樣(How)寫出更好的程序？試圖去探尋理解編程的本質：利用計算機解決問題。
設想：
X=用於思考解決方案的時間，即「解決問題」部分
Y=用於實現代碼的時間，即「利用計算機」部分」
編程能力=F(X,Y)（X>Y）
要想提高編程能力，就得優化X，Y與函數F(X,Y)，很少有書的內容能同時著重集中在這三點上，但有一本書做到了——(SICP)《計算機程序的構造和解釋》，它為你指明了這三個變數的方向。在閱讀SICP之前，你也許能通過調用幾個函數解決一個簡單問題。但閱讀完SICP之後，你會學會如何將問題抽象並且分解，從而處理更復雜更龐大的問題，這是編程能力巨大的飛躍，這會在本質上改變你思考問題以及用代碼解決問題的方式。此外，SICP的教學語言為Scheme，可以讓你初步了解函數式編程。更重要的是，他的語法十分簡單，你可以很快學會它，從而把更多的時間用於學習書中的編程思想以及復雜問題的解決之道上。
PeterNorvig曾經寫過一篇非常精彩的SICP書評，其中有這樣一段：
Touseananalogy,ifSICPwereaboutautomobiles,,howtheyarebuilt,andhowonemightdesignfuel-efficient,safe,.highway,justlikeeveryoneelse.
如果你是文中的前者，閱讀SICP將成為你銜接啟蒙與入門階段的關鍵點
雖然SICP是一本「入門書」，但對於初學者還是有一定的難度，以下是一些十分有用的輔助資源：
)：由上文提到的Google研究主管PeterNorvig主講，教學語言為Python，內容有一定難度。
HowtoDesignPrograms,SecondEdition：HtDP的起點比SICP低，書中的內容循循善誘，對初學者很友好，如果覺得完成SICP過於困難，可以考慮先讀一讀HtDP。
UCBerkeleySICP授課視頻以及SICP的兩位作者給Hewlett-Packard公司員工培訓時的錄像(中文化項目)
ComposingPrograms：一個繼承了SICP思想但使用Python作為教學語言的編程導論（其中包含了一些小項目）
SICP解題集：對於書後的習題，作為初學者應盡力並量力完成。
完成了這部分學習後，你會逐步建立起一個自己的程序設計模型，你的腦子里不再是一團亂麻，你會意識到記住庫和語法並不會教你如何解決編程問題，接下來要學些什麼，在你心裡也會明朗了很多。這時候才是真正開始進行項目實踐，補充推動力的好時機。
關於項目實踐：對於入門階段的初學者，參與開源項目還為時過早，這時候應該開始一些簡單的項目，諸如搭建一個網站並維護它，或是編寫一個小游戲再不斷進行擴展，如果你自己的想法不明確，MegaProjectList中選取項目。總之，務必在這時拿下你項目實踐的第一滴血。
與此同時，別忘了繼續打好根基。為了將來的厚積薄發，在下面這幾個方面你還要繼續做足功課（注意：下面的內容沒有絕對意義上的先後順序）：
計算機系統基礎
有了之前程序設計的基礎後，想更加深入地把握計算機科學的脈絡，不妨看看這本書：《深入理解計算機系統》ComputerSystemsAProgrammer'sPerspective。這里點名批評這本書的中譯名，其實根本談不上什麼深入啦，這本書只是CMU的「計算機系統導論」的教材而已。CMU的計算機科學專業相對較偏軟體，該書就是從一個程序員的視角觀察計算機系統，以「程序在計算機中如何執行」為主線，全面闡述計算機系統內部實現的諸多細節。
如果你看書覺得有些枯燥的話，可以跟一門Coursera上的MOOC:TheHardware/SoftwareInterface，這門課的內容是CSAPP的一個子集，但是最經典的實驗部分都移植過來了。同時，可以看看TheCProgrammingLanguage，回顧一下C語言的知識。
完成這本書後，你會具備堅實的系統基礎，也具有了學習操作系統，編譯器，計算機網路等內容的先決條件。當學習更高級的系統內容時，翻閱一下此書的相應章節，同時編程實現其中的例子，一定會對書本上的理論具有更加感性的認識，真正做到經手的代碼，從上層設計到底層實現都瞭然於胸，並能在腦中回放數據在網路->內存->緩存->CPU的流向。
此外，也是時候去接觸UNIX哲學了:KISS-KeepitSimple,Stupid.在實踐中，這意味著你要開始熟悉命令行界面，配置文件。並且在開發中逐漸脫離之前使用的IDE，學會使用Vim或Emacs（或者最好兩者都去嘗試）。
閱讀《UNIX編程環境》
閱讀《UNIX編程藝術》
折騰你的UN*X系統
數據結構與演算法基礎
如今，很多人認為編程（特別是做web開發）的主要部分就是使用別人的代碼，能夠用清晰簡明的方式表達自己的想法比掌握硬核的數學與演算法技巧重要的多，數據結構排序函數二分搜索這不都內置了嗎？工作中永遠用不到，學演算法有啥用啊？這種扛著實用主義大旗的「碼農」思想當然不可取。沒有扎實的理論背景，遭遇瓶頸是遲早的事。
數據結構和演算法是配套的，入門階段你應該掌握的主要內容應該是：這個問題用什麼演算法和數據結構能更快解決。這就要求你對常見的數據結構和演算法了熟於心，你不一定要敲代碼，用紙手寫流程是更快的方式。對你不懂的數據結構和演算法，你要去搜它主要拿來幹嘛的，使用場景是什麼。
供你參考的學習資源：
《演算法導論》：有人說別把這本書當入門書，這本書本來就不是入門書嘛，雖說書名是IntroctiontoAlgorithms，這只不過是因為作者不想把這本書與其他書搞重名罷了。當然，也不是沒辦法拿此書入門，讀第一遍的時候跳過習題和證明就行了嘛，如果還覺得心虛先看看這本《數據結構與演算法分析》
CourseraAlgorithms:DesignandAnalysis[Part1]&[Part2]：Stanford開的演算法課，不限定語言，兩個部分跟下來演算法基礎基本就有了；英語沒過關的：麻省理工學院公開課：演算法導論
入門階段還要注意培養使用常規演算法解決小規模問題的能力，結合前文的SICP部分可以讀讀這幾本書：《編程珠璣》，《程序設計實踐》
編程語言基礎
.,.Additionally,,
-ThePragmaticProgrammer
此外還要知道，學習第n門編程語言的難度是第(n-1)門的一半，所以盡量去嘗試不同的編程語言與編程範式，若你跟尋了前文的指引，你已經接觸了：「干凈」的腳本語言Python,傳統的命令式語言C,以及浪漫的函數式語言Scheme/Racket三個好朋友。但僅僅是接觸遠遠不夠，你還需要不斷繼續加深與他們的友誼，並嘗試結交新朋友，美而雅的Ruby小姑娘，Hindley-Milner語言家族的掌中寶Haskell都是不錯的選擇。但有這么一位你躲不開的，必須得認識的大夥伴—C++，你得做好與他深交的准備：
入門：C++Primer
[可選]進階：
高效使用：EffectiveC++
深入了解：《深度探索C++對象模型》；C++Templates
研究反思：TheDesignandEvolutionofC++；對於C++這個NecessaryEvil，看這本書可以讓你選擇是成為守夜人還是守日人。
現實是殘酷的，在軟體工程領域仍舊充斥著一些狂熱者，他們只掌握著一種編程語言，也只想掌握一種語言，他們認為自己掌握的這門語言是最好的，其他異端都是傻X。這種人也不是無葯可救，有一種很簡單的治療方法：讓他們寫一個編譯器。要想真正理解編程語言，你必須親自實現一個。現在是入門階段，不要求你去上一門編譯器課程，但要求你能至少實現一個簡單的解釋器。
供你參考的學習資源：
《程序設計語言-實踐之路》：CMU編程語言原理的教材，程序語言入門書，現在就可以看，會極大擴展你的眼界，拉開你與普通人的差距。
Coursera編程語言MOOC：課堂上你能接觸到極端FP（函數式）的SML，中性偏FP的Racket，以及極端OOP（面向對象）的Ruby，並學會問題的FP分解vsOOP分解、ML的模式匹配、Lisp宏、不變性與可變性、解釋器的實現原理等，讓你在將來學習新語言時更加輕松並寫出更好的程序。
：熱熱身，教你寫一個簡單的瀏覽器——其實就是一個javascript和html的解釋器，完成後的成品還是很有趣的；接下來，試著完成一個之前在SICP部分提到過的項目：用Python寫一個SchemeInterpreter
其他
編程入門階段比較容易忽視的幾點：
學好英語：英語是你獲取高質量學習資源的主要工具，但在入門階段，所看的那些翻譯書信息損耗也沒那麼嚴重，以你自己情況權衡吧。此外英語的重要性更體現在溝通交流上，LinusTorvalds一個芬蘭人，一口流利的英語一直是他招募開發者為Linux幹活的的法寶，這是你的榜樣。
學會提問：學習中肯定會遇到問題，首先應該學會搜索引擎的「高級搜索」，當單靠檢索無法解決問題時，去StackOverflow或知乎提問，提問前讀讀這篇文章：Whathaveyoutried?
不要做一匹獨狼：嘗試搭建一個像這樣簡單的個人網站，不要只是一個孤零零的About頁面，去學習Markdown與LaTeX，試著在Blog上記錄自己的想法，並訂閱自己喜歡的編程類博客。推薦幾個供你參考：JoelonSoftware,PeterNorvig,CodingHorror
小結
以上的內容你不應該感到懼怕，編程的入門不是幾個星期就能完成的小項目。期間你還會遇到無數的困難，當你碰壁時試著嘗試「費曼」技巧：將難點分而化之，切成小知識塊，再逐個對付，之後通過向別人清楚地解說來檢驗自己是否真的理解。當然，依舊會有你解決不了的問題，這時候不要強迫自己——很多時候當你之後回過頭來再看這個問題時，一切豁然開朗。
此外不要局限與上文提到的那些材料，還有一些值得在入門階段以及將來的提升階段反復閱讀的書籍。ThePragmaticProgrammer就是這樣一本程序員入門書，終極書。有人稱這本書為代碼小全：從DRY到KISS，從做人到做程序員，這本書教給了你一切，你所需的只是遵循書上的指導。
後記
如果你能設法完成以上的所有任務，恭喜你，你已經真正實現了編程入門。這意味著你在之後更深入的學習中，不會畏懼那些學習新語言的任務，不會畏懼那些「復雜」的API，更不會畏懼學習具體的技術，甚至感覺很容易。當然，為了掌握這些東西你依舊需要大量的練習，腰還是會疼，走路還是會費勁，一口氣也上不了5樓。但我能保證你會在思想上有巨大的轉變，獲得極大的自信，看老師同學和csdn的眼光會變得非常微妙，雖然只是完成了編程入門，但已經成為了程序員精神世界的高富帥。不，我說錯了，即使是高富帥也不會有強力精神力，他也會懷疑自己，覺得自己沒錢就什麼都不是了。但總之，你遵循指南好好看書，那就會體驗「會當凌絕頂」的感覺。
首先要想學編程，選一門合適的計算機語言就十分重要了，怎麼去選擇就顯得尤為重要了，這要根據自己的興趣愛好及每個語言的特性來選擇，比如說PHP適合做web開發，易學習，易上手，非常流行的一門計算機語言了，我個人比較推薦php語言。
java可以做web開發，做安卓app開發也用的是java,在學習程度上上可能比php稍微難上手一點，不過也是沒問題的，如果對java感興趣可以嘗試一下。
python是目前比較火的一門語言了，比較適合做人工智慧領域，另外寫網路爬蟲類的程序，用python也是非常合適的了，看個人興趣來選擇了。
c,c++,c#這些語言就不推薦給了，特別是c#，已經是比較過時的一門語言了，即使學習好了，也不太適合去找工作，c與c++並不是十分適合初學者來學習，因此也是沒必要進行考慮了，還有一些更小眾的語言，更是沒有必要去考慮，因此關於語言的學習就從上面3種語言去選擇一門自己所感興趣的吧！
研發搭建環境
如果選擇好計算機語言，那麼接下來就是研發環境的搭建了，因為只有研發環境搭建好了，才可以進行後續的編程工作，比如說PHP,那麼就從網路上搜一下如何安裝PHP環境，能搜出一些簡單的教程，初學者按照教程一步一步來，頂多半天時間就可以把研發環境裝好了，如果是java，就需要先安裝jdk，進行環境變數的配置等，網上也有相關的教程，也是十分容易的，相信大家只要按照教程來做，都可以很輕易的把研發環境搭建起來的
選好視頻和書籍，輔助學習。既然是零基礎學習，就需要進行系統的學習，而不是到處網路零基礎的知識點進行學習。
代碼練習
跟隨教程一個一個章節的進行學習，需要注意的一點就是不能只是去看，那樣不行，要對每一個章節的知識點要親自用代碼敲一遍，運行一下試試效果才行，這樣才能提高自己的動手能力，才開始會覺得有一點生疏，慢慢的就會熟練起來，逐漸會增加編程的興趣。這個過程就是需要反復的進行練習，大量的代碼練習才行。這個過程是5步中最關鍵的階段了，重在代碼親自練習，對編程中有的章節不明白的地方，千萬不要放過去，可以在網上找一些相關的編程交流群，參加進去，在線上咨詢一些過來人，也許就可以輕松幫你解決疑問了，對你的學習十分幫助，並且整個過程也都是免費的。
項目實戰
如果說基礎教程都按部就班的都實踐過一遍了，那麼你就有一定的編程的基本功了，那麼自己就可以嘗試著做一些小項目，把學到的知識給串起來，進入項目實戰階段，比如說自己設計一個學生管理系統，並把它完成，如果不了解怎麼設計，可以去網上搜索。慢慢就有思路了。
我也在學習這方面，視頻書籍看過不少，最推薦的還是北京尚學堂的學習資料，Java.300集，Python400集，都是很經典的入門基礎教程，而且是結合項目學習的，很有意思，干貨滿滿，還都是免費的，推薦你可以去看看，相信可以帶你走進變成的世界。
從零開始學編程，第一關就是要選擇你所要學習的編程語言。面對著琳琅滿目的編程語言，初學者常常一籌莫展，拿不定主意，不知該選哪
『叄』 想自學it，該怎麼學
想要自學it，得明白以下幾點
1. 應該選擇什麼編程語言
可能困擾編程新手最多的一個問題是【我應該學什麼編程語言】或者【我需要學習哪些課程才能做出一個web、一個app】，很多人一直糾結這個問題，陷入了東學一點、西看一點的死循環，到頭來啥也沒學好，這會很浪費時間。
剛上大一的時候，我也很想知道應該選擇什麼編程語言。我問了很多人，網上各種查資料，但所能得到的答案都很片面，多數對這個問題答非所問，總是回答說「某某編程語言難」，「某某編程語言性能好」。其實作為初學者，我們對計算機體系都不了解，就不要過多地去糾結性能，或者難易等因素，原因我等下再說。
如果你有明確的方向，那麼很好選擇。如果你想做演算法、機器學習方向，那麼python是最好的選擇。如果你想做web開發，java、php等都可以。如果想做一些更底層的工作，那麼就可以選c。當然這是建立在你有明確方向的基礎上。可是，很多人都沒怎麼接觸過計算機行業，特別是和我一樣剛入學就被調劑到計算機專業的人。對這些同學來說，各個編程語言就只是個名字，除了叫法不一樣，你根本不知道它們有什麼差別。所以索性不要糾結了，我替你選一個吧。
如果你是在校大學生，那麼你有大把連續的時間，就先學習c，然後再學c++。我個人是學c入門的，也許很多人不理解我為什麼推薦學c，因為c和c++都很難、很復雜，看起來並不適合入門。然而正是它們的難和復雜才能讓你更好地理解計算機系統【計算機系統不是指操作系統】。學習編程不是學習編程語言，而是學習一個計算機生態，即一個龐大的知識體系。只會編程語言而不理解整個計算機的體系，就像只會寫字而寫不出好文章。了解c/c++和了解計算機系統是極為貼合的，向下可以幫助你更容易地理解操作系統、編譯原理、計算機網路、計算機組成原理，為什麼呢？因為較為底層的東西很多都是用c實現的，和系統的貼合度極高，很多教材源碼甚至教程，在講述這些知識的時候都是用c或c++作為媒介。而向上，c++面向對象的機制，也可以做出一些應用，譬如五子棋游戲等，也不會顯得那麼枯燥。花個小半年時間了解c和c++，之後你就會覺得看書、看資料可以輕松很多。
如果你是一個上班族，但是剛剛學習編程，可能學c和c++對你來說有些復雜和困難，因為學習它們確實是很需要時間。你們不像在校生那樣有大把的連續時間，而零碎的時間去學習一個比較復雜的東西效果不見得有那麼好，所以可以先學一些【更容易見效】的編程語言，從python入手吧，至少能快速做出一些小應用，不至於丟失了興趣，但是真的要入門編程又還得看看與計算機系統相關的書籍，這樣才能更深層次地去編程，譬如【深入理解計算機系統】這一本書可以讀很多遍，這本書把整個計算機系統給串起來了。
2.學習編程，我需要學習哪些課程？
我要學哪些課程？我為什麼要學習如高數、離散數學、線性代數、概率論等課程？
這個問題也是之前困擾了我很久的問題。不過我現在想通了，對於【高數、離散、線性代數、概率論】等課程，很好解釋，做演算法的同學肯定知道為啥要學習這些課程。機器學習中會大量用到上述提到的課程，所以會比較好理解。對在校生而言，學校開設的很多課程我們不知道為什麼要學，我們很疑惑，不知道學它有什麼用，這個時候我們就會很糾結，還會產生抵觸情緒。這很正常，因為我們學習得不夠深入，自然不能理解它們的用處。
在我看來，大學本科課程更多的是面向「面」的教學，即什麼課程都教給你一些，但是又講得不那麼深入；而工作或者讀研，更多的則是面向「點」的學習，用到的知識更專。本科時，學校也不知道你以後是去搞演算法、還是搞架構、還是搞伺服器開發，甚至去搞硬體，所以學校需要你學很多課程，至少有個了解。對學生來說，一方面可以從中選擇自己感興趣的點；一方面也可以對未來的就業方向有些啟發。所以即使像數電、模電等課程，雖然之後可能用不著，但是你也要學，並且會花費大量的時間。雖然你最後不一定去搞硬體，但是這些課程也會讓你更容易去理解一些知識，比如cpu中的邏輯器件。
如果你在大一的時候就有一個明確的定位，知道自己今後想從事哪方面的工作，課程與課程之間是可以調一下優先順序的。不過像大學物理，這種課程確實是對編程沒有幫助，但是像我前面所說的，大學教育更注重廣度，大物等課程可能就是為了給你普及生活常識吧。
其實，大學教育的問題是普遍存在的，我認為我們學習一項技能的時候，應該採取的是項目驅動式學習，即需要用到什麼東西時不會了再去學，而不是先填鴨式的都填進腦子，並且在學習的過程中我們還不知道它這是幹嘛用的，等之後用到了，甚至不記得自己學過，反而查資料才會想起：哦，原來我之前學的xx科目是這個用處啊，可是我當時並沒有好好學。很多時候學生時間的浪費可能還是要怪老師、怪學校，他們一開始沒給我們做好充分的課程介紹。所以，在經過比較多的編程和項目實踐後，我認為一個比較好的學習方式是，改良版的項目驅動學習法。即：
學習一段時間，做個小項目，將做項目遇到的問題記下來，針對性地學習相關知識，然後再實踐，再學一段時間理論，讓知識成網狀發射狀地變大。當然，項目驅動式學習有一個弊端，就是每次學習的知識都是項目所需要的，很零碎、不成體系，所以需要改良，即在採取項目驅動學習法的時候每天抽一段時間去完整地讀一本書，或者一個相關問題的完整介紹，這樣就很容易把一些知識成體系地串起來。這樣一段時間下來，慢慢的，你就知道我們為什麼要學那麼多科目，學這些科目能幹什麼。
談到數據獲取，可能最容易想到的是爬蟲，爬蟲是一個在知乎上被說爛了的話題，所以我不想多說它是什麼。很多時候有人覺得爬蟲簡單，為什麼呢，因為有現成的框架，所以獲取少量的數據就比較容易。但是當你需要爬取的數據很大的時候（比如我之前抓取了知乎500萬用戶的數據，在下班的時間、用自己家裡普通的pc，計算機性能並不是那麼好，比不上伺服器，又要在不被封IP的情況下抓到這么大量的數據，然後對數據進行清洗，最後還要可視化展示），使用現成的爬蟲框架就並不是那麼容易實現了。況且，我需要抓很多數據源，並不是一錘子買賣。所以我選擇去開發一個系統，即在現有的框架下進行二次開發，搭建一個屬於自己的爬蟲系統，並植入一些演算法。我在系統中添加了很多中間件，直到現在，它還可以在10分鍾內就部署一個能抓取大量數據的爬蟲應用。
『肆』 您好，陌生朋友，請問零基礎的新手想學習C語言，要從哪裡開始看哪本書比較適合
1.[C和指針].(美)Kenneth.A.Reek。,C primer plus第六版 都是外國的C語言名著，但由於翻譯後和原著有一定語義差距再加上中西方文化差異，其實我個人覺得不適合初學者！
2.譚浩強的《C語言程序設計》是清華大學的老教授寫的一本大學教程，確實比較適合中國學生，特別是初學者的學習！（不要怕網上的一些對此書的負面的評論，畢竟這本書剛成書的中國國情決定的，但畢竟這本書成就了現在的很多C語言大咖，從書的版次和銷量也說明了這本書的當時暢銷程度），反正從一個C語言熟手或高手來看這本書可能會有一些問題
3.但是，譚浩強的《C語言程序設計》的有一些地方確實也存在欠妥的地方，比如變數的表示很多用a,b,c,這一點如果初學者學了後成了習慣，那以後用C++等語言編寫大型程序會出大問題，還有由於是一本入門教材對一些C語言的深入探究也不夠，真正實際應用的實訓例子也欠缺。等等
4.建議如果學完譚浩強的《C語言程序設計》後再好好看看.[C和指針].(美)Kenneth.A.Reek。,C primer plus第六版這兩本書，然後有機會好好研究C語言代碼的匯編調試代碼，最好對內存的分配，代碼區，數據區，數據區的全局變數區，棧區，堆區（全局變數，靜態變數，局部變數在上述內存中的存儲結構以及作用域，最好還要了解數組，結構體，共用體，位域的內存中的存儲結構也知道）；以及函數調用的匯編實現過程（棧實現過程）等知識到網上深入學習一下。有機會還可以用keilC進行單片機編程或學c++。
『伍』 編程零基礎學習如何入手
選一門計算機語言
首先要想學編程，選一門合適的計算機語言就十分重要了，怎麼去選擇就顯得尤為重要了，這要根據自己的興趣愛好及每個語言的特性來選擇，比如說
PHP適合做web開發，易學習，易上手，非常流行的一門計算機語言了，我個人比較推薦php語言。
java可以做web開發，做安卓app開發也用的是java, 在學習程度上上可能比php稍微難上手一點，不過也是沒問題的，如果對java感興趣可以嘗試一下。
python是目前比較火的一門語言了，比較適合做人工智慧領域，另外寫網路爬蟲類的程序，用python也是非常合適的了，看個人興趣來選擇了。
c,c++,c#這些語言就不推薦給大家了，特別是c#，已經是比較過時的一門語言了，即使學習好了，也不太適合去找工作，c與c++並不是十分適合初學者來學習，因此也是沒必要進行考慮了，還有一些更小眾的語言，大家更是沒有必要去考慮，因此關於語言的學習就從上面3種語言去選擇一門自己所感興趣的吧！
研發搭建環境
如果選擇好計算機語言，那麼接下來就是研發環境的搭建了，因為只有研發環境搭建好了，才可以進行後續的編程工作，比如說PHP,那麼就從網路上搜一下如何安裝PHP環境，能搜出一些簡單的教程，初學者按照教程一步一步來，頂多半天時間就可以把研發環境裝好了，如果是java，就需要先安裝jdk，進行環境變數的配置等，網上也有相關的教程，也是十分容易的，相信大家只要按照教程來做，都可以很輕易的把研發環境搭