it计算机怎么学(it技术怎么学)

如何学习计算机专业？

学习计算机专业，你需要做到：

一、理解与实践

很多同学学习计算机专业，是在用记忆的方式。平时查百度，抄课本，这其实都是对于自己很不负责任的学习方式，只会背，不会自己写代码，计算机专业更需要的是理解和实践，而不是记忆。用心学、努力想才会有好的结果。

二、广泛的尝试

随着互联网的发展，计算机专业大类下，也分为好多方向。这些方向有时差别也会很大，所以就需要自己去探索更喜欢哪种专业的学习方式。你也许不清楚自己的个性，也不知道自己的兴趣在哪里，那么你就可以尝试在课余时间学习相关知识，并且寻找机会实践。在广泛的尝试中，你肯定会对自己有全新的认识，找到与自己灵魂契合的兴趣点。

三、高筑技术墙

计算机专业，技术为主！——计算机专业和其他专业不同，这是一个应用型比较强的专业。所以如果你找到自己的兴趣点，一定不要让它溜走，以此为突破口，深入挖掘，形成自己独特的技术墙。

四、保持学习

关注资讯，保持信息敏感，就可能让你发现新的机会。你去关注一下，最近大厂和各类风投机构往互联网哪个方向砸钱，那里极可能会有新的机遇。计算机时代，一定要保持一颗时刻学习的心，以确保不被高速发展的时代抛弃。

IT行业的最大特征就是更新速度极快，对新技术的掌握程度也要求很高。进入这个行业就需要不停充电学习。程序员的修行是一个长期过程，计算机领域每年都有新技术出现。做了程序员，就得要活到老学到老，注定要战斗一辈子。

计算机应该怎么开始学？

学习计算机的内容顺序：基本操作、打字速度、知识定位、办公软件、专业知识。

基本操作：需要掌握电脑开机、关机、待机、关机、重启等各种方法，使用鼠标的基本功能，复制、粘贴、滚动等。

打字速度：提升自己的打字速度，方便以后的各种操作，熟能生巧，多花费点时间去练就可以。

知识定位：计算机相关的知识、领域、技能很多，这就需要做好定位，看自己需要学习，专研哪方面的知识，然后着手去学习相关的知识，进行大量实践操作即可。

办公软件：应付日常的工作，我们掌握相关的办公软件，如：表格、文档、画图等。

专业知识：针对自己所需的专业知识，去学习、研究，去参考成功的案例。还需要在实践中运用自己所掌握的知识，以及总结相关的专业知识和经验。

怎样才能学好计算机？

1、由浅入深，循序渐进

计算机科学可以由表及里分成若干个层次。结合电脑系统的层次性，由表及里逐层深入是学习计算机知识的有效途径。

（1）要注重学习内容的全面性。越来越多的同学在中学就已经学习或使用过计算机,但同学们应注意中学学习的内容和大学有很大区别.主要体现在三个方面,即中学学习的内容表面性和大学的深入性差别、局部性和全面性差别、以及趣味性和基础性差别。大学的计算机课程更全面地讲解计算机的基础知识和使用方法。同学们，特别是有过使用计算机经验的同学们，通过本学期学习，应进一步全面掌握所学知识内容，为今后的学习和工作打下良好的基础。有些同学把主要精力放在了网络或游戏上，偏离学习重心，错过了全面的学习机会，很不可取。

（2）要注重学习内容的深入性。学习《计算机应用基础》课程是为今后进一步学习计算机其它方面的相关知识做准备。由此也可见《计算机文化基础》是一门多重要的基础课，它是学生掌握计算机基础知识的根本保证。

2、重视上机实践

在学习使用电脑的过程中，听讲、读书和上机实践都重要，但比较而言，实践更重要。很多知识和技能必须通过多次上机才能学会。“在游泳中学会游泳”，对学计算机来说，也是一句至理名言。

在计算机的基本操作方面可做到以下几点：

（1）不必有惧怕心理，大胆操作；

（2）注意屏幕上的各种信息，它会提示你该做什么或怎么做；

（3）为达到某一目的的操作方法可能不唯一，希望你能找出尽可能多的方法，并进行比较；

（4）在Windows中虽然鼠标操作是比较方便或常用的方法，但键盘操作有时或许也很便捷，有时或许是你不得不采取的方法，因此，应急时的键盘操作，一定要记住，便捷操作也可适当地记一些；

（5）在操作的过程中注意归纳小结，这会有利于提高你的操作效率；

3、注意培养自学能力和分析问题解决问题的能力。

计算机技术的发展十分迅猛，更新的周期越来越短。现在学习的一些操作命令和步骤可能会过时。因此，注意自学能力十分重要。提高自学能力的三点建议是：

（1）认真读书，掌握基本概念和原理。

我们处于科学技术飞速发展的时代，“信息爆炸”，令人目不暇接。但是，我们应该看到，各学科的基本概念和原理是相对稳定的。例如，短短四十多年，电子计算机已经更新了四代，新技术、新名词层出不穷，但是，它的基本原理并没有变，仍是冯.诺依曼式计算机。它由“控制器、存储器、运算器、输入、输出”五个部分组成没有变，它的“输入——处理——输出”的基本模式没有变，自顶向下、逐步求精的程序设计思想没有变。

只有掌握了某个学科的基本结构、基本概念和原理，才能无往而不适，才能以不变应万变，才可能具备进一步深入学习或自学该学科的能力。

虽然教材只能针对某种具体的机型，采用某些软件和一种计算机语言作为载体帮助学生学习这些基本概念和原理，且使用的机器和软件未必是最先进的，也未必和本书针对的机型、软件完全一致，但只要紧紧抓住基本概念和原理，就不会妨碍获得信息技术的最基本和最重要的知识和技能。

（2）敢于动手，勤于实践。

电子计算机是工具，使用工具是技能，技能的.掌握与熟练只能靠实践。我们提倡探索式的学习，许多知识和经验可以通过自己上机实践获取，这样做不仅知识掌握得牢固，而且可以培养探索精神和自学能力。对于学习计算机来说这种精神和能力更是十分可贵和必要的。

（3）锲而不舍，迂回战术。

例如在学习基本概念、基础知识方面，名词术语很多，各知识点之间联系密切，常常是牵一发而动全身。这往往使得初学者在入门阶段，感到陌生的名词多、难点集中、头绪繁杂，甚至产生畏难情绪，失去信心。针对这种情况，一方面我们要有锲而不舍的精神，以顽强的意志去钻研；另一方面应该认识到学习不是直线式的前进过程，而是“螺旋式”上升的过程。温故知新，真正全面深刻理解知识和掌握技能需要反复。因此，接触一个新领域或一个新的知识点时，可以先知其然，而暂不深究其所以然。等到学过后面相关的知识后再及时复习前面学过的内容，就会有更深刻的认识和理解。

电子计算机是现代科学技术发展的基础和龙头，它的出现和发展，把社会生产力的水平提高到前所未有的高度，开创了一个技术革命的新时代。计算机把人从重复性、有固定程式的脑力劳动中解放出来，使人类智能获得空前发展。科学家们曾预言：计算机科学将是继自然语言和数学后的第三位的，对人一生都大有用途的“通用智力工具”。因此我们一定要掌握这门技术，注重学习内容的全面性，熟练使用计算机，并为进一步学习计算机有关知识打下坚实的基础。

学IT 应该从哪开始学习呢

1、选一门编程语言

学编程自然要先选一门编程语言当入口。语言都是工具，选工具前你要明确自己做什么东西，然后找什么语言适合做。例如后端编程学Java、Python，做前端应用学HTML5、UI。

2、选好语言不要纠结版本问题

第二选择学一门语言不要纠结学什么版本，学当下最新的就行，不要老在乎什么兼容问题。初入门槛的新人，在很长时间内达不到要被版本区别挖坑的水平。而且基本上作为新人从开始学到开始能做产品怎么也得一两年，到时候现在这个版本就是稳定主流版本了。

3、先搞定语法

一开始不用学枯燥的计算机组成原理、设计模式之类的知识。就先学语言，也不用深究历史啊，优点啊，区别啊，直接学语法。不用管那么多，先做些看得见的东西。敲代码敲代码一直敲代码，感受一下控制计算机的感觉。这样才能让自己感到酷炫，激发一边学一边和小伙伴们嘚瑟的热情。

先学好一门语言回头再来看看历史和做比较，看看大师们的理论，逐渐向外扩展更多知识或许更有效率。

扩展资料：

不会Linux就先在Windows上学

很多前辈会和你说Linux系统下编程多酷炫，用mac下多优雅，用Windows多Low。那些命令行系统是不是真的很高效抛开不说。如果新人不会用Linux就先不要学，不要刻意去装个ubuntu装个黑苹果搞半天，装好了不知道怎么搭建开发环境又搞半天；

然后Windows习惯一时半会有挥之不去效率特别低下，各种常用软件还没有，还没开始学编程先把自己的生活搞得一团糟了。所以一开始就在Windows上搞，这是最好的。还有就是新手资料基于Windows平台是最多的。

善于寻找资源

根据自己的学习热情和进度，可以去找一些学习的资源。google搜索，小千上面鼓励一开始直接敲代码，暂时跳过其它知识。但是学编程前先学会科学上网。微博搜索，强烈推荐，很多时候比google还好用，特点是按时间排序很新鲜，还能筛选只看关注人关于某事的微博。知乎搜索，原因大致同上。

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。