大学计算机专业，目前大二成绩不好，现面临分专业，计科，软工，大数据，物联网，网络工程，该选什么？

兄弟，我懂你！大二成绩不好，面临分专业，这滋味儿不好受。尤其是在计科、软工、大数据、物联网、网络工程这几个热门且各有千秋的专业里挑选，确实让人头疼。别急，我跟你一样，当年也是这么过来的，咱们一起捋一捋，给你点实在的参考。

首先，别被“成绩不好”几个字给压垮了。大学成绩只能代表一部分，更重要的是你对什么有兴趣，以及你未来的发展方向。有时候，成绩不好恰恰说明这个方向可能不是最适合你的，或者说你的学习方法需要调整。

咱们一个一个来分析这几个专业，我尽量用大白话，把你心里那些模糊的概念给掰开了揉碎了说：

1. 计算机科学与技术（计科）

这专业是啥？ 简单来说，计科就是计算机领域的“万金油”。它提供的是最基础、最核心的计算机知识。你学的会涉及计算机的硬件原理（虽然不深入，但让你知道里面是怎么回事），操作系统、计算机网络、数据结构、算法、编译原理、数据库等等。它是所有其他计算机相关专业的基础。
学出来能干啥？ 毕业后，你可以去做软件开发（各种类型的）、算法工程师、系统工程师、测试工程师、甚至转去做一些跟数据分析、网络安全相关的工作。可以说，如果你想在计算机领域有个广阔的发展空间，计科给你打下的基础是最扎实的。
适合什么样的人？
喜欢钻研底层原理： 你对计算机是怎么工作的，软件是怎么运行的，数据是怎么存储和处理的，这些深层次的东西感到好奇。
逻辑思维能力强： 学习算法、数据结构、编译原理这些都需要强大的逻辑推导能力。
有持续学习的热情： 计算机技术发展太快了，计科出身的人需要不断学习新的技术和知识才能跟上。
对“编程”有基本的热情： 即使现在成绩不好，但你愿意花时间去理解和实现代码。
你的情况： 如果你成绩不好，但你对计算机本身是怎么运作的，比如操作系统、底层的算法设计，这些理论性很强的东西有兴趣，并且愿意花时间去理解，那计科依然是条不错的路。不过，要承认的是，计科对数学和抽象思维的要求相对较高，如果这方面你也觉得吃力，可能需要多下功夫。

2. 软件工程（软工）

这专业是啥？ 软工更偏向于“如何工程化地开发软件”。它不仅仅是教你写代码，更重要的是教你如何组织一个软件项目，如何进行需求分析、设计、开发、测试、维护，以及团队协作。你可以理解为，计科是“造零件”，软工是“组装汽车”或者“管理整个汽车生产线”。
学出来能干啥？ 主要是做软件开发（Web前端、后端、移动端开发），项目经理、软件测试、需求分析师等等。这个专业培养的是能够胜任大型软件项目开发和管理的人才。
适合什么样的人？
喜欢将想法变成实际产品： 你有创意，想把一个想法通过软件实现出来，让大家都能用。
善于沟通协作： 软件开发往往是团队作战，需要跟产品经理、UI/UX设计师、测试人员以及其他开发者紧密合作。
关注软件质量和效率： 你不仅想把功能实现，还想让软件运行得稳定、高效，并且易于维护。
对项目管理和流程感兴趣： 你想知道一个软件项目是如何从零开始一步步到成熟的。
你的情况： 如果你觉得自己在数学和底层理论上不是特别拔尖，但你对开发用户能直接使用的产品有热情，并且愿意学习团队协作的技巧，软工可能是一个更务实的选择。软工对实践能力和工程思维的要求更高。

3. 大数据技术

这专业是啥？ 顾名思义，就是处理和分析海量数据的技术。这包括数据的收集、存储、清洗、处理、分析和可视化。你会学到很多跟分布式系统、数据库、数据挖掘、机器学习相关的知识。
学出来能干啥？ 数据分析师、数据工程师、机器学习工程师、算法工程师（偏向数据分析）、商业智能分析师等。在当今这个“数据是石油”的时代，这个领域的需求非常旺盛。
适合什么样的人？
对数据驱动决策感兴趣： 你相信数据能揭示事物运行的规律，并希望能通过数据来解决问题。
数学和统计基础较好（或愿意加强）： 数据分析和机器学习很多都依赖于数学和统计学原理。
有较强的编程和脚本能力： 很多数据处理工具和语言（如Python、SQL、Scala）都需要熟练掌握。
耐心和细致： 处理海量数据往往需要大量的清洗和预处理工作，需要非常细致和有耐心。
你的情况： 如果你觉得你在数学和逻辑方面还不错，并且对从海量信息中挖掘有价值的洞见感到兴奋，那么大数据是个非常热门且有前景的选择。即使你现在成绩不好，但如果你对数据分析的逻辑感兴趣，并且愿意花时间学习相关的工具和技术，这个方向可以重点考虑。

4. 物联网（IoT）

这专业是啥？ 物联网就是把各种物理设备连接到互联网上，让它们能够互相通信、收集数据、甚至进行控制。你会接触到嵌入式系统、传感器技术、通信协议、云平台、数据处理等。
学出来能干啥？ 嵌入式软件开发工程师、物联网硬件工程师、物联网系统架构师、解决方案工程师等。应用领域非常广泛，比如智能家居、智慧城市、工业自动化、智能穿戴设备等等。
适合什么样的人？
对软硬件结合感兴趣： 你不只想写代码，还想了解代码如何控制硬件，或者硬件如何产生数据。
喜欢解决实际问题： 物联网技术很多都是为了解决现实生活中的各种问题而生的。
有一定电子基础（或愿意学习）： 虽然不一定需要成为硬件专家，但对电路、传感器、单片机等有基本了解会很有帮助。
对新事物和跨领域知识有好奇心： 物联网涉及的领域非常多，需要不断学习。
你的情况： 如果你觉得你对代码“能动起来”这件事更感兴趣，想看到自己写的程序真正控制一个物理设备，那你可能会喜欢物联网。它结合了软件和硬件，是个很实在的领域。但要注意，它对嵌入式开发和一些硬件知识有一定要求，如果你之前完全没接触过，需要为此做好准备。

5. 网络工程

这专业是啥？ 网络工程专注于计算机网络的规划、设计、部署、管理和维护。你将深入学习网络协议（TCP/IP）、路由交换技术、网络安全、无线网络等。
学出来能干啥？ 网络工程师、网络管理员、网络安全工程师、系统集成工程师、运维工程师等。随着数字化转型，对网络的需求越来越大。
适合什么样的人？
对网络世界充满好奇： 你想知道数据是怎么在互联网上传输的，各种设备之间是怎么通信的。
喜欢解决连接和通信问题： 你想确保网络稳定、高效、安全地运行。
逻辑性强，善于排查问题： 网络故障排查往往需要严密的逻辑和耐心。
对网络安全有兴趣： 网络安全是网络工程中非常重要的一部分。
你的情况： 如果你觉得你对底层的网络架构、协议，以及如何让各种设备“连起来”更感兴趣，并且能忍受处理一些相对“枯燥”但极其重要的基础配置和故障排查，那网络工程是个不错的选择。它可能不像软件开发那样直接面向用户，但却是整个IT系统正常运转的基石。

关键的几个点，给你做选择的参考：

1. 你的兴趣在哪里？ 这是最重要的！不管哪个专业再热门，如果自己没兴趣，学起来会非常痛苦，成绩不好也很难逆转。想想你现在学过的课程里，对哪些内容稍微有点感觉？是算法的精妙？是某个功能的实现？是数据的分析？还是设备如何连接？
2. 你的优势是什么？ 你是逻辑思维特别强，擅长数学？还是沟通能力好，喜欢和人打交道？是善于钻研技术细节，还是有创意善于将想法落地？
3. 未来的职业方向？ 你有没有大概想过毕业后想做什么？是想成为一个敲代码的开发者？还是一个能让数据说话的分析师？或者是让设备智能起来的工程师？了解这些职业需要什么技能，对你的选择很有帮助。
4. 学校的教学资源和侧重点？ 问问学长学姐，你们学校这几个专业的教学质量、师资力量、实验设备、就业方向有什么不同。有些学校在某个专业上可能特别强。

针对你“成绩不好”的情况，我的建议：

先别慌，调整学习方法： 成绩不好不代表你不行，可能只是学习方法不对。试试看：
主动找老师沟通： 问问老师你在哪些地方做得不够好，需要改进。
组建学习小组： 和成绩好的同学一起学习，互相讨论，互相督促。
多做练习，多动手实践： 计算机技术很强调动手能力，光看不练是学不会的。把你遇到的概念，自己动手写个小程序来实现它。
看教学视频和优质博客： 有时候老师讲的内容可能不够深入或不适合你的理解方式，可以找找网上的资源。
选择一个你真正有热情并且觉得可以努力的方向： 即使是成绩不好的科目，如果你真的有兴趣，你会更有动力去克服困难。
不要低估了“基础”的重要性： 计科和软工提供了非常扎实的计算机基础，即便你选择大数据或物联网，这些基础依然非常重要。如果你对底层的东西有点抵触，可以考虑软工或者大数据，它们在应用层面会更直接一些。

我的个人看法（仅供参考）：

如果你对计算机领域非常热爱，想打下最扎实的基础，并且愿意花时间在数学和算法上，选计科。 它是万物的根基，学习曲线可能陡峭，但上限很高。
如果你希望把想法变成用户能直接使用的产品，并且享受团队协作的过程，选软工。 它更注重工程实践和项目管理，就业面也更广。
如果你对数据分析、机器学习、人工智能感兴趣，并且数学基础还可以，选大数据。 这是当前最热门的方向之一，但对数学和算法要求也高。
如果你喜欢将软件和硬件结合，对智能设备、自动化有热情，选物联网。 它更具象，能让你看到技术带来的实际改变。
如果你对网络的稳定、安全、高效运行感兴趣，并且喜欢解决连接问题，选网络工程。 它是IT基础设施的关键。

最后，一个非常重要的提醒：

无论你选择哪个专业，都要保持学习的热情和动手实践的能力。 大学毕业进入社会，很多知识都需要你从零开始学。你现在成绩不好，恰恰是给你敲响了警钟，让你意识到学习方法和努力程度的重要性。

别把分专业看得太重，很多时候，专业只是一个起点。真正决定你未来成就的，是你持续学习的能力，解决问题的能力，以及你对行业的热情。

仔细想想，多问问学长学姐，多去了解一下各个专业的具体课程设置和未来发展，然后做出你认为最适合自己的选择。加油！你一定能找到自己的方向！

网友意见

其实这个题，题主无非是想知道哪些方向能找点不错的工作，将来能混个不错的日子。

方向固然重要，但更重要的还是大学这几年好好学啊，成绩不好就努力点，难道还期望成绩不好，选个方向翻身么？

选择就选计算机科学或是软件工程就行。为啥？因为这两个方向招人最多，将来也好找工作。

选完了方向，关键的问题来了，大学怎么才能把握好？

其实这方面的回答，知乎上面一大堆，翻来覆去也就那么些内容。

既然是计算机专业的，麻烦好好练练怎么在互联网上找信息，处理信息，利用信息帮助自己成长。

可能你要是有类似的搜索信息的能力，这个问题也就迎刃而解了。

怎么学，应该注意什么，我也回答过了。

贴过来方便大家一下。

最关键的就是，自己要付出，不管啥时候，努力才会有收获。

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老回答地址： 一个不是很了解CS（计算机科学）的人，该从哪里开始自学CS？

这个题我碰巧会，而且我是转专业学计算机的。现在也是CS的TA，所以对美国的CS本科课程还算了解。

课程的话，最重要的就是下面五门：

1. 数据结构，
2. 算法，
3. 计算机操作系统，
4. 计算机网络，
5. 数据库系统。

外加计算机组成原理。

上面的这六门课，无论你是将来找工作，读研，还是读博，都是最最重要的。而且学习的顺序就是上面的这样，美国一般会开一门计算机基础，教一门语言，Python和Java居多。然后就是数据结构，在这之后就学算法。以此类推。

如果你想在美国找工作的话，就需要把时间分配好，去刷题，刷project。因为如果你到毕业的时候哪怕GPA很高，学校也不错，能过得去简历关，面对你最重要也是最难的一关就是面试。

切记上面这一点。

面试就是算法面试，除了少部分公司，比如Amazon，特别注重behavior question （BQ）之外，其他公司基本一溜的需要你对算法和数据结构掌握得很好才行。

以下的情况都是针对国外，尤其是北美而言的。

GPA有3.5+就好，一定要重视刷project，刷题。

有project才能过简历关，LeetCode熟练才能过面试关。毕竟读CS或是转CS的大部分人，还是以读书找一份程序员的工作为导向的。

因为国外实习或是new grad找全职，面试主要考察算法和数据结构。

需要熟练掌握一门语言（Python，Java，或是C++），然后用你熟悉的语言来实现基本的算法和数据结构。

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网课可以跟着这几门来学

网络课程的话，则是十二分强推UCB的CS61B。他们家的计算机系的CS61A，B，C课，简直制霸各种课程推荐列表。

1. CS61B的官网在这里：https://inst.eecs.berkeley.edu/~cs61b/fa19/ 这门课以Java为主。

2. MIT的算法课，教程用的算法导论，也是强推的网课：https://www.youtube.com/watch?v=HtSuA80QTyo&list=PLUl4u3cNGP61Oq3tWYp6V_F-5jb5L2iHb 这门算法则基本不涉及到语言层面，主要是算法层面，讲得很好。

3. 然后就是红宝书的网课以及配套官网：

https:// algs4.cs.princeton.edu/ lectures/

https://www. youtube.com/watch? v=1QZDe28peZk&list=PLRdD1c6QbAqJn0606RlOR6T3yUqFWKwmX

4. 斯坦福2018 Winter CS106B: Programming Abstractions，虽然从名字不太能看出来，但其实是用C++讲数据结构，想用C++的小伙伴不容错过，我看了一半了，特别有帮助，尤其是对递归和回溯的讲解，简直醍醐灌顶。

现在因为不可知的原因，Youtube上面已经下架这门课程，但更方便的是，咱们可以在B站直接看：

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最后来说说练习平台

光学（看书）不练，算法和数据结构是学不会的。

所以推荐一些好的刷算法和数据结构平台，当然另一方面也是为了找工作面试做准备咯。

如果你在北美的话，初级程序员面试基本就是考察数据结构和算法，所以大家一定要勤加训练！

1. LeetCode。

这是现在刷题找工作最热门的网站了。

但LeetCode现在题目也太多了，一共1300+了，而且一直在增加！！！

全刷完没必要，也不高效。

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2. Educative

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如果想买订阅（Subscriptions）的小伙伴,则可以用ZHIHUEDU-10（必须一模一样输入）的coupon code来获取额外九折的优惠按年和按月均适用。

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他家最最出名的还是这门Grokking the System Design Interview, 但凡提到准备系统设计，这门课都上入门必推的：

以及OOD： Grokking the Object Oriented Design Interview

这门机器学习面试指南是这个系列最新的课程：

目前市面上机器学习面试相关的课程比较少，这门课程应该非常值得！

还有这门算法课：

这门课程是一个算法总结提高的课程，它把算法面试中可能遇到的题分成了各种模式，每类题各个击破。

对算法最有帮助的课程对应下面这篇回答：

下面这个系列是新出的算法课程：通过解决大公司真实场景问题来破解算法面试。

下面是用Java的：

还提供了Python：

C++：

以及JS版本：

---

专门针对数据结构的课程则有：

C++:

JavaScript：

Java：

Python：

我上过其中的Java版本，课程是把数据结构里面的基础数据结构都用java实现了一遍，对于用java的同学特别有帮助，java的基础在刷题的过程中，还是要必须掌握的。

课程从复杂度开始讲起，Arrays，LinkedLists, Stacks/Queues, Graphs, Trees, Trie, Heaps, Hash Tables等数据结构，全都实现了一遍。而且还有配套的基础LeetCode题。是一个入门的很棒的教程。选择其他语言的话，内容应该也是差不多的。

项目Project

看到评论区问项目推荐，特意更新一下我自己跟着刷项目的网站。下面这个网站是Java全栈，从Java的基础，前端三件套，以及Java的框架，应有尽有。最好的地方在于，用不同的技术栈实现天猫全栈。这样跟着一套学下来，技术方面就不会太差了。

如果你想专门学前端，可以去Udemy找几个网课跟着寻练。

计算机的东西还是比较多，也比较杂的，但先从上面的六门课学起肯定没问题。

计算机的经典书籍，则可以参考这个回答：

共勉。

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