假如你是一个本科生，想要跨考计算机专业的话，这篇文章大致可以让你了解大概。
或者你还是一个大一计算机专业小白，对自己课程有所迷惑的话，你可以来看看我们所总结的科班本科阶段的学习路线，可直接按以下管线学习，足够学上至少两年。
第一部分对应学习管线，第二部分对应管线中每一个环节所推荐的参考书目。
推荐的学习路线
编程语言学习篇
C -> C++ -> Java、Python
为什么启蒙（入坑）语言是C语言？
现在的编译器、计算机的操作系统等等都是使用C语言，学习各种算法最主要使用的是C语言。
因此掌握想要学会技术活，掌握C语言是必须的。同时想要学会其他语言，学习C也是必不可少的。
这一套学完就基本掌握了语言的精髓了。
本科难度一般指的是熟悉，而非精通。
算法与数据结构篇
离散数学 -> 算法与数据结构 -> 算法竞赛入门
这一套学完就不惧怕面试的算法题了。
对于求职，主要掌握线性/树/图/网络四种结构，以及贪心/DP/分治/搜索等基本算法即可。
计算机体系篇
汇编 -> 计算机组成原理 -> 数据库 -> 操作系统 -> 编译原理
这一套学完对计算机的理解会提高几个层次。
但一般的程序员很可能用不到太深的内容。
人工智能入门篇
计算机图像 -> 计算机图形 -> 大数据分析 -> 计算机视觉 -> 自然语言处理
这一套学完大概能理解AI的发展和应用。
这几门不能说有严格的递进关系，每门大概熟络后就可以进入下一门，对于有志于从事AI相关的，能精通一个方面就很难得了。
下面我们来看看推荐书目：
C：《C程序设计语言》
C++：《C++程序设计语言》
Java：《JAVA编程思想》
Python：《Python核心编程》
离散数学：《离散数学及其应用》
算法与数据结构：《算法导论》（前几章）
算法竞赛入门：《挑战程序设计竞赛》
汇编：《汇编语言程序设计》
计算机组成原理：《计算机组成原理》
数据库：《数据库系统概念》
操作系统：《现代操作系统》
编译原理：《编译原理》
计算机图像：《数字图像处理》
计算机图形：《OpenGL编程指南》
大数据分析：《统计学习方法》
计算机视觉：《计算机视觉》
自然语言处理：《Deep Learning in Natural Language Processing》
当然，在我看来，我还是建议更多的计算机小白入门编程时去学习C/C++。
就我个人目前的一些学习，使用python基本上是用于科研、处理数据部分。
也有一种说法，如果想要从事前端方面的工作，也有人推荐使用C#，学会这门语言你同样也可以改JS、Java语言的代码。
但是最后，不管你学的是什么语言，都需要用心，坚持才是胜利！
对于热爱编程的人来说，有一群一起学习一起解答的小伙伴很重要！
小编有一个免费的C/C++编程学习交流俱乐部，【点击进入】！
还有编程学习文件（源码，零基础教程，项目实战教学视频），欢迎初学者和正在进阶中的小伙伴们！