今天的推文內容來自於公衆號後臺一位小夥伴的留言。
這位小夥伴本科不是計算機專業，但未來想要從事計算機行業，對於具體要怎麼去做產生了疑問，希望可以得到一些建議。
對此，小茴香整理了相關的經驗，就非計算計專業的小夥伴，如果想要跨行從事計算機技術，該怎麼去思考和規劃。
希望這篇文章可以幫助你做好決定。
首先，計算機是一門系統性的學科，只有結合自己的現實情況，付出相當程度的努力，才能在這個行業找準自己的定位。
那要如何來分析自身的情況呢，一步步堅定自己的選擇呢？
第一點：認識你自己
這一點聽起來很虛，但也是最重要的前提。
因爲一味隨大流不可取，適合別人的不一定適合你，那要怎麼知道適不適合自己，可以從如下幾個方面來進行判斷。
一，有沒有較好的邏輯思維
計算機工程性和研究性的工作相對來講是需要從業者天生具備較好的邏輯思維和抽象思維的能力。
在這個基礎上經過大量的學習和訓練從而可以適應當下職場需要。不過邏輯思維能力是可以訓練的，問題不大。
其實做爲一個學習者，有一個學習的氛圍跟一個交流圈子特別重要這裏我推薦一個C語言C++交流羣1075673198，不管你是小白還是轉行人士歡迎入駐，大家一起交流成長。
二，有沒有最基本的興趣
意思就是你不會排斥寫代碼這件事情，但不需要具備很大的興趣。
主要原因在於：初期的興趣其實根本不值一提。任何事情如果當成一個職業來做，就沒有它表面的光鮮，所要處理的事物的紛繁複雜性足以磨滅你初期的興趣。
有了基本的興趣再加上自己的努力，就會越來越喜歡代碼的。
三，是否願意放棄本專業的一切從零開始
轉行的機會成本也比較大，有些人會在試水衡量投入回報比和轉行的未知性後，選擇放棄。
這點也說明，男怕入錯行，轉行要趁早。
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四，是否願意付出相當程度的努力
對於非計算機科班的人來講，能否付出相當程度的努力是決定最終能否轉行成功的關鍵。
這需要你有破釜沉舟的勇氣，還要有十足的努力和意志力，才能迎來柳暗花明的時期。
以上四點如果你都持肯定的態度，那你可以具體再做下一步的分析。
五、評估自己當前的計算機水平的級別
包括計算機小白；有一定計算機基礎；有較高計算機水平三個級別。
如果你是計算機小白，不建議純靠自學。
計算機學科的許多不同科目很多時候是相互依存互相印證的，並非存在嚴格的拓撲排序關係。
許多小白也就是在學A發現需要學習B和C，轉而去學B，C然後發現先學個D更好，然後學D的時候發現也有A的部分的環路中暈頭轉向最後放棄。
對於小白來講，加入一個良好的學習和實踐計算機的環境，不管是現實環境還是網絡環境，大家一起學習，或者學會傍大腿，跟隨身邊的計算機牛人學習，效果遠勝過自學。但如果你想自己先開始體驗一下自學的科學步驟，科班學生的學習計劃具有一定的參考價值。這也是接下來要說的第二點，解決了自己適不適合以後，又該怎麼做？
第二點：非計算機專業學習路線
編程語言學習篇
C -> C++ -> Java -> Python
這一套學完就基本掌握了語言的精髓了。
本科難度一般指的是熟悉，而非精通。
算法與數據結構篇
離散數學 -> 算法與數據結構 -> 算法競賽入門
這一套學完就不懼怕面試的算法題了。
對於求職，主要掌握線性/樹/圖/網絡四種結構，以及貪心/DP/分治/搜索等基本算法即可。
計算機體系篇
彙編 -> 計算機組成原理 -> 數據庫 -> 操作系統 -> 編譯原理
這一套學完對計算機的理解會提高几個層次。
但一般的程序員很可能用不到太深的內容。
人工智能入門篇
計算機圖像 -> 計算機圖形 -> 大數據分析 -> 計算機視覺 -> 自然語言處理
這一套學完大概能理解AI的發展和應用。
這幾門不能說有嚴格的遞進關係，每門大概熟絡後就可以進入下一門，對於有志於從事AI相關的，能精通一個方面就很難得了。
對應科目推薦的書籍清單如下
C：《C程序設計語言》
C++：《C++程序設計語言》
Java：《JAVA編程思想》
Python：《Python核心編程》
離散數學：《離散數學及其應用》
算法與數據結構：《算法導論》（前幾章）
算法競賽入門：《挑戰程序設計競賽》
彙編：《彙編語言程序設計》
計算機組成原理：《計算機組成原理》
數據庫：《數據庫系統概念》
操作系統：《現代操作系統》
編譯原理：《編譯原理》
計算機圖像：《數字圖像處理》
計算機圖形：《OpenGL編程指南》
大數據分析：《統計學習方法》
計算機視覺：《計算機視覺》
自然語言處理：《Deep Learning in Natural Language Processing》