su18 / cs_study_plan

一份硬核(hardcore)计算机科学CS自学计划,偏向软件工程和系统架构方向

Geek Repo:Geek Repo

Github PK Tool:Github PK Tool

一份硬核计算机科学CS自学计划

一、前言

不少学员经常抱怨自己的计算机基本功不行,大学的时候荒废了,既然如此,为啥不考虑为自己制定一个为期3~5年的重学CS目标,然后投入时间精力去实现这个目标呢?具体点,这个目标可以是这样的:重学CS(Computer Science)核心课程,夯实CS基本功,达到美国一流大学CS专业本科毕业水平。如果你的年龄还没有超过30岁,想在IT行业做得长久,想成为一名更优秀的工程师,甚至想往架构师或者技术领导层方向发展,那么波波认为这个目标是值得投入的,长期会有回报。

假设你的职业方向是偏向软件工程系统架构方向的,那么下面是波波推荐的一个为期3年左右的重学CS细分学习计划。我把这份计划同时分享在我的公众号和github站点上,供大家参考。

注意,这份学习计划的所有参考课程,基本上都是美国一流大学最知名的CS课程,也称为硬核hardcore课程,所以对学习者的要求比较高。即使有兴趣愿意投入时间精力,估计国内的工程师大致只有Top 10%的人能全部啃下来,不然的话大家都可以轻松上美国一流大学了。所以不是所有工程师都适合,请务必量力而行。如果不服,尽管放马挑战,反正除了书以外,所有资料都是免费公开的。

二、CS学习计划

2.1 先导课(3个月)

课程:C语言基础

参考课程:密歇根州立大学CSE 251 Programming in C

参考书:The Absolute Beginner's Guide to C(或其它C语言参考书)

参考视频:B站上有很多不错的C语言教程,自己找

挑战难度:3星

产出目标:完成课程站点上的所有14个Steps实验+3个Projects

说明:

  1. 这门课相当于是CS101,为什么要学C语言?因为C语言是现在主流语言的鼻祖,也是主流系统编程语言,系统架构师必须懂C语言。另外,下门课程[深入理解计算机系统]需要C语言+Linux编程基础。
  2. 课程站点上面的PPT可以大致浏览一下,如果已经有足够编程基础的话,书可看可不看,关键是14个实验和3个项目要搞定。

2.2 第1年上半年

课程:深入理解计算机系统

参考课程:华盛顿大学CSE351: The Hardware/Software Interface

参考书籍:深入理解计算机系统(CSAPP)

参考视频:B站 Washington CSE351 2017

产出目标:完成CSAPP书籍配套的所有Labs

挑战难度:4星

说明:这门课程是系统编程基础,也是后续操作系统/网络/数据库/编译等课程的基础,相关内容是通向系统架构师的基本功。这门课比较贴近企业实战,对动手能力要求很高,课程一大目标是要程序员写出对机器友好的高性能代码。

2.3 第1年下半年

课程:数据结构

参考课程:伯克利大学CS61B Data Structures

参考书籍:Head First Java + 数据结构书自选

参考视频:B站 UCB CS 61B Data Structures

产出目标:完成CS 61B站点上的所有Labs/Homeworks/Projects。

挑战难度:4星

说明:数据结构的重要性毋庸置疑,伯克利的CS课程都是比较偏向实战型工程师的,纯理论的东西相对少。本课的重点是树立抽象编程思维,务必把所有Labs/Homeworks/Projects都搞定。

2.4 第2年上半年

课程:操作系统

参考课程:麻省理工MIT 6.828 Operating System Engineering

参考书籍:操作系统导论(Operating Systems: Three Easy Pieces)

参考视频:B站 HMC CS 134 2019 Operating System

产出目标:完成MIT 6.828站点上的所有7个Labs

挑战难度:5星

说明:6.828是MIT的神课,这门课难度不小,含金量也不小。如果能把所有实验都搞定,对操作系统的认识会有质的飞跃。

2.5 第2年下半年

课程:计算机网络

参考课程:斯坦福 CS 144 Introduction to Computer Networking

参考书籍:计算机网络:自顶向下方法

参考视频:B站 斯坦福大学:CS144 计算机网络介绍

产出目标:完成CS 144 站点上的所有8个Labs。

挑战难度:4星

说明:计算机网络知识和技能,是互联网应用开发的基础,也是成为系统架构师的基础。这门CS 144和配套书《计算机网络:自顶向下方法》,是目前最佳的学习计算机网络基础的课程和参考书。这也是一门投入产出比比较高的课(学了马上能用)。

2.6 第3年上半年

课程:编译原理

参考书籍:Crafting Interpreters 或者 Write an Interpreter in Go

参考视频:B站 CS143 斯坦福编译原理

产出目标:参考Crafting Interpreters,使用Java或者golang语言(或其它你熟悉的语言),实现Lox小型编程语言。

或者,参考Write an Interpreter in Go,或Write A Compiler in Go,使用Java语言实现Monkey小型语言。

挑战难度:5星

说明:视频可以不看,但是一定要自己动手实现一个小语言解释器或者编译器。

2.7 第3年下半年

课程:数据库系统

参考课程:卡耐基梅隆CMU 15-445/645 Database Systems

参考书籍:数据库系统概念

参考视频:B站 卡耐基梅隆大学15-445 数据库系统介绍

产出目标:参考vanilladb项目,使用golang语言实现clone版的vanilladb(原项目是Java实现的)。

挑战难度:5星

说明:视频/课程/书可以不看,但是一定要自己动手实现一个小型的数据库系统,包括服务器端的存储引擎、SQL解析器、查询引擎和JDBC访问接口。企业开发大部分是基于数据库的应用,如果要成为企业级架构师,必须对数据库底层实现有一定掌握。课程项目要求用golang,对golang语言不熟悉的,自己找资料自学,如果你按照课程计划坚持学到这门课,那么你已经具有足够基础,可以轻松pick up任何一门编程语言。

三、额外说明

  1. 上面7门课是CS的核心课程(Core CS),偏向软件工程和系统架构方向。波波认为作为打基础的话,认真消化吸收这7门课就足够了,不需要再多,国内的计算机专业核心课也是这7门。其它的像人工智能,大数据,计算机图形学,软件工程,Web或者无线开发,网络安全,分布式系统等等,都可以算是专业或应用课,在学完7门核心课的基础上,有了一个扎实的基础,可以轻松按需拓展学习其它专业或应用课。

  2. 除了第一门先导课3个月,其它6门课每一门大致都需要半年(6个月),每周投入时间不少于10小时。

  3. 上面的课程列表中没有数学课,如果你不是想搞研究或者投入大数据分析行业,那么数学可以暂时忽略。波波认为做软件工程和架构师不怎么需要数学,当然有数学背景会更好。

  4. 根据学习金字塔的理论,单纯听视频课程或者看书的话,学习内容的平均留存率不超过30%。而动手实践后的留存率可以达到75%。所以学习过程中的产出非常重要,上面列出的实验/作业/项目都务必要搞定,这些才是应该投入的重点。 学习金字塔

    如果说你想达到90%的留存率,彻底掌握这些CS核心课,那么建议你要把所学的知识点再梳理出来,整理成博文或者B站视频课,再教授给其它人。注意,你做完的实验/项目的代码不要分享出来,这个有版权问题,请尊重原课程老师的版权。

  5. 因为这些课程很有名,所以你可以很容易的,在github上找到一些其他人放上去的实验或者项目的答案,但是你应该先自己动脑动手搞定这些实验和项目,完成以后你可以对比一下其他人的答案,但是切勿先去看别人的答案。就像玩游戏一样,你拿了秘籍再玩游戏就没有意思了,也没有学习效果。

  6. 最后两门课(编译原理和数据库系统)有两个大项目,相当于是毕业设计项目,工作量不小,要认真计划+投入足够时间才能搞定。

  7. 上面课程的资料大部分是英文的,你必须自己先搞定英语,至少能流畅阅读。如果你英语不行,这些课程很难搞定,而且我认为你在IT这个行业也很难走远,因为大部分优质的IT资料是英文的。

  8. 搞定上面的7门课(尤其是所有的实验和项目)是有挑战的,即使是正二八斤美国一流大学的本科生,搞定这些实验和项目也不是轻松的,而且他们有一起的同学可以交流,你基本上要独立搞定。但是我相信,只要你对技术有足够热情,能足够自律,制定计划并严格执行,投入足够时间/精力,那么你一定可以克服困难达成自学CS的目标,为后续的软件开发职业生涯奠定更坚实的基础。

  9. 除了波波推荐的CS自学计划,另外还有两份自学计划你也可以参考:

    1. Ozan Onay和Myles Byrne开发的自学计算机科学,github上有7k星,这份和波波的计划比较接近,也是硬核学习计划,总体对学习者要求较高。
    2. 开源社区大学的自学计算机科学,这份教学计划很全面,课程很多,更偏向普通学习者,github上有72.9k星。

About

一份硬核(hardcore)计算机科学CS自学计划,偏向软件工程和系统架构方向

License:Creative Commons Zero v1.0 Universal