a. 基础知识（例如: 数据结构、算法、和数学知识）。

b. 熟练掌握一门流行的编程语言(例如: Java/C++/Python/Go/JavaScript)。

c. 熟练掌握一个系统(例如: Linux，MySQL/PostgreSQL或者一个流行的框架系统)。

d. 熟悉一个领域内的知识。

a. 基础知识（例如：数据结构、算法、和数学知识）。

b. 熟练掌握一门编程语言(例如：Java/C++/Python)。

c. 熟练掌握一个系统(例如：Linux, MySQL/PostgreSQL或者一个流行的框架系统)。

d. 熟悉一个领域的知识。

e. 科技文写作。

f. 英语（读、写、说、听的能力）。

计算机基础(Introduction to Computer Science)：计算机基础是一门入门课，主要介绍计算机的工作原理和应用范围。虽然目前计算机的普及率非常高，几乎每位学生都会有一台计算机，但是成为计算机专业人才和熟练操作计算机是完全不同的两件事情。小水滴建议每一位本科生认真学习计算机基础这门课，从一开始就建立起对计算机科学的正确认知和理解。

第一门编程语言(First Programming Language)：目前流行的编程语言有很多种，它们有着各自的特点，那么，对于大一新生如何选择第一门编程语言呢？小水滴给出几个选项，学员可以根据自身情况，以及所在高校的开课情况，酌情选择。

高等数学：高等数学课程是一门开启“高等数学”学习的入门基础课。其中，最为重要的一项知识是微积分。它是由极限概念延展而成的。极限的思想和微积分常常应用于计算机优化(Computer Optimization)领域。虽然，目前计算机只能工作于“离散空间”，而极限和微积分建立在连续空间之中，但是在计算机理论的研究中，极限和微积分是最为基础的知识。

与计算机相关的数学学习资料：

英语：在计算机领域，英语的学习尤为重要。目前绝大多数计算机专业的文献资料都是使用英文撰写的，因此，阅读英文资料的能力决定着学员学习计算机知识的深度和广度。当前世界顶尖的计算机专业人才使用的是英语，向他们学习以及交流心得，互进互助需要全面熟练的掌握英语。英语是申请硕士研究生/博士研究生必考的科目之一。国外研究生院的申请材料需要使用英语撰写。投稿并发表国际会议/期刊论文，也需要使用英文撰写。

数据结构(Data Structures)：数据结构课程重点讲解在程序中如何组织和表达数据。数据结构课程是所有专业课的基础；数据结构课程中讲解的内容会被用于专业课中解决更加复杂的问题。因此，学好数据结构课程是学好专业课程的前提条件。数据结构的课程内容也会被广泛的用于课程设计之中和参加工作之后的项目开发之中。

前置课程：第一门编程语言、高等数学。

推荐学习资料：

小水滴数据结构课程 (Java版本、Python版本)

(免费)

算法(Algorithms)：算法也是一门十分重要的专业基础课。与数据结构课程类似，算法课程讲解的是解决问题的逻辑和处理过程。在算法课程中会讲解一些常用问题以及有效的处理方法。这些方法已被广泛的应用于专业课程和项目开发之中。另外，数据结构与算法的内容是企业面试和研究生考试中必考的内容，值得重点学习。

前置课程：第一门编程语言、数据结构、高等数学。

推荐学习资料：

组成原理(Computer Organization)：组成原理是一门讲解计算机各部件运行原理的课程。课程内容包括CPU/内存/磁盘的工作原理、机器语言的设计、以及数据和指令的表达方式等内容。CPU是一台计算机最重要的部件；组成原理课程会重点讲解CPU内部的运行原理以及CPU与其他部件的协作原理。组成原理属于偏硬件、偏底层的一门课；通过学习组成原理课程能够帮助从下至上彻底理解CPU和计算机的运行原理和工作方式。因此，组成原理是非常重要的一门课程。

前置课程：无。

推荐学习资料：

数值分析(Numeric Analysis)：因为现代计算机只能在离散空间中处理离散数据，而不能在连续空间处理连续变化的数据。例如：计算机无法求得极限、积分等问题的精确解。因此，数值分析课程着重介绍一些常用的方法，以求得这些问题的近似解。因此，学习数值分析课程对以后从事科研非常有帮助。

前置课程：第一门编程语言、高等数学。

推荐学习资料：

第一个课程设计(Course Project)：在学习了数据结构和算法课程之后，很可能会被要求完成至少一个课程设计。这个课程设计是非常重要的，因为，很可能这是第一次完成正式的项目。在此过程中，学生需要独立选择和实现数据结构和算法，最终完成一个项目或者模块。学生可能会遇到各种各样的问题，解决这些问题也是锻炼程序开发能力的一种方式。因此，我们建议重视此次的课程设计，遇到困难时，多于同学和老师交流。若有疑难，小水滴也会提供帮助。

线性代数 (Linear Algebra) ：在众多数学科目中，线性代数是对计算机科学技术贡献最大的几门数学科目之一。在线性代数中，空间的表达能力和矩阵的运用广泛的应用于计算机图形学(Computer Graphics)、数据挖掘(Data Mining)、机器学习(Machine Learning)、计算机视觉(Computer Vision)、科学计算(Scientific Computing)、人工智能(Artificial Intelligence)、图形图像处理(Image Processing)等领域。因此，线性代数是一门非常重要的基础课，对于学习和理解上述领域的知识起到了关键性的作用。

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离散数学(Discrete Mathematics)：离散数学是研究离散数据结构及其关系的学科，在计算机众多领域（编译原理(principles of compiler design)、人工智能(Artificial Intelligence)、计算理论(Theory of Computation)等）都有着重要的应用。如果计划在计算机科学领域内做深入研究的话，离散数学是一门非常重要的数学课程。

前置课程：高等数学。

推荐学习资料：

概率论(Introduction to Probability)：概率论是一门研究概率和随机现象的课程。概率论在以下计算机领域有着广泛的应用，例如：人工智能(Artificial Intelligence)、计算理论(Theory of Computation)、数据挖掘(Data Mining)、机器学习(Machine Learning)、算法优化(Algorithm Optimization)等。所以，概率论也是一门非常重要的数学课程。

前置课程：高等数学、线性代数。

推荐学习资料：

英语学习与四级英语：英语学习是一个长期持续的过程。在第二学年、可以考虑参加全国英语四级考试。这不仅是一个检验英语水平的机会，有些高校还要求学生必须通过全国英语四级考试才能获得学位证书。因此，在前两个学年里，应保持英语学习，并通过全国英语四级考试。对于计划出国深造的学生，在本学年可以开始尝试阅读英文原版教材，以保持英语的阅读量和熟悉计算机领域内的专业英语词汇。

推荐学习资料：

小水滴计算机专业词汇字典

(免费)

数据库管理系统(Database Management Systems) ：使用和管理数据是计算机领域一个重要的应用。数据库系统被广泛的应用于大多数企业级应用系统中。当前数据库管理系统分为关系型数据库管理系统(Relational Database Management Systems)和非关系型数据库管理系统(No-SQL Database Management Systems)；本阶段的数据库管理系统课程会重点讲解关系型数据库的原理和使用方法。在熟练掌握关系型数据库之后，学员还可以在此基础之上进一步学习非关系型数据库管理系统。值得注意的是，学好数据库这门课程会对将来就业有较大帮助。

前置课程：数据结构、算法。

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流行的非关系型数据库管理系统：

小水滴Redis课程

(免费)

操作系统(Operating Systems) ：操作系统课程介绍的是操作系统的工作原理。操作系统是用于将硬件和软件“连接”在一起工作的软件系统。向下，操作系统管理各个硬件；向上，操作系统使用各个硬件资源，为上层软件提供服务。无论是在今后的就业还是从事科研工作，操作系统方面的知识都是不可缺少的。学习操作系统课程需要有扎实的C语言基础。

前置课程：第一门编程语言、数据结构、算法。

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流行的操作系统(可选择其中一种操作系统学习)：

体系结构(Computer Architecture) ：体系结构课程也是介绍计算机各组成部分工作原理的课程。这一点与计算机组成原理课程十分相近。但是，它们的不同之处在于计算机组成原理的课程内容更为底层，着重于通用计算机部件的实现细节；而体系结构则更偏向于通过使用不同的技术、不同的组件、不同的组件间的协作方式，为上层提供最优化的服务。换句话说，学习组成原理有助于理解通用计算机的工作原理，而学习体系结构能帮助理解和设计，在不同的应用场景下最优的计算机的结构。对于有志于在计算机架构方向发展的学生而言，体系结构是一门非常重要的课程。

前置课程：第一门编程语言、数据结构、算法。

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编译原理(Principles of Compilers) ：广义的说，编译原理课程讲解的是计算机编程语言的本质。这其中包括计算机语言的分类、计算机语言的翻译与解释、以及计算机语言的运行过程。狭义的说，编译原理着重介绍的是如何设计一门编程语言，如何设计与实现相对应的编译器/解释器，以及如何运行由这门语言编写的应用程序。如果对程序设计和编程的本质感兴趣的话，编译原理是一门非常重要的课程。

前置课程：第一门编程语言、数据结构、算法。

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第二门编程语言(Second Programming Language)：在大三学年学习了一些计算机专业课之后，学员可以考虑学习第二门编程语言，以开拓程序设计的知识领域，积累更多的编程经验。如果已选择C/Go语言作为第一门编程语言的话，此时可尝试学习使用C++或者Java作为第二门编程语言。因为C++和Java是目前最为流行的、面向对象的程序设计语言。如果已选择Python语言作为第一门编程语言的话，学员可以继续使用Python，或者学习C++/Java语言，因为从编程方式和应用场景而言，Python和C++、Java是完全不同的。如果已选择了Java语言作为第一门编程语言，可以进而学习Scala语言。如何选择第二门编程语言并没有一个统一的答案，需根据自身情况选择。

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计算机网络(Computer Networks) ：计算机网络课程讲解的是两台或者多台计算机之间通信的原理和工作方式。目前，计算机网络遍布全世界每一个角落；每天都有大量的数据分享于计算机网络之上。计算机网络课程讲解的是这些数据如何在网络上发布、传输和分享。互联网、以太网、WIFI、蓝牙等技术都是计算机网络的一项应用技术。对这些技术的工作原理和实现细节感兴趣的学员可重点学习计算机网络课程。

前置课程：第一门编程语言、数据结构、算法、概率论。

推荐学习资料：

计算机安全(Computer Security)：计算机安全课程主要讲解的是如何保护数据和如何保护计算资源的原理。其中，人们熟知的计算机病毒与防范方法、计算机黑客、计算机网络攻击与防范、数据加密解密等都属于计算机安全的范畴。因此，对于这些内容感兴趣的学员应重点学习这门课程。

前置课程：第一门编程语言、数据结构、算法、高等数学、概率论、操作系统、计算机网络。

图形学(Computer Graphics)：计算机图形学介绍的是在计算机系统中如何生成和显示图形图像的原理和细节。例如，在显示器上展示图形、播放视频和动画等都属于计算机图形学的范畴。因此，对于图形图像的处理、计算机游戏开发感兴趣的学生可重点学习这门课程。

前置课程：第一门编程语言、数据结构、算法、线性代数。

软件工程(Software Engineering): 软件工程课程介绍软件开发的过程。其中，软件开发的过程内容包括软件开发的周期模型(Software Life Cycle Models)，软件需求分析、软件开发与测试技术、软件开发的成本估算、软件质量评估、和软件维护等问题。在软件工程课程上讲解的内容是企业项目开发中直接使用的内容。因此，学习这门课程对将来就业帮助非常大，值得学习。

前置课程：第一门编程语言。

软件品质保证(Software Quality Assurance): 软件品质保证课程介绍一系列软件开发的流程、方法和工具；它们用于确保开发的软件能够达到预计质量标准。其中，软件品质保证内容涵盖需求定义、软体设计、代码编写、版本控制、代码审查与测试、软件集成和发布管理等内容。因此，学习这门课程对将来就业帮助非常大。

前置课程：第一门编程语言。

敏捷开发(Agile Software Development): 敏捷开发是一种软件开发的方法。这种方法能够迅速响应多变的需求，提高团队的生产效率。敏捷开发是一种对于软件开发的价值观和原则，她能够将团队自发的组织在一起，通过积极协作，寻找和实现解决方案。敏捷开发提倡适度的计划、增量开发、持续改进、快速响应等开发理念。敏捷开发是目前较为流行的一种软件开发方法。

前置课程：第一门编程语言。

专业课的课程设计：专业课的课程设计是一个非常好的、运用已学的知识和技能开发应用程序的机会。在这个过程中，学员能够学到许多实用的技术、积累实战经验。并且这次课程设计是与计算机子领域直接相关的。拥有这些经验对于今后的成长以及就业会有很大的帮助。

英语：对于以“继续深造”或者留学为目标的学生仍然需要继续加强英语学习。在通过全国英语四级考试之后，可以将下一个目标定为全国英语六级考试。通过参加全国英语六级考试能对自己有一个客观的测试与评价，并且为未来考研或者考GRE/TOEFL做准备。 如果学员以申请美国研究生院为目标的话，在本科第三学年就应该开始着手准备并参加GRE/TOEFL考试。目前，GRE的成绩五年内有效、TOEFL成绩两年内有效。因此，对英语较有信心的同学可以先参加GRE考试，取得理想成绩之后，再参加TOEFL考试，这是因为准备TOFLE考试的周期较短，并且TOEFL的成绩有效期较短。如果对于英语基础较弱的学生，我们建议先参加TOEFL考试，取得较好成绩之后，再参加GRE考试，这是因为相比较而言，TOEFL较为容易一些，如果能取得好成绩，会极大鼓励后续的GRE考试。

GRE考试官方网站GRE(Graduate Record Examination)

TOEFL考试官方网站TOEFL(Test Of English as a Foreign Language)

考研：对于以报考国内研究生院的学员而言，在第三学年结束之后，在第四学年开始之前，就需要开始着手准备全国研究生初始考试了。在第三学年第二学期，学员需开始了解考研的内容、过程、报考学校和专业等问题。

分布式与并行计算(Distributed and Parallel Computing)：分布式与并行计算课程讲解的是多台计算机之间如何协作完成一项任务的原理与技术。目前，分布式与并行计算技术广泛地应用于各种大型应用程序和系统。例如：分布式/并行数据库、分布式/并行数据处理、数据挖掘、人工智能等领域。因此，分布式与并行计算是一门值得投入时间学习的课程。

前置课程：第一门编程语言、数据结构、算法、计算机体系结构。

推荐学习资料：

云计算(Cloud Computing)：云计算课程讲解的是云计算方面的内容。使用云计算技术能将网络上的计算资源集中有效的管理，并为用户提供优质的服务。这些服务包括部署和运行云服务器、云存储服务、云数据库、和云应用软件(数据处理、人工智能应用)等服务。云计算技术建立于众多计算机技术之上，例如：操作系统、体系结构、分布式与并行计算、计算机网络、计算机安全等。在世界范围内，众多云厂商(亚马逊(Amazon)、谷歌(Google)、微软(Microsoft)、阿里巴巴(Alibaba)等)均开发推出了高质量的云服务。云计算的应用正在快速增长。因此，云计算是非常值得学习的一门高阶专业课。

前置课程：第一门编程语言、数据结构、算法、计算机体系结构、操作系统。

推荐学习资料：

人工智能(Introduction to Artificial Intelligence)：人工智能课程讲解的是人们研究与扩展机器智能的理论、方法、技术和应用。著名的人工智能应用包括谷歌阿尔法围棋应用程序(AlphaGo)、语音识别(Speech Recognition)、人脸识别(Face Recognition)、自动驾驶系统(Autonomous Vehicle System)、聊天机器人(Chatbot)等。在众多计算机领域中，目前人工智能是最为热门、最富有发展前景的子领域。人工智能这门课是开启人工智能方向的入门课程，值得学习。

前置课程：第一门编程语言、数据结构、算法、概率论与统计。

推荐学习资料：

数据挖掘(Data Mining)：数据挖掘课程讲解的是如何使用计算机技术从原始数据(Raw Data)中探索和发现有用信息(Information)的技术和方法。随着当前数据快速增长，数据挖掘技术被广泛应用于数据处理和数据分析之中。数据挖掘技术与统计学(Statistics)、人工智能(Artificial Intelligence)、和机器学习(Machine Learning)有着非常紧密的联系。它们相互启发、相互借鉴、相互帮助。它们常常被同时使用在一个系统中。对于未来计算机的发展，数据挖掘将变得越来越重要。

前置课程：第一门编程语言、数据结构、算法、概率论与统计。

推荐学习资料：

机器学习(Machine Learning)：机器学习课程讲解的是如何经过学习之后，让计算机具备处理实际问题的能力。传统的计算机技术是由人们编写特定逻辑的代码来解决特定的实际问题。而不同的是，机器学习领域研究的是如何通过学习训练之后，计算机能够具备解决某一特定实际问题的理论和技术。机器学习技术广泛的应用于人工智能领域。例如上述的应用，包括谷歌阿尔法围棋应用程序(AlphaGo)、语音识别(Speech Recognition)、人脸识别(Face Recognition)、自动驾驶系统(Autonomous Vehicle System)、聊天机器人(Chatbot)，都需要使用机器学习技术，让计算机能够处理这些问题。因此，机器学习技术的发展与成熟将会极大的影响未来计算机技术的发展以及人类的生活。

前置课程：第一门编程语言、数据结构、算法、高等数学、概率论与统计。

推荐学习资料：

项目管理(Software Project Management)：项目管理课程介绍的是如何有效的跟踪和管理大型软件项目的开发和维护。项目管理方面的知识和经验能够帮助学员增加就业的竞争力。同时也能帮助学员更加快速的融入开发团队、投入项目开发和管理之中。

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密码学(Cryptography)：密码学是计算机科学专业信息安全方向的主要专业课。本课程涵盖密码学的基本原理，主要内容包括加密，加密哈希，证书和签名，经典密码，对称密钥和公钥密码，块操作模式和常见密码分析技术，包括详尽搜索、中间人攻击和生日攻击的密码分析技术。

前置课程：概率论与数理统计、计算机安全。

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网络安全(Network Security)：网络安全课程重点介绍网络协议的漏洞，针对跨网络传输的数据的机密性、完整性和可获得性的攻击，以及通过项目练习诊断和弥合安全漏洞的方法。该课程还涵盖了高级持久威胁（APT），自带设备（BOYD）和恶意软件服务的网络安全课题。

前置课程：计算机操作系统、计算机网络。

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恶意软件分析(Malware Analysis)：本课程介绍恶意软件分析的原理和实践。主题包括静态和动态代码分析，数据解码，分析工具，调试，shellcode分析，隐身恶意软件的逆向工程以及分析结果的书面演示。

前置课程：计算机操作系统。

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入侵检测(Intrusion Detection)：计算机信息系统安全监视，入侵检测 （两种基本类型：异常检测和滥用检测）和危机管理，包括警报管理、签名配置、传感器配置和故障排除组件。介绍如何识别、解决和记录网络危机并激活响应团队。讨论各种类型的威胁，如何将其检测到以及减少威胁发生可能性的管理控制。

前置课程：计算机操作系统、计算机网络。

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区块链(Block Chain)：区块链技术是一种新型的数据存储技术。与传统的数据库或者数据中心不同的是，区块链将数据分散存储在多处，具有防篡改、易追溯等优点。区块链技术有着广泛的应用，除了著名的比特币以外，区块链还可应用于信息管理(Information Management)、物联网(Internet of Thing)、身份识别应用(Identity Application)等领域。因此，区块链技术将会逐渐改变人们的生活方式。

前置课程：概率论与统计、计算机安全、并行计算与分布式系统。

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科技文写作(Technical Writing)：科技文写作课程介绍的是科技文章/科研论文的写作内容、写作方法、以及写作技巧等。无论是将来从事科研工作或者进入企业，写出结构清新、逻辑明确、层次分明的文章都会使得学生受用终身。值得强调的是，科技文写作课程是从事科研工作的“必修课”。因此，科技文写作课程是值得投入时间学习的一门课。

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小水滴论文写作课程 (免费)

小水滴LaTeX使用方法课程 (免费)

考研：全国统一的硕士研究生考试一般在第四学年的上学期结束后举行。因此，考研的学生会在第四学年上学期将大部分精力放在考研的准备工作上。如果在硕士研究生初试(笔试)中获得了好成绩，那么，各高校的研究生复试会在第四学年的下学期举行。相应的，考生还需要准备硕士研究生的复试。复试的内容由报考的高校自行决定。

留学申请：对于北美高校而言，留学申请材料一般需要在第四学年上学期(秋季)提交（截止日期通常在秋季11-12月份）。有些高校的截止日期(Deadline)可能稍晚，大概会在第四学年下学期(春季)的1-2月份。在通常情况下，在提交材料时，还需填写GRE/TOEFL成绩，并要求ETS将GRE/TOEFL成绩单邮寄到所报考的学校。与此同时，学员还需考虑预约签证(Visa)。在去国外高校报道之前，学员还需要向所在国的大使馆提交签证申请。在签证批准后，学员才能持签证入境。一些热门留学国家(例如：美国)，预约和准备签证的过程并不轻松，因此，需要提前准备。

推荐学习资料：

ETS官方网站ETS(Educational Testing Service)

计算理论(Theory of Computation)：计算理论是系统性的从概念和理论的角度介绍计算本质的一门课。学习这门课能帮助学员站在计算机的角度来思考问题、分析问题和解决问题。计算机不是“万能”的；有些问题，使用计算机很容易解决；有些问题，使用计算机解决比较困难；有些问题，计算机无法解决。那么，计算理论课程会从理论的角度梳理和分析这些问题。因为计算理论研究的是计算的本质所在；因此，学习计算理论能帮助学员提升对计算机的认知水平，这些知识将终身受用。

推荐学习资料：

嵌入式系统(Embedded Systems)：嵌入式系统课程介绍的是小型、微型计算系统的工作原理。因为嵌入式系统的计算资源非常少，因此，与常见的台式机和服务器相比，嵌入式系统有着完全不同的体系结构和工作原理。嵌入式系统的优势在于身材小巧、耗电少、价格低廉，因此，嵌入式系统技术广泛的应用于物联网(Internet-of-Thing)领域。

前置课程：C/C++语言、计算机组成原理、操作系统、Linux系统。

物联网(Internet-of-Thing)：物联网课程讲解的是物联网系统的原理和工作方式。物联网是未来计算机技术发展的一个重要方向和趋势。随着嵌入式技术和5G网络的发展与成熟，人们设计开发出各种各样的终端设备，应用于我们的日常生活之中。将这些终端设备相互连接起来，组成一个“巨型”的网络系统，我们称这个系统为物联网。在未来，物联网技术将会极大的改变人们的生活方式。因此，学习物联网课程将会帮助学员开拓视野、学习最前沿的计算机技术理念。

前置课程：一门编程语言(C/C++/Java/Python)。

移动应用开发(Mobile App Development)：移动应用开发课程介绍的是开发移动设备上的应用程序的内容和流程(例如：开发手机应用程序或者平板电脑应用程序)。目前，最为流行的两个移动开发平台为安卓(Android)平台和iOS平台。另外，还有一些框架或者平台能够帮助学员开发跨平台的应用程序(使用一套代码开发出安卓和iOS平台的应用程序)。这是一门偏工程、偏实际应用的课程。在这门课程中，学员能积累移动平台的开发知识和经验，增强编程能力，帮助学员增加就业的竞争力，因为，企业可能也正在使用相同或者类似的技术。

推荐学习资料：

安卓平台官方网站https://www.android.com/

iOS平台官方网站https://developer.apple.com/develop/

Flutter(跨平台)官方网站https://flutter.dev/

网站设计与开发 (Web Development)：网站设计与开发课程介绍的是制作网站的原理和技术。在这门课程结束之后，学员应能够熟练掌握HTML/CSS/Javascript语言特性，并使用它们开发出网站系统。为了降低网站开发的难度，目前较为流行的网站开发技术是响应式网页开发(Responsive Web Design)，它能够帮助网站自适应屏幕大小，从而在不同大小的设备上呈现内容，提供最优的人机交互接口。另一个目前较为流行的趋势是使用框架开发出单页面应用程序(Single Page Application)，帮助开发人员更加快速高效的开发网站。

推荐学习资料：

Bootstrap官方网站https://getbootstrap.com/

React官方网站https://reactjs.org/

Vue官方网站https://vuejs.org/

Angular官方网站https://angularjs.org/

人机交互(Human-Computer Interaction): 人机交互课程学习的是人类和计算机交换信息的方式。这里所指的“计算机”不仅仅限于笔记本或者服务器，它包括一切计算系统，例如：手机，可穿戴设备(Wearable Device)等。学习人机交互课程能帮助理解和设计更加有效的操作界面和操作方式。人机交互的知识被广泛的应用于可穿戴设备开发(Wearable Device Development)、游戏设计(Game Design)、移动应用开发(Mobile App Development)等领域。

推荐学习资料：

计算机辅助技术原理与实践(Principles and Practice of Assistive Technology): 计算机辅助技术课程介绍的是如何使用计算机技术帮助改善残障人士的生活品质。目前，计算机辅助技术主要用于辅助移动(Assistive Mobility)、辅助阅读(Assistive Reading)、助听(Assistive Hearing)、助声(Assistive Speech)等领域。在完成本课程后，学生能够系统性掌握计算机辅助技术和知识，并开发计算机辅助产品的原型(Prototype)。

交互式数据可视化(Interactive Data Visualization): 交互式数据可视化课程介绍的是如何使用计算机技术实现交互式的数据可视化。数据可视化技术(Data Visualization)常被用于展示和分析数据，因为它能帮助人们更加有效的梳理思路、洞察要点和高效展示信息。在完成本课程之后，学生能够独立设计、分析和评估一项可视化设计(Design, Analyze and Assess a Visualization Design)，并且使用计算机技术设计和开发可视化项目。

生物信息学(Bioinformatics)：生物信息学是一门交叉学科，也是将计算机技术应用于生命科学的一个交叉领域。随着生物技术的发展以及生命科学数据的积累，在生命科学领域急需计算机专业的人才帮助存储、处理、和研究这些大规模的数据，因此，生物信息学孕育而生。生物信息学广泛的使用了数据库、并行计算、和分布式存储技术。学习这门课能帮助学生扩展第二学科的知识，锤炼运用计算机知识解决实际问题的能力。

推荐学习资料：

游戏设计(Game Design)：游戏设计课程讲解的是游戏的运行原理以及设计和开发游戏过程中的核心概念和技术。不同类型的游戏，其运行原理和开发过程是不同的。但是，它们都是建立在计算机图形学(Computer Graphics)的理论基础之上的。通过这门课程的学习，学生应能具备开发简单游戏的技能。

机器人技术(Robotics)：机器人技术课程介绍的是“机器人”的工作原理、工作方式以及应用场景。“机器人”是由多个计算机领域共同发展起来的一项自动化应用技术；常见的机器人产品有汽车、扫地机器人、无人机等。机器人技术课程将简要介绍计算机模拟技术(Simulation)、机器运动学(Kinematics)、机器控制(Control)、算法优化(Optimization)和概率推断(Probabilistic Inference)技术。这门课程能帮助学生进入机器人技术领域，为投入机器人项目打下扎实基础。

推荐学习资料：

计算机视觉(Computer Vision): 计算机视觉课程介绍的是图像生成的基本原理、摄像成像几何，图像中的特征提取、特征匹配、移动跟踪、图片分类、图片内容的理解等内容。这些技术和内容是计算机感知和理解外部世界的一个重要的途径。计算机视觉是人工智能领域的一个重要发展分支。

前置课程：一门编程语言(C/C++/Java/Python)、数据结构、算法、线性代数。

推荐学习资料：

自然语言处理(Natural Language Processing): 自然语言处理课程介绍的是计算机如何理解和运用人类的语言。这部分的内容包括如何识别和界定单词、消除歧义、理解语句、和生成语句等关键内容。自然语言处理是人工智能方向的一个重要分支、也是未来人机交互(Human Computer Interaction)的一个重要发展方向。

前置课程：Python、数据结构、算法、线性代数、概率论。

推荐学习资料：

计算机专业知识：本文4.1小节展示了本科阶段应学习的计算机专业领域的知识。其中，大一、大二、大三的课程为“轴心”课程，是每一位本科生都应该认真扎实学习的。在大四学年中，学生可以根据兴趣和职业发展规划，选择一个或者两个计算机的子领域重点学习。图1展示了六个热门的发展方向(人工智能、物联网、大数据/云计算、系统开发、计算机安全、和软件工程) 以供大家参考。

计算机编程能力：计算机编程能力是指根据项目要求设计计算机程序以及完成项目的能力。本文4.2-4.8小节分别展示了多个职业发展的方向的课程学习计划，包括Java/C++/Python/Go软件工程师发展方向、前后端软件开发发展方向、移动应用开发方向、和Linux系统开发发展方向，供参考。

继续深造：以“继续深造”为目标的本科生在安排本科阶段的学习计划时还需要考虑报考或申请研究生院的时间安排。我们在最后两小节提供了报考国内硕士研究生和申请国外(北美)硕士研究生的时间安排和建议。学生在制定计划时需要将计算机专业课程的学习与硕士报考的计划进行合并以制定个人专有的学习计划。