第一個明確規划就是：學編程。當時不知道編程可以用來做金融決策或科學計算，只是想單純開發一個“有圖形化界面的軟件”而已。自然而然，沒有任何基礎的我也遇到了上面兩個同學提出的問題。
大一走了不少彎路，在java、C/C++這兩者的門口兜兜轉轉，也沒有什么進步。幸好這世界上有一種叫“數學建模比賽”的東西，為我打開了新世界的大門：幾個模型下來，我對自己“寫代碼的能力”有了不少信心，並且更加關注數據結構這種基礎知識，便開始系統學習CS理論。這期間逐漸接觸了matlab、匯編、C/C++、java、python、C#、golang、html/css、javascript等等語言（其實語言種類不是重點，重點在於其生態與可用框架）。現在回過頭來，跟三年半前的自己和准備自學編程的同學講一講心得。
本文的內容概括為兩部分：
先知道編程能幫我們干什么
再明確自己要拿編程做什么
先知道編程能幫我們干什么
編程，其實已經不僅僅是“編寫程序”這么狹義了，通過寫代碼讓計算機幫我們做事都可以看做“編程”。這也是為什么，在注重高效率的今天，社會越來越推崇“少兒編程”與“全民編程”。
並且，現在的語言工具（比如python）已經降低了不少編程工作的復雜度，讓我們在不了解編譯過程的情況下，也能通過幾行簡潔的代碼很棒地完成工作。
因此，我在這里總結一下，編程能幫我們做什么，已經做這個工作需要懂計算機到什么程度：
1. 日常辦公、處理表格： 我們刷朋友圈時常常見到這種廣告：“同事早早下班，工作還被領導表揚，只因為會用python處理excel！”這其實有點瞎扯：一是excel的功能已經夠直觀便捷、夠強大了；二是0基礎入門python，肯定要涉及到學習一些數據結構的相關知識，有這個時間，還不如好好看看excel有哪些強大功能。如果你只想用編程處理excel這種辦公工作的話：學一學python入門課，再掌握一個類似xlwings的excel處理庫就足夠了。當然，有這時間，還不如直接學學excel和其中的vba宏。
2. 科學計算（運籌/機器學習/數值分析）： 現在科學計算幾乎難以與“編程”二字分家。做科學計算的人都是很聰明、學習能力很強的人，但其編程能力往往參差不齊，我這里划了三個檔次：
- 2.1 不需要太多編程能力，重點在於結果而非編程： 很多朋友只是用用仿真軟件、用R語言做做統計分析、用matlab做做擬合，他們的工作重點在於輸出的結果，而非“編程”這個過程，那很顯然，這類同學只需要懂得聲明變量、懂得控制語句、能套用網上的“輪子”、會用plot(X, Y, "o")這種很直觀的函數畫畫圖，就足夠啦。這類同學往往是類似物理、管理、社會學這類學科的從業者，都是很聰明能干的人，我認為在過程中學習，多看看前輩們的工作方式與工具，注重文件管理與編程規范（不要亂起文件/變量名字，也不要亂放文件…），學學github檢索與使用，熟能生巧就好。
- 2.2 需要一定編程功底，如CV/NLP等ML/DL/OR從業者： 計算機視覺、自然語言處理、深度學習、機器學習、運籌學、線性求解器、啟發式算法……這類研究是一定要拿計算機做實驗的，並且用編程實現算法的入門並不簡單。一樣的算法，編程好的和編程不好的用代碼寫出來，結果、性能、可移植性、可讀性、調參的便捷性可能有天壤之別。這就好比藝術學者，心中的構圖都是很美好的、理論知識都是很扎實的，但是最終決定作品效果的卻是自己使用畫筆的能力。對於這類同學來講，數學、數據結構是重點中的重點，“會用”python這類語言的同時，最好也掌握一下“面向對象的思想”與“函數式編程”，方便我們閱讀框架源碼；注重自己的編程習慣，配置一個好點的編輯器，持續學習（比如你了解jupyter notebook的快捷鍵與自動補全嗎），咱也不能一直當個“調包俠”呀。有余力則應該去系統地學學計算機課程。
- 2.3 大神，從底層開始寫算法： 你知道么？我們用python調用的很開心的深度學習框架TensorFlow其實核心都是用c/c++寫的哦！不信的話，自己去看源碼tensorflow/core/kernels/[1]。為什么用c/c++呢？我估計是為了更好的性能、對計算機算力更充分的利用。我們知道，c/c++是有指針的語言，這增加了編程難度，卻也讓開發者可以更好地對系統的虛擬空間進行管理。很多主流語言，比如java、python為了降低開發者編程難度，便取消了指針機制。這類人計算機功底必須極其扎實。
3. 軟件工程師/開發者： 前端、后端、PC端、移動端、Web平台、全棧、網絡安全、測試、運維、游戲等等，就是我們常說的“程序員”，工種其實太多了！自學編程的孩子如果是想成為這類工程師，那當然需要系統學習軟件專業與計算機專業的專業課；但是我們大部分孩子只是想學學計算機，了解一下而已，因此第3條我們不展開討論。
4. 其他很有趣的事： 日常生活中我們離不開手機、計算機，因此如果能寫個“程序”，讓計算機“自動”做一些工作，便蠻有趣的。比如，編程愛好者Sarthak agarwal[2]就寫了許多python腳本文件，這其中有用自動下載圖片、自動管理文件、自動發郵件的。這里，我不得不點明一個誤區：雖然人們常說python很方便、強大，但只會python是遠遠不夠做這些有趣的事的。比如，用python下載圖片聽起來很美好，但是不懂url、不懂網頁布局，怎么可能做到呢？python說白了，只是一個方便的工具而已嘛。
再明確自己要拿編程做什么
編程能做什么，要學到什么程度，其實我在上文說的已經比較明白了。
自學編程大概兩個階段：
打基礎，至少學懂一門語言，推薦拿C/C++入門（為了學到一些指針與面向對象的知識），拿python入門也可，但你會發現面向對象在python教學中可能不被強調，因為python自帶的工具已經很強大；不推薦拿java入門，因為java實在是開發者用的語言，其魅力在於接口、程序設計，想拿java入門，不如拿C/C++入門；
編程之理，一通百通。第二個階段，就是多多實踐、持續學習，在自己的領域探索下去
**最后**
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