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雷锋网按：这里是，油管Artificial Intelligence Education专栏，原作者Siraj Raval授权雷锋字幕组编译。
原标题 Computer Science Curriculum
翻译 | 王飞 整理 | 凡江
这是一份五个月（20个星期）学习计算机科学的经验贴，希望帮助你跟我一样从入门到精通。
传统的大学开设 ACS 专业，主要是引导学生从毫无任何编程经验，到对计算机科学领域的一些相关学科有一个较为宽泛的认识。在这条视频中，我将给大家介绍一下，我个人是如何安排自己的学习规划，在短短的五个月内，掌握计算机科学这门领域的知识。
我列在这里的资源，在互联网上都能找到，并且都是免费的。在我开始之前，请大家记住，你可以根据自己的情况加快学习进度比如视频加速观看，每天学习两到三个小时，每门课在周末只做一个项目等等。在学习的时候，手写笔记以便记住所学的内容，在你学习列表中的内容时，记住关注一些计算机行业的大牛，这样就能及时了解到相关领域的最新动态了。
WEEK 1-2 Python
在最开始，我们要学的是 Python 这种编程语言。什么是Python？Python是一种解释执行的具有动态语义的面向对象的高级编程语言。啊什么鬼啦，定义中这么多专业术语，看不下去怎么办？别着急，我给大家介绍一个学习资源，这个资源不要求你了解计算机科学领域的相关术语也能看懂。
在网络上有一本极好的免费的书，叫做Automate The Boring Stuff With Python。这本书对编程小白来说相当实用，书中展示了如何完成一些基本的任务，例如使用 Python 语言发送提醒邮件，移动文件夹以及格式化数据等。
我建议你第一周的时间来读这本书，总共有18章，如果每天完成三到四个章节周末就能完成。这本书中里面有许多练习，你可以在你使用的任何操作系统的终端上去完成这些练习。如果你在自己的机器上安装Python时遇到了问题，可以到Python 的官网上查查详细的相关信息。
在学习 Python 的第二周，我推荐参加CodeAcademy的Python课程。在课程中，你的网页上就会有交互式的控制台，你可以马上得到反馈，知道自己的代码是否编译正确。这些年，这个平台的这个课程一直很受初学者的欢迎。
总共两个周的时间，差不多足够你对 Python 语言有一个基本的了解了。当然，前两周你写的程序还不足以改变世界，但是，理解这门语言的语法、关键词、使用的频率以及为什么使用，这些都是至关重要的。它们能够帮助你在下一阶段中构建以及理解一些数据结构。
Automate the Boring Stuff with Python: https://automatetheboringstuff.com/
Codecademy的Python教程：https://www.codecademy.com/learn/learn-python
WEEK 3-4 数据结构
我还记得，当我还是哥伦比亚的一个计算机科学的大一新生时，每个人都会告诉我，在你的专业里面，你将要上的最重要的两门课是数据结构与算法。在那个时候，这听起来很滑稽。怎么能说数据结构与算法比 学习令人激动的机器人学和计算机视觉还要重要呢？结果我被啪啪打脸了，他们是对的。
在计算机科学领域，如果你要创造出无穷无尽超级棒的应用，你就必须理解如何正确地存储数据，以及对数据进行处理，以便完成任务。
有一个 UC SanDiego开设的数据结构课程，这门课程会展示给你各种各样的数据结构——从二叉树到链表，以及在 Python 中如何实现这些数据结构。
UC SanDiego的Data Structures Fundamentals： https://www.edx.org/course/data-structures-fundamentals-uc-san-diegox-algs201x
WEEK 5-6 算法
之后，你也许会想了解一些算法方面的东西。使用Python作为基础语言的最好的一门课程是MIT的算法介绍课程。在他们的网站上，你可以看到所有的课程和相关的笔记以及问题集。你会注意到，当谈到数据结构和算法，一旦你开始构建并且能够理解其中的一些东西，一切都会开始变得有用起来、当涉及到数据的正确存储时，你会开始理解，你必须要做的一些折衷处理，当你开始考虑应用的时候，你将能够知道，为了完成任务，你需要什么类型的数据结构以及算法。
MIT 6.006: Introduction to Algorithms https://courses.csail.mit.edu/6.006/fall11/notes.shtml
WEEK 7 数据库
接下来，无论你是构建一个web应用、移动应用或者是仅仅进行数据处理，了解数据库如何运作都是十分重要的。SQL是最普遍的标准的数据库语言，Coursera上有一门课程，课程名字叫做Using databases with Python，这门课程能够帮助你容易地理解数据库。
你可以跳过这门课程的第一周，继续往后学，因为我们已经了解了Python学习部分的内容。
密歇根大学 Using Databases with Python https://www.coursera.org/learn/python-databases
WEEK 8 网络
在接下来的一周，我们将在Python上稍微停一下，转而把注意力放在网络上。在你构建一个需要使用互联网的应用时，你必须要弄明白，互联网这个人类设计的复杂的系统，是如何允许我们在一瞬间与全球各地的人进行交流的。
Coursera上有一门课程，这门课程是Google开设的，叫the bits and bytes of computer networking。你会学到互联网协议是如何工作的，你会弄明白，当你向网页中输入网页链接并且点击回车键时，在搜索引擎之下发生了什么。
The Bits and Bytes of Computer Networking https://www.coursera.org/learn/computer-networking
WEEK 9-10 网页开发
在你完成这一部分的学习之后，你就能开始进行网页以及移动应用的编程开发了。我是哈佛大学计算机科学教授David Malan的忠实粉丝，他个人充满热情，极富感染力，能够让你一直沉浸在课堂中。
网络方面最好的课程是哈佛的cs50 web编程课程，课程使用的是Python和JavaScipt，我们目前只了解了 Python 的相关知识，但是很有必要去了解一下JavaScipt这门web语言。
Git - Lecture 0 - CS50's Web Programming with Python and JavaScript https://www.youtube.com/watch?v=1u2qu-EmIRc
Github参考：https://github.com/melanierichards/just-build-websites
WEEK 11-12 移动端
接下来，你需要花两周的时间，构建一个让你激动的应用。你可能会灰心，不过没有关系，你有两个选择，IOS和安卓。可以在第一个周构建一个IOS应用，第二个周构建一个安卓应用，这样你就能看到两者之间的差别，并且能够意识到自己更喜欢哪一个编程环境。
苹果端：https://developer.apple.com/library/content/referencelibrary/GettingStarted/DevelopiOSAppsSwift/
WEEK 13-14 数据科学
数据科学是从数据中寻找结论的一门学科，通常这会用到机器学习和统计分析部分的知识。
EDX上有一门UCSD开设的一门课程，名字叫做Python for data science。通过这门课来进入这个领域是一个很好的方法，课程略长，因此这门课需要一到两周的时间。这门课会让你直接使用到你的Python知识，你会接触到一些常用的数据科学方面的Python库，如pandas numpy。学完这门课之后，你会对机器学习有一点了解。
Python for Data Science：https://www.edx.org/course/python-for-data-science
WEEK 15-16 计算机视觉
Udacity上有计算机视觉方面特别好的课程，当然也推荐斯坦福的CS231n。
https://www.udacity.com/course/introduction-to-computer-vision--ud810
斯坦福CS231nhttp://www.mooc.ai/course/268
WEEK 17-18自然语言处理
我推荐Coursera的这门课：
Applied Text Mining in Python https://www.coursera.org/learn/python-text-mining
WEEK 19 软件编程实践
仅仅知道如何编程还是不够的，你还需要知道在一个团队中如何进行编程。这就是为什么，你需要在接下来这个周学习软件开发实践。
Coursera上有一门课程，名字叫做软件开发过程与方法论，在这门课程中，涵盖了许多和其他人一些协同编码开发的团队技巧。如果你想在一家公司工作，比如Google者一些很小的初创公司，了解这些东西至关重要。
Software Development Processes and Methodologies：https://www.coursera.org/learn/software-processes
WEEK 20 区块链
最后一个周，你需要，对加密货币、区块链等技术有一个大致的认识，因为这些技术现在很火。在Youtube上我已经准备好了一个加密货币的播放列表，你可以打开看看。
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