怀大IT Master之准备篇

有一些明年要入学的小伙伴私信我，问我怎么准备怀大学的计算机专业课程，需要先学习哪些技术栈。这里就个人这一学期踩的坑和血泪史给大家分享一下，仅供参考。

背景

首先，怀大的 IT 授课型课程分两种大类，偏理论的和偏实际操作的。然而，如果之前有过工作经验的同学会发现，这两类对找工作其实都没什么卵用。比如，偏理论的课程有图论，COMPX554-Specification Languages and Models（不知道怎么翻译），相信绝大部分工作都用不到的，即使面试被八股文估计都考不到这去。偏实际操作的课程有 575-Programming Tools and Techniques，这个课程我在另外一篇笔记细节介绍过，这个课的问题是学的工具和技术栈太多太杂，如果没有基础的小伙伴学了下来可能会像走马观花一样，感觉什么都有学到，但是实际上什么都没学到。如果肯多花时间，多花点时间在这个课上，可能会有不一样的收获，但是问题是一般都会选 4~5 门课，或者还要写论文，或者还要去兼职、出去玩，还有很多杂七杂八的事情处理，一门课一周花两天时间已经是极限了。各位小伙伴可以想一下，两天学一个技术栈能学到什么程度呢？

准备什么

如果说一定要准备点什么的话，我觉得这几块可以准备一下，当然是针对像我这种以找工作为目的，能混毕业就行的小伙伴，技术大佬和准备科研、学霸等等请无视。

  • 英语，这个毕竟属于通用技能，不管是找工作还是读论文都需要。我看见一部分小伙伴无论什么材料，通通都翻译成中文，先不说技术领域的东西翻译准确与否，这样操作下来效率肯定不会太高的。
  • 如果是转码的同学，可以选一门技术栈熟悉下，比如 Python、Java、JS 这种比较主流的，把基本的语法、数据结构、算法学会，这样在学习其他东西的时候会比较容易上手。
  • AI 工具使用，虽然都会用，怎么正确高效地使用，还是需要练习的。这里给大家推荐一个 AI 编程工具 Cursor，最近刚开始用，感觉还不错，VSCode 的皮肤，内置 AI 可以调用不同的 LLM 模型。
  • 如果一定要选 Machine Learning 这样的课程，建议把相关概念什么的先熟悉下，还有搞清楚这门课到底讲什么，是讲理论还是讲实践。
  • 真正需要准备的可能是简历、面试，还有这边实际工作需要的技能或者技术栈之类，但是这些也只有过来了再慢慢弄了。
  • 选课之前最好能找最近学过这门课的同学了解一下，不然有的课即使你看了大纲，也是一脸懵逼。比如这个554的课程大纲，你能看出来是什么内容吗？ alt text