1樓：若光
計算機真的是博大精深，學的東西挺多的，不過要看你學到什麼程度了，如果難度分10個等級的話，你學到第3個等級以後找工作可能就在20人左右的公司，如果學到8級的話，batz隨意挑吧。
2樓：番茄雞蛋飯哦哦
難，12年開始學習C語言，20年還在學習C語言，今天學到了指標那張！你說難不難，等學會了C語言估計我都進棺材了！今年39。
3樓：彎弓射大豬
985計算機碩士不請自來。
興趣可以讓難的東西變簡單，這是我大學四年領悟到的乙個道理。
你要問計算機難不難，比起基礎學科，純數學，物理這些學科，難度一定是遠遠不及的，也有大佬推薦本科學這些基礎學科，再花一年兩年學計算機就可以了。
但是計算機並不簡單，作業系統、編譯原理、系統結構等等每一塊都是難啃的骨頭，還有晦澀的演算法，對邏輯能力要求是很高的。
題主不必過多考慮難度，因為正如小馬過河，或許你的天賦正在這裡，題主真正該考慮的是你對計算機感興趣嗎？只有內心的充實快樂能讓你持續不斷地學習，真正學好計算機。
4樓：King Stones
想拿大廠offer其實不難
但是想學好計算機可太難了
我非科班學了一年c++就能拿一堆大廠offer但是想成為真正的大佬...太難了
我是西電的本碩
現在是我們組所有人裡面
學校最差的... 感覺身邊都是大佬
5樓：社會我土哥
會者不難，難者不會。皮毛大家都會，都很容易，就是因為容易，所以人多，計算機行業內卷越來越嚴重了，不過有乙個985211本碩的學歷還是有很大競爭力的，雖說技術很重要，但是國內還是優先學歷為主。
6樓：Bang
非常非常簡單！
至少相較於數學專業，計算機專業可以說是一點難度也沒有這麼跟你說吧，CLRS我從來都是一遍過
實際學起來，計算機比一眾工科都要簡單，甚至嚴格點，比經濟、金融、財務等專業還要簡單
7樓：揚帆起航
說實話難不難得看你想要學到什麼樣的程度，如果你只是想要學完在小公司找個工作生存，那感覺沒有啥大難度。
因為大多數的小公司要求還是比中大型公司要求低點的，當然說容易也沒有想象的那麼容易的。
只要是現在學計算機的越來越多競爭裡也越來越大了，如果你沒有乙個好的學歷或者自身技術不夠硬的話，出去找工作還是有點困難的的。
說回正題你要問學計算機專業難不難那肯定是難的，但是相對於其他專業的入門門檻還是相對較低的。如果多花時間有興趣的話努力的學習出來找份高薪的工作問題還不是很大的。
但是如果你要追求大廠年薪幾十萬幾百萬的話那還是有一定難度的，這個也就好比各行各業總會有優秀的人才一樣的道理。
但是計算機專業就業還是相對於其他專業就業率高的，還有一點就是得不斷持續的學習。
所以不管怎樣只要堅持努力計算機專業的回報率還是很理想的。
8樓：秋笑
兩年過去了，在這兩年裡，我在香港中文大學做了8個月的RA，在阿里達摩院工作近了1年。從我的經歷來說：學程式設計不難，但學好程式設計很難。
網際網路行業高速迭代，新技術層出不窮。在這個行業裡謀生，如逆水行舟，不進則退。程式設計場景又枝枝繁葉茂，上至應用，下至作業系統，外掛程式AI科研，不同場景要求不同的技能，全棧架構萬里挑一。
學會程式設計不難，市面上很多面向大專三本的程式設計培訓班，能批量生產外包。何為外包？答：只需動手實現，無需動腦思考。
學會選擇和思考很難，但這最為重要。程式設計只是工具，解決問題才是目的。想漂亮地解決問題，要在該領域裡有夯實的基礎，對問題有深入地理解，具有清晰的邏輯思維，這樣才能產出優雅的實現方案。
你要選擇戰場，然後思考如何打勝仗。前面提到過，程式設計場景枝繁葉茂，所以你要先選擇乙個具體的場景，扎進去，沉澱積累，再逐步拓展技能樹，成長為萬里挑一的人。
程式設計這條路，只要你一步步走地踏實，付出多少，就有多少收穫，說難也難，說簡單也簡單。
9樓：夢想家爸爸
電腦科學也分很多類別，就像醫學等其它專業一樣，還細分了很多類目，比如搞軟體的、搞硬體的、搞人工智慧的、搞通訊的、搞晶元的，都可以算是計算機相關領域。
如果未來想從事計算機領域底層工作，比如搞作業系統、通訊晶元、硬體、演算法這些那是有難度的。需要掌握很多基礎知識，並且這些基礎知識相對枯燥難學。如果未來想從事軟體開發的，比如網際網路相關軟體、面向企業級的資訊管理系統這些，移動應用開發等，那還是相對容易的。
以後找份中上水平的工作，滿足日常基本生活需求還是不滿的。
說一說自己的一些經歷吧，大學專業是工程管理，工程造價預算，專案監理方向。出於興趣大學期間開始搗鼓計算機，一開始學習網路技術，也研究過黑客技術，研究一段時間後感覺很業餘，就去圖書館找網路相關的書學習，還去考了《計算機技術與軟體專業技術資格證》，其實並沒什麼用。後來，覺得程式設計很厲害的樣子就開始搗鼓，再後來就成了一名程式設計師，之後參加工作都是網際網路、軟體相關。
一晃10年過去了，如今網際網路、計算機、程式設計已成為我吃飯的工具。
如果是以後從事程式設計相關工作，建議還是要學下C、C++之類的知識，因為這些學好了，掌握其它語言都不會很困難，基本花1-2周時間熟悉語法，花1個月做乙個專案就能上手了。
大部分的專業，不止計算機專業，基礎知識的學習、理論實踐都很重要（剛入門的時候沒感覺，參加工作多年後慢慢就認同了）。選好了方向，加上堅持努力，基本不會太差。
10樓：星辰stars
如果你只是希望本科畢業後找份一般的工作的話，那就沒什麼難，如果你想搞科研的話，要在某個領域深耕的話，要學習的知識會越來越多，難度也會加大。因為計算機專業的知識的迭代速度是呈指數級發展的，這也就意味著你要不斷的學習新知識，你的學習能力要強。
學計算機專業不一定就要數學或者英語好，一般般也可以。建議先自學C語言，學會了C語言，其他語言可以舉一反三，也能慢慢學會。
11樓：閃光的歲月
這個行業確實薪資偏高，也相對公平，不過要做好掉頭髮和996的心理準備，而且要不段學習，新技術（工具）層出不窮。
只是普通程式設計的話，和數學成績沒有太大關係，有想法就試試，你還是學生階段，有很多畢業跨專業報培訓班速成，然後直接工作的，自學的話，你可以先找相對簡單的學，比如語言方面先學python，入門之後其實都是相通的，當然最好是有人指點。能事半功倍。
12樓：Jerome明允
計算機學起來難度因人的目的而異，不能一概而論。
這麼說吧，如果是想就此往科研方向深耕，那麼難度是不小的，無論是硬體晶元層、還是軟體架構層，對於其需要學習的知識那都將是海量的、艱深的。目前科研的同學們大多也都是選擇其中的乙個垂直的點進行不斷向下耕耘，這樣子不僅可以保證輸出，還能保證質量。
如果只是想以後畢業了找乙個可以養活自己的IT工作，那其實不難。現在計算機就業從業門檻已經遠遠低於十幾年前。以前談論21天學會c++之類的那純粹就是笑話，現在來看其實是可以達到的，當然你也要知道，那是學會而不是精通，對於精通而言，是有積累的要求的，也就是1w小時定律什麼的說的都是這個意思。
13樓：姚一姚
先說結論，確實有難度。
作為一名電腦科學與技術的學生，首先必須要理解電腦科學的基本原理，其次才是計算機技術。
計算機組成原理，計算機作業系統，計算機網路，資料結構等類似這些課都是在闡述解釋計算機的相關基本原理。在此基礎上需要拓展其他有關課程，例如編譯原理，離散數學等課程。
這些課程想要學好都具有一定難度。在此基礎上學習一些計算機技術相關課程，比如C語言 CPP等計算機程式語言。
在此之後可以選擇你喜歡的方向例如計算機系統或體系結構，計算機軟體理論，計算機資訊處理，網路空間安全等方向進行更深入的學習
每個階段想要學紮實都是具有難度的。
14樓：笙歌歸院落小盆友
你喜歡嗎？確定自己喜歡嘛？喜歡就不難，所有的問題都是樂趣，所有付出的精力和過程都是享受。不喜歡的話，語文課文朗讀一遍都是痛苦。
即便是計算機系的人，不管是在讀還是已經畢業，這個問題一一問過去，回答也是不一樣的。
先確定自己喜歡不喜歡，然後再決定怎麼做。
15樓：小時光
既然你都這麼問了，那表示你並沒有很熱愛，也沒有那麼有信心，那麼我想是難的。
倘若你下定決心去學了，很多複雜、困難的問題其實並沒有那麼難解。
問題乙個乙個解決，別人十分鐘的事情，大不了你花20分鐘，30分鐘，把基礎打紮實，再去有意識培養訓練一下思維模式，你會發現，你並不比別人差的。
優秀的人比比皆是，但這並不妨礙你也成為優秀的人。
16樓：波羅申科
難不難要看你的接受程度，高考數學一百零幾也看你是哪一年高考，用的什麼卷子
如果跟物理比起來，我覺得很多計算機的方向比大部分物理方向要簡單，高等兩字力學那些東西一看就頭疼，而你學計算機的時候線性代數加求個導很多時候都夠用了
高考數學一百零幾，如果是像我當時08年全國1卷的難度，我覺得也不錯了，完全能夠證明你的智商和理解能力，但如果是今年的全國1，那麼你可能在處理問題上需要更細心一點
不過不管轉不轉專業，乙個可以伴隨你一生的技能是問問題的時候把上下文說清楚，你可以當作這是在鍛鍊problem clarification的能力，有一天你真的成為了碼農，你的產品或者測試同事，也會希望解決問題前能先把問題說清楚
17樓：陸通
cs專業不請自來
程式設計還好，入門有一點點難，隨後水平就會在一段時間快速提高，但是想精通就有些困難了。
對於cs來說，真正難的是，數學，計算機理論，演算法，資料結構等，程式設計能不能精通也很大程度取決於這些知識的掌握。
18樓：
程式設計學習屬於典型的入門困難，但後期學習難度曲線反而很平滑。
要在入門時候有興趣，其實很忌諱直接啃書，所以以用帶學是乙個很好的方法。
資料分析就乙個很好的入門方向，第一資料分析是乙個很熱的話題，各行各業都用的到，而且可以找到的資源和課程特別多，在這裡我推薦下面的學習手冊。
即學即用的資料分析手冊，從入門到高階，由淺入深，系統掌握資料分析必備技能，重構知識體系。包含 Excel + Tableau + Python 資料視覺化，SQL，Python資料分析等內容，實戰與理論相結合，用通俗易懂的方式教大家進行資料分析，形成資料分析報告。
對於資料分析來說，python程式設計可謂難易程度適中，且在很多的方向都可以作為膠水語言，比如在AI方向，學好python同樣可以在後期轉向AI方向。
對於AI方向感興趣的同學，也可以提前了解需要的技術棧。
對於程式設計的學習，建議持之以恆，每天抽出固定時間推進專案，同時對於計算機方面的基礎，資料結構等也要注重。
程式設計零基礎應當如何開始學習 Python？
Crossin：給伸手黨的福利：Python 新手入門引導
《Python高階》
大資料專業學起來難嗎？
成都加公尺谷大資料 如果要問難不難，想把一件事去做到最好肯定都是會很難的，不然怎麼會有二八定律一說。所以關於難不難這件事很大程度上也是取決於個人。如果你一開始學習的時候基礎就打得很牢靠，後期就不會覺得有特別難。並且如果在你進行大資料學習的這個過程中，你找到乙個有經驗並且對你傾囊相授的老師，你會發現，...
日語學起來比英語難嗎？
星星泡菜 對於這樣的問題，我個人認為應該看你當前學習日語或者英語的目的是什麼？根據外語學習的目的不同，所決定的學法不同，英語和日語學習的直觀感受的難易各不相同，下面就來為大家介紹一下 如果學習的目的是為了應對考試，那麼日語要好學一些。因為高考或者考研的日語考試難度相較英語而言要小很多，而且日語學習人...
大學中電腦科學與技術對女生來說學起來困難嗎？我個人數學物理不太好。金融學呢？
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