这些才是和工作联系最紧密的，这些技术的工作岗位也是最多的。很多CS毕业生，大学四年过去了，连一个前后端的项目都搞不定，是不是很搞笑？这时候做几个project，好写在简历上，为你进一步到公司/实验室实践打好基础。

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第三步：实践出真知

去公司实习，比你自己闷在家里面闭门造车，效果好得多。你自学没有人监督，98%的人都坚持不下来。去公司实习，可以领工资，增加你学CS的信心；可以认识更多的人，增加人脉；可以理解公司的流程，了解公司技术栈，对应的查漏补缺。

(相关资料图)

更关键的是，实习可以丰富简历。等实习结束，你的简历上可以写个实习经历了，不是比很多大学生课内project厉害吗？没有实习，很难获得全职；没有小厂实习，很难获得大厂实习；这都是一步一步来的。

做科研同理，去实验室搬砖，每周都有组会，督促你每日学习进步，时间久了说不准可以发论文了。同时还可以和导师取得相应的联系，出国推荐信也有了着落。

反观有些人，在那里死磕ACM，磕了半天也没啥奖，保研出国都捞不着，最后不是挺可悲吗？正确的路线应该怎么走？

第四步：全力备面试

leetcode被说了无数遍了，如果你CS61B学好了，算法题是不难的。如果要面试找工作，grind75的list，直接刷2遍就可以的，有不会的就网上搜视频讲解！但是不要本末倒置了，工作中基本上用不到算法题的。

国内面试有时候还有八股文，这个有了实际的工作经验，项目经验，同时学过了61b，八股文就是水到渠成的。然后再看看面经查漏补缺，全力备战校招。

以上路径，就是最优解。

相当于把打怪升级的路子，手把手教给你了。你要是卷王，喜欢闭门造车，那你大可以死磕《算法导论》《编译原理》。你要是普通人，走我说的路径，是让你最快获得CS工作/阻力最小的方法。

PS：国内CS的教学，纯纯浪费时间，不要指望国内本科能教你啥，即使是清北复交。（还记得清华雨课堂吗，还记得清华小学期Python深度学习网络吗）

PS2：数据库，计算机网络，操作系统，编译原理，这些有点概念就行了，国外大作业都是让你自己实现一遍加深理解，其实不是必须的。有这个时间先学前后端，去大厂实习反而更好。

PS3：cmu的数据库，是让你自己动手写数据库，只有去数据库公司实习工作才用得到。mit的分布式也是面向大厂infra岗位的。

PS4：大学计算机学的，大学物理，高数，汇编语言，微机原理，对编程找工作一点作用都没有。

PS5：评论区太多人是学生思维了，他们说这样学成了技校，把我也看笑了。他们总是高估自己未来的努力，仿佛自己穿越回去，就能每天学习12小时，把这些大部头全部啃完一样，但是我明确的告诉你，不可能的。

PS6：很多人说你这样会基础不牢，问题是我没有说不学这种cmu数据库这种大部头，而是先学有用的技术。等你有了工作，那些大部头在业余时间精进就好了，而不是在你还没有工作的时候就搞那些。

PS7：很多人对“基础”有蜜汁崇拜，仿佛打好了基础就可以秒天秒地一样，然而事实却完全相反。计算机是一个变化很快的领域，不同技术栈的基础也不一样。机器学习深度学习这些，出来了不过10年，假如一个人要走算法岗的，那他学30年前的《算法导论》，完全是浪费时间，懂吗。

PS8：很多人说我这些没法写操作系统，没法写数据库，我只能说没有仔细看文章。我说的技术栈，并不是仅仅是前端后端。

你要去写游戏，要去做数据分析，要去写C++，去做quant researcher，做分布式，HPC，数据库，编译，验证，硬件相关，做quant dev，读PhD，完全可以，每个方向的发力点都不一样，要学得技术，努力的方向，完全不一样，在哪里盲目学《编译原理》，完全是脑子进水了。

PS9：还有人说基础学的好就不会被裁员的，太过于学生思维了，夏虫不可语冰。

PS10：很多人说要打基础，我的路线是培养纯码农，我也只是笑笑。本人的路线，最专注的就是编程能力代码能力。本人本硕都是计算机的，因为代码能力不行，错失了/没有好好利用很多实习机会/科研机会/上课的项目，借着cs61b和Udemy的视频打好编程的底子，以后干啥都行。