新学期学霸路 这几套方案助你在新的一年里拔得头筹
这寒假过着过着就不知不觉地结束了，想必最近几天同学们已经陆陆续续踏上了返校之路。在新的一学期里除了同学和舍友...
在寒假中，我们新上线了《CS 301: 线性代数》和《CS 221: 操作系统入门与系统编程》等课程，不仅如此，我们还上线了数据结构课程的 C 语言版本并进行了课程难易细分。
入门
选择一门编程语言是学习计算机科学的第一步，编程语言是计算机科学的基础，就好比吃饭要用筷子、写字要用笔，编程语言就是与计算机沟通的工具。扎实地学好一门编程语言可以为未来打下牢固的基础。
除此之外，小蒜还建议刚刚接触计算机科学的大一、大二同学参加一些程序设计竞赛，比如蓝桥杯、ACM-ICPC等。参加竞赛不仅可以磨练自己，还可以在之后求职的简历多上一笔，这一节小蒜推荐的是以蓝桥杯为例的程序设计竞赛课程，它更适合于刚刚入门的同学。以下是课程推荐：
《C 语言程序设计》
推荐指数：★★★★★
C 语言程序设计是一门介绍了 C 语言基本概念并将其在程序设计中运用起来的课程。作为历史悠久的程序设计语言，学习 C 语言程序设计对于计算机科学与技术领域其它内容有极为重要的意义。
《C++ 程序设计》
推荐指数：★★★★★
我们已经知道，C 语言因为其具有很多优点，但 C 语言毕竟是一种面向过程的语言，已经远远不足以满足运用面向对象方法，进行软件开发的需要了，C++ 应运而生。C++ 语言作为计算机科学领域最为重要的语言之一，对上层结构提供不可或缺的核心支持。并且 C++ 语言的设计思想，对很多后继语言，比如 JAVA 和 C# 产生了深厚的影响。
《程序设计竞赛基础》
推荐指数：★★★★★
如果你在大学学习生活中想参加一些计算机相关竞赛，本课程不容错过。这门课程以蓝桥杯为例，介绍了算法竞赛中常用的枚举算法、模拟算法、常用标准库、深度优先搜索、广度优先搜索、动态规划和一些数学知识，通过讲解、实战训练、模拟试题和讲师答疑辅导，帮助你快速掌握算法竞赛的基础。
《数据科学导论》
推荐指数：★★★★
这一课程从计算机中的数据的基本存储开始，介绍基本的数据形式、数据计算和数据模型。同时，与数据、数据方向相关的内容会被进行一定的介绍。对于学习数据分析方向的同学会有很大帮助。
进阶
前面我们已经讲过，编程语言是学习计算机科学的基石，除了多学几种不同的编程语言深入了解之外，小蒜建议同学们选修数据结构课程。数据结构与算法是计算机科学中非常重要的两门课程，其决定了程序员职业发展的天花板高度，不容忽视！
在这一节的程序设计竞赛中，主要面向 ACM-ICPC / NOIP提高组比赛。在参与 ACM 竞赛的过程中，你的数据结构和算法能力也会随之增长。以下是课程推荐：
《数据结构》
推荐指数：★★★★★
数据结构课程是计算机专业最为重要的专业课之一，无论考研还是就业面试，数据结构的知识都占据着重要的地位。数据结构的掌握程度也决定了你的职业发展天花板高度。
《面向对象的程序设计（C++）》
推荐指数：★★★★★
面向对象是当前计算机界关心的重点。面向对象的概念和应用已超越了程序设计和软件开发，扩展到很宽的范围。如数据库系统、交互式界面、应用结构、应用平台、分布式系统、网络管理结构、CAD技术、人工智能等领域。
《程序设计竞赛》
推荐指数：★★★★★
参加程序设计竞赛无论对你的能力成长和简历都有着非常大的帮助。本课程主要面向 ACM-ICPC / NOIP提高组比赛。让你对算法竞赛中线段树、贪心、动态规划、组合数学、数论、计算几何、图论、串匹配、后缀数组等数据结构和算法收放自如。
《操作系统入门与系统编程》
推荐指数：★★★★
在学习计算机的路上你是否常常会有一些疑惑？当你刚刚打开计算机，还没有运行APP的时候，你的计算机在运行什么？当同时有多个程序在运行时，计算机如何分配处理器时间、内存资源？程序如何获得来自硬件的输入或硬件输出？本课程将带你走进系统编程，了解操作系统的核心概念，认识内核与用户空间程序的关系，并在作业中应用所学到的概念。
专精
学懂了基础知识，如何与他人协作？在进阶之后还需要学习哪些知识提升自身能力？在工程实践课程中小蒜将会对如何养成良好的代码书写习惯、如何与他人进行对人协作开发等问题进行详细地讲解。除此之外，你还可以选择算法导论和线性代数等课程进行能力提升，相信学完这些对于你在职场具有非常大的帮助！以下是课程推荐：
《工程实践基础》
推荐指数：★★★★★
工程实践基础关注如何让初级入门的学生在接触程序设计伊始就养成较为良好的习惯。完成本课程后，你将对个人开发流程有一个基本的了解，掌握多人协作开发工具 Git 的基本操作，并能初步掌握代码重构、软件测试的技能，为工程开发打下良好的基础。
《算法导论》
推荐指数：★★★★★
计算机解决问题的方式就是运行针对一类问题的算法，因此设计出正确的算法就十分必要；同时，我们又希望计算机能够在较短的时间内解决问题，因此设计出较快的算法也很重要。在本课程中，我们会先回顾来自高中数学的算法，介绍一些数学基础知识，然后根据算法的类别逐一介绍它们的思想和典型例子。
《线性代数》
推荐指数：★★★★★
线性代数在计算机相关领域应用非常广泛，机器学习、图形学、数值计算的很多内容都和矩阵有关。本课程从多项式的基本概念出发通过线性方程组引入矩阵的概念，并在之后介绍向量、并列式、线性空间、二次形式、内积空间和线性规划等内容，借助很多精心设计的习题巩固所学内容。
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