作为一个编程新人，我要学哪些课程？我为什么要学习如高数、离散数学、线性代数、概率论等课程？
在我看来，本科课程更倾向于“面”教学，也就是教你一些课程，但不是很深入。而工作或研究生院，更倾向于“点”学习，运用知识更专业。本科毕业后，我不知道你是要找算法，或者是一个结构，或者是服务器的开发，甚至是硬件，所以学校需要你学习很多课程，至少有一个了解。对学生来说，一方面，他们可以选择他们感兴趣的点;一方面，它也可以启发未来的就业方向。所以即使你不需要去做，你也要学习它，而且要花很多时间。虽然您可能不会使用硬件，但是这些类也会使您更容易理解知识，比如CPU中的逻辑设备。
如果你在大一的时候有一个明确的方向，那就知道你将来想做什么，并且你可以优先考虑课程。实际上,大学教育普遍存在的问题,我认为我们学习一项技能,学习应该是一个项目驱动式学习,我们需要当事情没有去学习,而不是填鸭式所有都填进脑子,并在学习的过程中我们也不知道那是什么,然后使用,甚至不记得学过,查资料才会想起：原来这个东西我学过啊,但我没学好。大多数时候，学生的时间浪费可能归咎于老师和学校。他们一开始并没有给我们一个好的介绍。因此，经过大量的编程和项目实践，我认为更好的学习方法是改进项目驱动学习方法。那就是:
学习一段时间，做个小项目，将做项目遇到的问题记下来，针对性地学习相关知识，然后再实践，再学一段时间理论，让知识成网状发射状地变大。当然，项目驱动式学习有一个弊端，就是每次学习的知识都是项目所需要的，很零碎、不成体系，所以需要改良，即在采取项目驱动学习法的时候每天抽一段时间去完整地读一本书，或者一个相关问题的完整介绍，这样就很容易把一些知识成体系地串起来。这样一段时间下来，慢慢的，你就知道我们为什么要学那么多科目，学这些科目能干什么。
为了表达地更加形象，我就举一个小例子，是我最近遇到的。就从数据获取开始，我讲讲我这两个月做了什么东西。
当涉及到数据采集时，可能最容易想到的是爬虫，很多时候人们觉得爬虫很简单，为什么，因为有现成的框架，所以更容易获得少量的数据。但是，当需要爬行的数据很大时，使用现成的爬虫框架并不总是那么容易。此外，我需要获取大量的数据来源，而不是一次性的交易。所以我选择开发一个系统，即在现有框架下进行第二次开发，构建自己的爬虫系统，并植入一些算法。我在系统中添加了大量的中间件，到目前为止，它能够在10分钟内部署大量的数据。当然，这个过程也遇到了很多麻烦，我将简单的告诉你如何解决一个个问题。
我们的目的是为了获取数据，所以选择了爬虫：
1.爬虫可以理解为一个简单的过程：发送request，获取response，然后提取数据。这个过程会涉及到网络，是发送http还是https请求；目标网站是否需要登录，是post请求还是get请求，从这条线，衍生出了一条对网络进行学习的路径。
2.获取到网页之后，如果不是结构化的数据，可能返回的是一个html源代码，那么可能就需要了解dom，或者html页面解析的知识，甚至需要了解一下前端开发。
3.在抓取过程中，经常会遇到数据不能在过程中间进行抓取的情况。一般来说，IP被禁了，所以可以再次使用代理。代理是什么?HTTP: HTTPS代理可以混合吗?如何构建代理池?这里有很多东西需要学习。还可能对捕获的数据进行加密，需要由js解密，因此我们需要了解js以及如何使用爬虫来模拟浏览器。另外，如果抓取的频率是错误的，很多数据源会给你错误的数据，这是一些经验。
4.当解决上面的问题,我们能得到一些数据,但当数据很大,又是一个复杂的问题了,您可能需要使用一个分布式抓取,这时候你可能需要知道一下redis，当request产生的速度大于其消费的速度之后，你的任务队列可能会爆炸,这涉及到算法和数据结构的应用。
5.在数据量增加后，在文件中写入数据是不靠谱的，并且此时涉及到存储，到底是使用关系型数据库还是非关系型数据库呢，有什么区别?存储数据的重量如何?为什么插入操作变得越来越卡?电脑如何变得越来越热?什么是索引，什么时候该索引?还有一个数据库原理的知识。
6.当你遇到更难处理的网站时怎么办，比如验证码?事实上，对于许多纯数字和字母的验证码很容易解决，自己使用深度学习训练即可。在TensorFlow的演示中，您将为验证代码本身生成一个教程，然后在爬虫系统中建立一个中间件，这将解决这个问题。但是什么是深度学习呢?这里有一个学习深度学习的例子，我自己以前在学校自学了半年的机器学习，在一定的基础上，才能比较容易地上手TensorFlow框架。
以上6点简要说明了项目驱动学习的方式。事实上，你看到的每一个小圆圈都是一个大故事。现在我们所看到的只是冰山的一角,任何一个学习路径下都没完没了的,我们不能完全学习,但项目驱动学习的最大好处就是让你知道你应该去学习什么,而不是先学一大堆,再去做一个项目。
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