很多非计算机专业的同学都比较关心这个问题，我从专业知识学习、实践和就业这几个方面来说说个人建议。
首先，学习计算机知识应该从编程语言开始，编程语言也被认为是打开计算机技术大门的钥匙，是学习后续专业知识和开展实践活动的基础工具。
编程语言有很多种，从有编程语言到今天，世界范围内出现了余种编程语言，而且近些年也在不断涌现出新的编程语言，相信在工业互联网的推动下，未来还会涌现出大量优秀的编程语言。
编程语言的选择要考虑到场景问题，如果还没有明确自己的发展方向，对于非计算机专业的同学来说，从Python开始学起是不错的选择。
一方面Python语言对于自学者相对友好一些，另一方面Python语言的应用边界也在不断扩展，很多传统行业的从业者也可以使用Python来提升自己的工作效率和扩展自身的能力边界，相信这一点在大数据技术普及之后会更加明显。
计算机专业知识的学习一定不能脱离场景，即便是选择自学，也应该锚定一个应用场景来做相关知识的积累，因为计算机领域的细分方向非常多，在学习初期一定要有一个清晰的学习路线，这样才能够获得学习的成就感，从而推动自己持续深入。
简单说就是要学以致用，只有真正用起来才算是掌握了一门编程语言。
我是做大数据方向的，目前由于大数据正处在全面落地应用的初期，所以未来更多的职场人都需要掌握一定的大数据知识，能够完成一些基本的数据价值化操作，所以我就以自学数据分析来说说学习路线。
目前进行数据分析的两种基本方式是统计学和机器学习，在掌握了Python语言之后，可以进一步学习机器学习知识。
机器学习目前已经形成了一个庞大的知识体系，涉及到深度学习、强化学习、迁移学习、联邦学习等等，而对于自学者来说，可以从学习经典机器学习算法开始，后续再结合自己的实践场景来选择一个细分方向。
对于在金融领域发展的同学来说，可以进一步学习联邦学习，而对于在装备制造领域发展的同学来说，可以重点学习一下强化学习，这些对于自身的职场发展都会有一定的助力。
数据分析的基本路线是数据采集、算法设计、算法实现、算法训练、算法验证和算法应用，所以在学习Python语言的过程中，可以重点学习一下爬虫。
编写爬虫的门槛虽然并不高，但是掌握爬虫的编写之后，还可以往自动化软件机器人方向发展，这是提升职场工作效率的神器之一。
目前我联合一些国内外知名大学的导师和互联网大厂的企业导师，共同搭建了一个技术论坛，在持续开展项目实践、成果分享和知识讲座等活动，感兴趣的同学可以联系我申请参与，相信一定会有所收获。
最后，如果有计算机领域相关的问题，欢迎与我交流。
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