計算機專業好學嗎？

作為一名計算機專業教育工作者，我來回答一下這個問題。

首先，計算機相關專業的學習對溝通場景和實踐場景的要求較高。雖然計算機專業通常需要有自己的主攻方向，制定自己的學習計劃，但是充分利用課堂時間對學習效率的影響還是很明顯的。

計算機專業整體知識面比較大，很多概念比較抽象。自學很難快速建立畫面感，所以要注意上課時間和與專業老師的交流，這樣會明顯提高我們的學習效率。

大學教師的教學方法有三個特點。一個是教師的教學內容沒有明顯的邊界限制，很多教師會擴大自己的教學知識面，從而拓寬學生地平線。以機器學習課程為例。老師一般會選擇多本參考書，在教學的過程中，總會講解一些最新的研究成果，這樣會節省學生很多時間。

其次，老師更注重交流的過程，會就主題安排很多互動環節。這個過程不僅會解答學生在學習中遇到的具體困難，還會讓學生更有參與感。其實很多計算機老師都會給學生設立不同的小組，不同的小組會有不同的學習任務和方向。多個群體之間的交流和碰撞也將刺激學生對學習和科研的興趣。

第三，教師會重視科研方法的講解。很多老師在教學過程中也會給學生提供一些入群的機會，所以和老師多交流也會讓他們有更多的機會獲得更多的科研資源。

最后，學科實力對本科生的影響不如研究生直接，但科研資源多的高校也會給本科生更多的科研實踐機會，對后續就業和研究生學習有直接影響。

本人從事教育科研多年。目前我是一名計算機專業的研究生。我的主要研究方向是大數據和人工智能。我會陸續寫一些互聯網技術方面的文章，有興趣的朋友可以關注我。相信會有所收獲。

如果你對互聯網，大數據，人工智能，或者考研有問題，可以私信我！

為什么大家最先接觸到的科學計算和可視化工具都是MATLAB？

不是Python或者r？

東軟大學；;sSaCaDataViz定位敏捷BI。平臺提供可視化訪問數據源、可視化定義數據集、自助式可視化分析工具、交互式故事板等功能，為業務人員提供自助式數據探索和可視化分析服務。除了傳統的圖形，SaCaDataViz還提供了高級的可視化圖形，如太陽輻射圖、弦圖和3D。面向地理位置信息的地圖組件還可以根據經緯度信息在GIS地圖上可視化軌跡、熱度和標記點。SaCaDataViz提供了固定分辨率功能，可以根據大尺寸進行調整。屏幕大小可以精確可視化實現，背景圖片，背景顏色等。可自由設置，提供實時效果預覽，讓本地電腦制作大屏幕可視化儀表盤。

不是，計算機專業先接觸python，一般工科專業先接觸matlab。