本文非技术文章，主要针对非科班想当程序员的人。
随着现在互联网行业的普及，主要是一行培训机构的宣传， 出现了三百六十行，行行转码农的现象。越来越多的人来抢程序员的饭碗。
对于非科班想要专行码农的人来说，希望找到一个正确的学习路线，比如在某些平台一些自学编程的人会分享自己的学习路线和学习过程，但是却遭到科班的鄙视，甚至说他们是胡扯。有些人学习培训机构的课程，但是这些科班的人说人家是在胡说八道，应该学习数据结构，编译原理，操作系统，然后计算机网络各种原理，总之就是要按照科班的课程来，才算是正道，跟着培训机构的课程学，基础不扎实，学的很浅云云。
我觉得学习路线也是相对的，不是绝对的，不是所有人都要按照科班的课程来学习。
有些人学习编程单纯只是单纯地想了解编程，比如一些其他专业的学生，他们并不想毕业后转行都当程序员，只是觉得学习编程对他们的生活，将来的工作可能有好处，想学习一下，仅此而已，那他们又有何必要学习科班课程？
也有很大一部分人学习编程是为了就业，有的甚至是裸辞后专心学习编程，在这期间没有收入，如果要让他们学数据结构，操作系统这些东西，需要多长的周期？有没有考虑过他们在学习的这段时间没有收入，还承受着来自家庭社会的压力，只不过是为了找份工作，挣点钱混碗饭吃，不是为了成为大神，不是想写操作系统，不是想造CPU。不考虑他们的生活状况，只要求他们花费大量时间在这些短时间内收益不大的课程上，未免高谈阔论，纸上谈兵。
在我看来，程序员有两个方向，一个是科班课程培养出来的，对计算机整体的理论和知识比较完善，在学校学习几年，知识消化比较好，所以基础比较扎实，也就是有望成为领域内大牛的人。另一个方向就是当一个普通的程序员，只是挣钱过日子，写业务代码的，他们的目标不是成为大牛，而是挣钱，工作，就业。而且很大一部分是非科班的，他们在准备就业阶段，没有必要去学习科班的课程，学好框架，当然一些基础知识是必须要有的，通过面试，拿到工资才是最重要的，至于其他知识的不足，可以在工作以后慢慢地学习，不管对于哪种来说，持续学习是一定的。而且对于对于大多数程序员，尤其是写业务代码的人来说，业务逻辑甚至比数据结构和算法更重要，大部分操作可以由增删改查来完成，比如要实现一个添加功能，学什么B+树，操作系统，编译器有什么用？当然我这里说的是对于没有成为大牛野心，非科班的人来说，在就业前应该以通过面试为导向，而不是在这短暂的时间里把时间花费在这些短时间内收益不高的项目上，这些东西，如果有兴趣，或以后有必要，可以在工作后慢慢学。
所以计算机技术和业务还是应该区分的，计算机技术当然包括编译器，操作系统等，要成为大牛，当然要了解; 对于写业务代码的程序员来说应该没有那么重要。你总不能要求一个士兵去学习怎么制造一把枪，一门炮吧。士兵的任务是使用这把枪。
还有就是数学和英语。
先说英语，我也不知道编程跟英语好坏有什么关系，就因为那几个英文单词？对英语有要求的同样也是科班，需要查阅外文文献或与国外同行交流的人需要的。对于大部分业务程序员来说，百度基本可以解决99%的问题，几乎用不到国外的资料。需要学习的也就那些关键字那几个单词，要是这都记不住，估计这点毅力连去工地搬砖都没人要吧。
对于计算机行业，是比较看重数学的，但是我目前也看不出数学在计算机技术中的作用，水平有限。我觉得数学应该跟计算机是平行的学科，只是两者都有一个共同点，就是逻辑。
别说业务代码一般用不到数学知识，就算是数据结构、操作系统这些用到的数学知识也不是多么高深，比较操作系统里用到的算法，跟数学有关系吗？先来先服务，优先级算法，这跟数学有什么关系？所以我认为算法也是需要分类的，一种是解决问题的算法，一种是数学上的算法。比如操作系统里的内存分配算法，进程调度算法，就算是解决问题的算法，不需要多好的数学功底，而对于AI，数据分析这种学科，里面的算法，就和数学关系比较大了。这类算法，基本上都是一堆数学公式，确实需要较强的数学功底。虽然我没写过AI有关的程序，但从目前我的了解来看，AI这种学科几乎不应该算是计算机的一门学科，而应该算是数学的一部分，理论基本上是数学研究。
所以我觉得这里也有必要区分计算机科学和计算科学，我认为AI此类学科应该属于计算科学，而不是计算机科学，
操作系统，编译器，网络等算是计算机科学，两者区别我相信大学应该能够感觉出来。
写这篇文章是因为在有些平台上，看一些人分享自学经历，但是却被科班人挖苦，说他们路线不对等等，觉得他们说的太过，有些打击人，所以在这里说一些个人理解。
注：本人也是科班，正在上学，文中有些地方确实没有涉及到，如有问题，欢迎指正，一直交流。
