谷歌推荐的大学生技术学习指南

看到一篇对大学生学习技术颇有帮助的指南，翻译一下，供你们参考：

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有一个扎实的计算机科学的基础，是成为成功的软件工程师的重要条件。这是一个引导大学生自学技术和非技术技能的建议。你能够经过这个指南决定选修的课程，可是请确保这个课程符合你专业要求，以保证顺利毕业。本指南提供的网上资源并非要取代大学提供的课程。它们可能会给你所学的内容进行补充或提供一个主题的介绍。

阅读须知：

• 请谨慎使用本指南
• 可能还有其余你想学习的东西不在本指南里，请不要局限于此，大胆去作。
• 完成了这些项目并不能保证能获得谷歌的工做机会
• 本指南有可能更新或改变，请关注更新

欢迎关注 Google for Students +Page 获取更多小贴士和认识更多学生开发者。

学术化的建议

CS课程介绍

提供基础编程知识的计算机科学课程

在线资源：Udacity - intro to CS course, Coursera - Computer Science 101

至少学习一种面向对象的编程语言： C++, Java, or Python

给初学者的在线资源：Coursera - Learn to Program: The Fundamentals, MIT Intro to Programming in Java, Google's Python Class, Coursera - Introduction to Python, Python Open Source E-Book

给中级开发者的在线资源： Udacity's Design of Computer Programs, Coursera - Learn to Program: Crafting Quality Code, Coursera - Programming Languages,Brown University - Introduction to Programming Languages

学习其余编程语言

注释： 把这些语言加入你将来的学习列表中 - Java Script, CSS, HTML, Ruby, PHP, C, Perl, Shell, Lisp 和 Scheme.

网上资源: w3school.com - HTML Tutorial, CodeAcademy.com,Udacity - Mobile Web Development, Udacity - HTML5 Game Development

测试你的代码

注释： 学习如何找BUG、建立测试、断点测试

在线资源：Udacity - Software Testing Methods, Udacity - Software Debugging

逻辑推理和离散数学的知识

在线资源： MIT Mathematics for Computer Science, Coursera - Introduction to Logic, Coursera - Linear and Discrete Optimization, Coursera - Probabilistic Graphical Models, Coursera - Game Theory

深刻理解算法和数据结构

注释： 学习基本的数据类型（栈，队列，和包），排序算法（快速排序，归并排序，堆排序），数据结构（二进制搜索树，红黑树，哈希表），和Big O。

在线资源： MIT Introduction to Algorithms, Coursera Introduction to Algorithms Part 1& Part 2, List ofAlgorithms, List of Data Structures, Book:The Algorithm Design Manual

扎实的的操做系统知识

在线资源： UC Berkeley Computer Science 162

了解用户体验设计

在线资源： Udacity - UX Design for Mobile Developers

学习人工智能

在线资源：
Stanford University - Introduction to Robotics, Natural Language Processing, Machine Learning

学习如何写编译器

在线资源： Coursera - Compilers

学习密码学

在线资源： Coursera - Cryptography, Udacity - Applied Cryptography

学习并行编程

在线资源： Coursera - Heterogeneous Parallel Programming

课外项目

注释： 建立和维护一个网站，创建本身的服务器，或者一个机器人。

在线资源： Apache List of Projects, Google Summer of Code, Google Developer Group

参与大系统的小功能开发，阅读和理解现有代码，跟进文档和调试等
注释： GitHub是阅读他人的代码和贡献代码的好工具。

在线资源： Github, Kiln

和其余程序员工做

注释： 这将帮助你提升你团队协做能力和向他人学习的能力。

实践你的算法知识和编码技术

注释： 经过编程比赛，例如codejam或ACM国际大学生程序设计竞赛，实践你的算法知识。

在线资源： CodeJam, ACM ICPC

成为一个教学助理

帮助教其余学生将有助于提升你的专业知识。

软件工程实习经验

注释： 在实习期前一段时间就要寻找实习机会。 在美国，实习在夏季和九月。 公司一般是提早几个月开始接收实习生申请。

原文 Guide for Technical Development
由 SegmentFault 整理编译