如果讓你選擇計算機本科最重要的三門課，你會選什么？
網友解答: 我已經離開大學的校園10多年了，說實話，大學的課程已經無法全部記得。而且我讀大學的時候，計算機還并不是一個普及的家用設備。我記得我的第一臺電腦配置是：賽揚533M、64M內存
我已經離開大學的校園10多年了，說實話，大學的課程已經無法全部記得。而且我讀大學的時候，計算機還并不是一個普及的家用設備。
我記得我的第一臺電腦配置是：賽揚533M、64M內存，2M TNT2顯卡，56K貓，20G硬盤。這個是在我高三的時候買的。
雖然現在記不住有哪些專業(yè)課程了，不過，大學一直是我覺得很后悔的一個時間段。
因為我的大學時間80%都是浪費了的。真正在自己懂事以后，才會明白，時間是多么重要。大學的時間對一個人真正的意義。
在大學以后，我們再也不可能有那么多自由的時間，那么多學習的機會，那么多志同道合之人了。
所以，如果我的大學時間能夠再來一次，我一定不會放過學習任何一個課程的機會，因為他們都非常的重要。任何一門課程，都會成為我們未來成長的基礎。
如果讓我一定要在大學的課程中選擇3個我覺得最重要的課程的話，我相信我會這樣選擇！
英語這其實并不是計算機專業(yè)的專業(yè)課，但是，我覺得這個是想要學好計算機專業(yè)知識的基礎。因為，不管是Java還是C++，或者其他語言，他們都并不是中國人創(chuàng)造的，我們需要了解這些知識的話，有些時候就一定需要去閱讀一些外國人的博客，瀏覽外國論壇或者讀一些英文專業(yè)書籍。
我可以很負責人的說，國內的這些技術論壇和國外的相比，還是有很大差距的。
如果你用百度，輸入一段你的疑問或者遇到的問題，然后你會搜索到很多同樣的提問，但是很多時候要不是沒有答案就是錯誤的答案。
但是你如果在Google上，用英文去搜索你的問題，你大部分時候會找到你想要的答案的。
所以，學好英語，它會是你未來的利器。
軟件工程軟件工程是我第二會選擇，感覺軟件工程在大學剛剛畢業(yè)的好像沒有太大的用處，但是，他能夠讓你從全局來認識軟件。
很多時候，我們會因為要趕時間，要搶市場，把軟件工程中很多的理論知識拋之腦后，但是真正在我們完成工作后，我們發(fā)現，我們其實走了很多的彎路，我們的成本和時間并不比我們遵循軟件工程的理論知識少，可能還會要高一點。
我們每個人都會成長，不可能永遠作為程序員，從一個點來切入一個項目，為了自己未來的發(fā)展，讓自己從全局來看到一個項目，能夠在項目中給出自己的建議，這樣，我們才能夠體現自己的價值。
算法設計與分析我當年讀書的時候，其實完全沒有去學算法設計，我認為自己以后應該不會去從事和算法有關的工作，所以，我的高數也是勉勉強強的程度。
雖然老師們常常說，數學是一切的基礎，想要能夠做好程序，就一定要學好數學，我曾經嗤之以鼻。
但隨著科技的發(fā)展，這句話靈驗了，AI來了，AI需要的并不是程序員，而是懂算法，數學好，能寫程序的人。
對于人工智能編程來說，寫程序非常簡單，但是其中的算法是非常復雜的。當AI炒的火熱的時候，我也去下載了TensorFlow，然后想做點demo，不過當我看了文檔以后，我果斷的放棄了。
那些算法公式我已經基本還給我的老師了，看的我頭痛。
我相信，未來的計算機發(fā)展，肯定會從編程的需求慢慢的傾向于算法的需求。所以，算法一定是必備的基礎知識了。
小結當然，還有很多很多都需要好好學習的，類似通訊原理、信息安全等等。
我認為，大學學習的基礎知識都是非常重要的，我們用不到，只是因為時候未到，但不要因此而忽視它們。
網友解答:謝謝邀請！
首先，我先就題目中的問題做一個明確的回答，然后再做一下詳細的分析。
我認為本科階段計算機專業(yè)最重要的三門課程分別是：高等數學、線性代數、概率論與數理統計。如果是最重要的三門專業(yè)課，我認為是：計算機體系結構、計算機網路、算法分析。
作為計算機專業(yè)的學生一定要有一個扎實的數學基礎，說白了計算機問題歸根到底就是個數學問題，這就是為什么我要把高等數學、線性代數和概率作為最重要的三門課程列出來。計算機最常見的解決方案在金融、通信、管理領域和工業(yè)控制，這些領域無一例外都對數學有較高的要求，如何通過計算機軟件實現算法進而來完成問題的求解，這是計算機解決問題的一般過程。
2018年頗為流行的領域集中在人工智能和區(qū)塊鏈上，很多人都認為區(qū)塊鏈技術將迎來其出現到現在以來最大的風口，2018年區(qū)塊鏈將迎來很多落地項目。
人工智能從大的方面包含語言處理、知識表示、自動推理、機器學習、計算機視覺以及機器人學，從知識結構分為：問題求解、推理與規(guī)劃、不確定知識與推理（概率推理）、學習（樣例學習、學習概率模型等）、通訊、感知與行動等幾個大的方面。這些內容的基礎就是各種算法的實現及應用，通過對算法實現的大量訓練來完成針對各種場景的實際應用，所以在人工智能領域數學扮演的角色是毫無疑問的主角，程序設計往往只是一個工具而已。
說到這里不得不提一下大數據，在大數據領域數學也是主角。這讓我想起了鄂維南院士曾經在一次會議的發(fā)言中提到：做大數據不是知道如何使用Hadoop、Spark就可以的，真正的難點和重點在算法上。
區(qū)塊鏈技術的核心問題就是算法的實現，做為區(qū)塊鏈技術的代表應用比特幣本身就是一個算法的解。很多人提到的“挖礦”，就是利用計算機在求解的過程，所以說要想搞清楚區(qū)塊鏈要有一定的數學思維和數學知識。
作為計算機專業(yè)的學生來說，計算機體系結構和網絡是重要的基礎課程，對計算機的整體結構和通信有深入的了解對日后的工作和科研都至關重要。
說到這里，很多非計算機專業(yè)的同學可能會感到困惑，為什么沒有提到一個編程語言呢？因為編程語言在計算機課程體系中是比較簡單的內容，完全可以自學。
當然，計算機專業(yè)的其他課程同樣重要。計算機領域需要各種類型的人才，并不是所有的人都需要跟數學打交道，比如前端設計幾乎用不到數學知識。所以，對數學不感興趣的同學也可以從事計算機行業(yè)。
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