女生还能读计算机专业吗？听很多人说计算机已经烂大街了？

计算机没有烂大街，女生可以学好计算机。

为什么说计算机没有烂大街？
我自己和周围女生朋友们的经历
硅谷的女性大神
女生学计算机可以选择的学习方向和职业规划

本文大概按照以上思路展开。

计算机所谓的烂大街是指很多人学了一点点编程语言就自称是会计算机这样的现象导致的，让人误以为现在学计算机的门槛越来越低，好像会一点Python就能去做软件工程师，听过一点吴恩达的机器学习就想去做算法工程师。计算机并没有烂大街，不管是不是科班出身，有扎实的计算机基础（包括深入了解一门编程语言，熟悉计算机系统、数据结构、算法、计算机网络、数据库、编译原理等基本知识），能写出可读性高的代码的应届生并不算多。

我是一个学计算机的女生，现在在美国的旧金山湾区做一名软件工程师，身边有不少优秀的Manager（经理）、VP（副总裁）和软件工程师都是女性。在CMU的两年间我也遇到很多学计算机的女生，她们有的是本科计算机专业出身，入学后不久便找到大厂的实习，也有很多转专业的女生，她们本科来自生物、金融、化学、建筑等各种与计算机无关的专业，通过努力在互联网公司找到理想的工作。

答主Yiwen Xu， 2017-08~2019-05就读于卡耐基梅隆大学（CMU）Computational Biology专业，芝士圈留学行家，现在为美国Top4互联网公司软件工程师，从事人工智能语音识别相关的产品开发。

其实计算机分很多方向，也不是学计算机就一定要出来做软件工程师，我将在回答中总结女生学计算机可以选择的学习方向和职业规划，也想通过分享自己和周围女生朋友们的经历来鼓励题主和其他想学计算机但还在犹豫的女生们。

周围女生朋友们的经历：

学姐L本科是国内某985的生物科学专业。虽热转了专业，但学姐计算机课的成绩都很好，曾是我研究生期间一门算法课的助教。学姐在毕业前就拿到了阿里的offer。

学姐M本科是国内某985的化学专业，毕业后去美国读了化工的PhD。她在读博期间想学习数据科学和机器学习，利用科研之外的时间选了很多学校机器学习部门的课，还发表了与机器学习相关的paper，通过努力在毕业后成为了一名硅谷的数据科学家。

同学Z也是国内某学校生物专业的本科，她在研究生期间通过努力和坚持上了我们学校很多很难的计算机课程，比如cloud computing，distributed system，最后她以几乎满绩的成绩毕业，去了字节跳动担任软件工程师。

除了我周围很多优秀的转专业学习计算机的女生，也有很多科班出身的女生，凭借扎实的计算机基础在研究生入学后没多久就拿到了很好的实习机会，有的去了很热门的独角兽公司，也有的去了FLAG一类的大厂。有了不错的实习机会，她们也收获了很多大厂的全职offer。

你可能会觉得我举的例子太极端，都在以那些找工作结果很理想的女生作为例子。其实我身边也有妹子找实习找全职并没有很顺利，但很大一部分原因并不是因为性别，有一些是因为运气不好，有一些是自身不够努力，有一些是由于转专业而导致简历关不好过。不管是男生还是女生，想要在科技公司找到和计算机相关的工作，都离不开扎实的计算机基础和充分的面试准备，这些都需要通过努力，并不分性别。我有一些转专业学习计算机的女生，虽然相对科班的人缺少了些计算机方向的经验，毕业后只拿到小公司或初创公司的软件工程师offer，同样也在职场中学到很多，经过小公司的历炼后跳槽拿到了大公司的offer。

除了我身边的例子，硅谷也有很多大神是女性。

比如斯坦福大学人工智能方向的教授李飞飞，同时也担任Google Cloud的首席科学家；
曾任百度副总裁和Pinterest Senior VP的Li Fan，现在加入初创公司Lime成为VP和head of engineering；
英特尔大数据团队的VP马子雅、原Google AI中国中心总裁现任Snapchat研究主管的李佳，VMWare全球副总裁李严冰。

他们都是在计算机行业的女性工作者。诚然在计算机行业，尤其是在国内，是一个男性占大多数的行业，但这不代表女性学计算机没出路。现在在美国很鼓励Women in Tech或Women in Engineering，相信之后也会有越来越多的妹子来学习计算机相关的专业并在计算机行业就业。

我们通常指的学计算机，对应美国这边的专业叫computer science。除了computer science，其实有很多和计算机结合的学科也可以选择，比如Data Science，Machine Learning，Business Intelligence，Computational Finance，Computational Biology/Bioinformatics，HCI，Robotics。所以女生也可以根据自己的兴趣选择想走的方向，除了软件工程师之外，女生也可以走数据科学家、产品经理、交互设计师、商业分析师等职业道路。

【Computer Science】

就业方向：不同方向的软件工程师

需要掌握的技能：一般给应届生的软件工程师岗位在招聘面试时常考数据结构、算法、计算机系统、计算机网络等方面的基础知识。除此之外，软件工程师其实是一个比较笼统的称呼，这个职位还分很多领域，比如网络安全工程师，系统架构师，前端和后端工程系，测试工程师，嵌入式开发工程师，移动端开发工程师，大数据工程师，算法工程师，运维工程师（DevOps Engineer）。所以除了掌握基础知识外，可以在大三大四或者研究生阶段选择自己感兴趣的方向发展。

一般计算机本科需要学习的课程和知识有：高等数学，数据结构，算法，计算机系统，编程语言，编译原理，程序分析，操作系统，计算机网络，数据库，软件工程，程序设计等。

【Data Science】

就业方向：金融行业、医药公司、科技公司做数据科学家。

需要掌握的技能：数据科学家对学历的要求相对会比较高，一般招聘博士或者硕士为主，需要掌握统计、机器学习和人工智能等方面的知识。在编程语言方面，数据科学家一般用R和Python为主。随着大数据的发展，现在很多数据科学家的岗位也要求求职者掌握Hadoop、Spark等大数据处理工具。数据科学家还需要掌握扎实的数据库知识和SQL语言，熟悉数据可视化的工具（比如ggplot，Matplotlib和Tableau）。

【HCI】

就业方向：UX/UI designer。

需要掌握的技能：UX设计需要有一定的心理学基础，需要了解用户和一个系统（比如手机、电脑）发生交互时的心理感受。除了以用户为中心的设计（User-centered design）技能外，还要学习原型设计与制作，互动设计，用户研究（User research）等方面的知识。

常用的需要掌握的UI设计的工具有Photoshop，Illustrator，Fireworks和InVision等。这个职位还需要很好的沟通能力，因为需要经常与程序员和产品经理合作。

调查显示，在美国担任UX/UI designer这个职位的人，很多本科都是心理学、商科等专业。

【Business Intelligence/Business Analytics】

就业方向：这个专业是商科与数据科学的交叉学科，毕业后一般去互联网公司、金融行业、医疗制药等企业担任商业分析师或数据分析师。

需要掌握的技能：需要学习一些数据科学方面的技能，包括统计推理和建模，数据挖掘、机器学习和统计。同时还要掌握一些计算机方向的技能，如编程，数据库管理，大数据处理。除此之外，一般Business Intelligence专业也会开设很多商业相关的课程，比如E-business，商业管理，金融基础等。

举这些与计算机有关的专业的例子是想说明计算机有很多发展方向和领域，还需要很多的相关专业的人去填补这些行业的空缺。计算机也和很多传统学科组成了交叉学科，比如计算金融学，计算生物学。女生不需要担心学计算机是否有出路，多尝试，确定一个感兴趣的方向并努力掌握该方向的专业知识才是现在应该考虑的事情。

祝每个学计算机的姑娘都能找到满意的工作。