计算机专业课程体系庞大且内容丰富，以下为推荐的核心课程及学习重点，结合不同学习阶段和方向进行梳理：
一、基础课程（必修）
高等数学 培养逻辑思维与运算能力，为算法设计、数据结构等课程奠基。
线性代数
用于理解数据空间与变换，在机器学习、人工智能等领域应用广泛。
概率论与数理统计
为数据分析、算法评估提供理论支持。
离散数学
包含图论、组合数学等，提升算法分析与设计能力。
计算机科学导论
介绍计算机基本原理与编程基础。
二、核心专业课程
数据结构与算法
掌握数组、链表、树、图等数据结构，学习排序、搜索等算法，是编程的核心。
操作系统
学习进程管理、内存分配、文件系统等，是软件开发和系统运维的基础。
计算机网络
掌握TCP/IP协议、网络拓扑结构及网络安全，适用于网络工程、信息安全等领域。
数据库系统原理
学习SQL语言、事务处理及数据库优化，是数据管理的核心课程。
三、进阶与实践课程
人工智能与机器学习
探索深度学习、自然语言处理等前沿技术，适合算法研发方向。
软件工程
包含软件开发生命周期、设计模式、测试方法，提升软件质量与开发效率。
云计算与大数据
了解分布式计算、Hadoop、Spark等技术，适应大数据处理需求。
移动开发
学习安卓或iOS开发，涉及界面设计、跨平台框架（如Flutter）。
四、选修课程推荐
编译原理：
理解程序编译过程，适合深入学习软件实现。
密码学与网络安全：掌握加密算法、网络攻防技术。
人机交互与计算机图形学：提升界面设计与视觉效果实现能力。
五、学习建议
理论与实践结合：
通过LeetCode、开源项目等实践平台巩固知识。
关注行业动态：
及时学习Python、AI等热门技术，增强竞争力。
考研方向：
数据结构、操作系统、计算机网络是核心考研科目。
以上课程可根据个人兴趣和职业规划选择，建议从数据结构与算法入手，逐步扩展到操作系统、网络等方向，辅以实践项目提升综合能力。