以下介绍摘自Wikipedia [Reference:计算机科学 – 维基百科，自由的百科全书]
一、计算机科学研究什么?
计算机科学（英语：computer science，缩写为CS）是系统性研究信息与计算的理论基础以及它们在计算机系统中如何实现与应用的实用技术的学科。
Peter Wegner提出计算机科学可以分成三个领域：数学、工程学、科学。Amnon H. Eden提议了三种范式应用于计算机科学的各个领域
“理性主义范式”，将计算机科学看作是数学的分支，在理论计算机科学中很流行，主要利用演绎推理。
“技术专家范式”，这类范式有着很明显的工程学倾向，尤其是在软件工程领域。
“科学范式”，人工智能的某些分支可以作为这类范式的代表（比如说对于人工生命的研究）。
二、它的分支(*的个数代表几级分支)
*理论计算机科学
理论计算机科学（英语：Theoretical computer science，缩写为TCS）是计算机科学的一个分支，它主要研究有关计算的相对更抽象化、逻辑化和数学化的问题，例如计算理论、算法分析以及程序设计语言的语义。它专注于更抽象、逻辑与数学方面的计算。
**数据结构和算法
算法指定义良好的计算过程，它取一个或一组值作为输入，经过一系列定义好的计算过程，得到一个或一组输出。算法是计算机科学研究的一个重要领域，也是许多其他计算机科学技术的基础。算法主要包括数据结构、计算几何、图论等。除此之外，算法还包括许多杂项，如模式匹配、部分数论等。
**计算理论
计算理论的研究就是专注于回答这个根本问题，关于什么能够被计算，去实施这些计算又需要用到多少资源。为了试图回答第一个问题，递归论检验在多种理论计算模型中哪个计算问题是可解的。而计算复杂性理论则被用于回答第二个问题，研究解决一个不同目的的计算问题的时间与空间消耗。
著名的“P=NP?”问题，千禧年大奖难题之一，是计算理论的一个开放问题。
**信息论与编码理论
信息论与信息量化相关，由克劳德·香农创建，用于寻找信号处理操作的根本极限，比如压缩数据和可靠的数据存储与通讯。编码理论是对编码以及它们适用的特定应用性质的研究。编码（code）被用于数据压缩，密码学，前向纠错，近期也被用于网络编码。研究编码的目的在于设计更高效、可靠的数据传输方法。
**编程语言和编译器
编程语言理论是计算机科学的一个分支，主要处理编程语言的设计、实现、分析、描述和分类，以及它们的个体特性。它属于计算机科学学科，既受影响于也影响着数学、软件工程和语言学。它是公认的计算机科学分支，同时也是活跃的研究领域，研究成果被发表在众多学术期刊，计算机科学以及工程出版物。
**形式化方法
形式化方法是一种特别的基于数学的技术，用于软件和硬件系统的形式规范、开发以及验证。在软件和硬件设计方面，形式化方法的使用动机，如同其它工程学科，是通过适当的数学分析便有助于设计的可靠性和健壮性的期望。但是，使用形式化方法会带来很高的成本，意味着它们通常只用于高可靠性系统，这种系统中安全或保安（security）是最重要的。对于形式化方法的最佳形容是各种理论计算机科学基础种类的应用，特别是计算机逻辑演算，形式语言，自动机理论和形式语义学，此外还有类型系统、代数数据类型，以及软件和硬件规范和验证中的一些问题
*计算机系统
**计算机体系结构与计算机工程
计算机系统结构，或者数字计算机组织，是一个计算机系统的概念设计和根本运作结构。它主要侧重于CPU的内部执行和内存访问地址。这个领域经常涉及计算机工程和电子工程学科，选择和互连硬件组件以创造满足功能、性能和成本目标的计算机。
***数字电路
***微架构
***多元处理
**操作系统
操作系统（英语：Operating System，缩写：OS）是一组主管并控制计算机操作、运用和运行硬件、软件资源和提供公共服务来组织用户交互的相互关联的系统软件程序，同时也是计算机系统的内核与基石。操作系统需要处理如管理与配置内存、决定系统资源供需的优先次序、控制输入与输出设备、操作网络与管理文件系统等基本事务。操作系统也提供一个让用户与系统交互的操作界面。
**计算机安全
计算机安全（computer security）是计算机与网络领域的信息安全（information security）的一个分支。其目的是在保证信息和财产可被授权用户正常获取和使用的情况下，保护此信息和财产不受偷窃，污染，自然灾害等的损坏。计算机系统安全是指一系列包含敏感和有价值的信息和服务的进程和机制，不被未得到授权和不被信任的个人，团体或事件公开，修改或损坏。由于它的目的在于防止不需要的行为发生而非使得某些行为发生，其策略和方法常常与其他大多数的计算机技术不同。
**数据库
数据库（英语：database），简而言之可视为数字化的文件柜——存储电子文件的处所，用户可以对文件中的资料执行新增、截取、更新、删除等操作[1]。
所谓“数据库”是以一定方式储存在一起、能予多个用户共享、具有尽可能小的冗余度、与应用程序彼此独立的数据集合。一个数据库由多个表空间（Tablespace）构成。
*密码学（英语：Cryptography）可分为古典密码学和现代密码学。在西方语文中，密码学一词源于希腊语kryptós“隐藏的”，和gráphein“书写”。古典密码学主要关注信息的保密书写和传递，以及与其相对应的破译方法。而现代密码学不只关注信息保密问题，还同时涉及信息完整性验证（消息验证码）、信息发布的不可抵赖性（数字签名）、以及在分布式计算中产生的来源于内部和外部的攻击的所有信息安全问题。古典密码学与现代密码学的重要区别在于，古典密码学的编码和破译通常依赖于设计者和敌手的创造力与技巧，作为一种实用性艺术存在，并没有对于密码学原件的清晰定义。而现代密码学则起源于20世纪末出现的大量相关理论，这些理论使得现代密码学成为了一种可以系统而严格地学习的科学。
密码学是数学和计算机科学的分支，同时其原理大量涉及信息论。著名的密码学者罗纳德·李维斯特解释道：“密码学是关于如何在敌人存在的环境中通信”，自工程学的角度，这相当于密码学与纯数学的差异。密码学的发展促进了计算机科学，特别是在于电脑与网络安全所使用的技术，如访问控制与信息的机密性。密码学已被应用在日常生活：包括自动柜员机的芯片卡、电脑用户访问密码、电子商务等等。
*计算机应用技术
**计算机图形学
计算机图形学（英语：computer graphics，缩写为CG）是研究计算机在硬件和软件的帮助下创建计算机图形的科学学科，是计算机科学的一个分支领域，主要关注数字合成与操作视觉的图形内容。虽然这个词通常被认为是指三维图形，事实上同时包括了二维图形以及影像处理。
**科学计算
运算科学，又称科学运算，是一个与数学模型构建、定量分析方法以及利用计算机来分析和解决科学问题相关的研究领域。在实际应用中，运算科学主要应用于：对各个科学学科中的问题，进行计算机模拟和其他形式的运算。
这一领域不同于计算机科学（对于运算、计算机以及信息处理的研究），同时也异于科学和工程学的传统形式——理论与实验。科学运算技术要想获得理解，主要需要通过在计算机上实现的数学模型进行分析。
科学家和工程师发展了计算机程序和应用软件，来为被研究的系统建立模型，并以多种输入参数运行这些程序。一般来说，这些模型需要大量的运算（通常为浮点运算），常在超级计算机或分布式运算平台上执行。
数值分析是运算科学中使用的技法的重要基础。
***数值分析（英语：Numerical analysis），是指在数学分析问题中，对使用数值近似算法的研究。
***计算物理学（英语：Computational physics）是研究如何使用数值方法分析可以量化的物理学问题的学科[1]。 历史上，计算物理学是计算机的第一项应用；目前计算物理学被视为计算科学的分支
计算物理有时也被视为理论物理的分支学科或子问题，但也有人认为计算物理与理论物理与实验物理联系紧密，又相对独立，是物理学第三大分支。
***计算化学（computational chemistry）是理论化学的一个分支，主要目的是利用有效的数学近似以及电脑程序计算分子的性质，例如总能量、偶极矩、四极矩、振动频率、反应活性等，并用以解释一些具体的化学问题。计算化学这个名词有时也用来表示计算机科学与化学的交叉学科。
***生物信息学（英语：bioinformatics）利用应用数学、信息学、统计学和计算机科学的方法研究生物学的问题。生物信息学的研究材料和结果就是各种各样的生物学数据，其研究工具是计算机，研究方法包括对生物学数据的搜索（收集和筛选）、处理（编辑、整理、管理和显示）及利用（计算、模拟）。目前主要的研究方向有：序列比对、序列组装、基因识别、基因重组、蛋白质结构预测、基因表达、蛋白质反应的预测，以及建立进化模型。
***生物计算:The concept of biological computation proposes that living organisms perform computations, and that as such, abstract ideas of information and computation may be key to understanding biology.As a field, biological computation can include the study of computations performed by life, the design of algorithms inspired by biology,the design and engineering of computational devices using synthetic biology, and computer methods for biological data
***计算生物学（Computational Biology）是生物学的一个分支。根据美国国家卫生研究所（NIH）的定义，它是指开发和应用数据分析及理论的方法、数学建模和计算机仿真技术，用于生物学、行为学和社会群体系统的研究的一门学科。该领域被广泛定义，包括计算机科学，应用数学，动画，统计学，生物化学，化学，生物物理学，分子生物学，遗传学，基因组学，生态学，进化，解剖学，神经科学和科学可视化的基础。
***多媒体技术
*人工智能（英语：artificial intelligence，缩写为AI），是指计算机系统执行通常与人类智能相关的任务的能力，例如学习、推理、解决问题、感知和决策。它是计算机科学的一个研究领域，致力于开发和研究使机器能够感知其环境并利用学习和智能采取行动以最大限度地提高其实现既定目标的可能性的方法和软件。
*软件工程（英语：software engineering），是软件开发领域里对工程方法的系统应用。
1968年秋季，NATO（北约）的科技委员会召集了近50名一流的编程人员、计算机科学家和工业界巨头，讨论和制定摆脱“软件危机”的对策。在那次会议上第一次提出了软件工程（software engineering）这个概念，研究和应用如何以系统性的、规范化的、可定量的过程化方法去开发和维护软件，以及如何把经过时间考验而证明正确的管理技术和当前能够得到的最好的技术方法结合起来的学科。它涉及到程序设计语言、数据库、软件开发工具、系统平台、标准、设计模式等方面。其后的几十年里，各种有关软件工程的技术、思想、方法和概念不断被提出，软件工程逐步发展为一门独立的科学。
1993年，电气电子工程师学会（IEEE）给出了一个更加综合的定义：”将系统化的、规范的、可度量的方法用于软件的开发、运行和维护的过程，即将工程化应用于软件开发中”。此后，IEEE多次给出软件工程的定义。
在现代社会中，软件应用于多个方面。典型的软件比如有电子邮件、嵌入式系统、人机界面、办公包、操作系统、网页、编译器、数据库、游戏等。同时，各个行业几乎都有计算机软件的应用，比如工业、农业、银行、航空、政府部门等。这些应用促进了经济和社会的发展，提高人们的工作效率，同时提升了生活质量。
软件工程师是对应用软件创造软件的人们的统称，软件工程师按照所处的领域不同可以分为系统分析师、系统架构师、前端和后端工程师、程序员、测试工程师、用户界面设计师等等。各种软件工程师人们俗称程序员。
三、作为计算机科学学习者，要掌握哪一些基本技能?
站长很负责地告诉你:
1.你的数学基础和英语阅读能力不能太差!
数学基本知识体系:
扎实的初等数学知识
微积分(与其他工程科学相结合、或者作为后面所有专业课程公共课的先修条件)、线代(AI常用)、概统(AI常用)、离散数学类的分支(决定性作用)
稍微进阶知识:
计算理论、组合学、DEK的Concrete Mathematics(《具体数学》)、DEK的The Art of Computer Programming(《计算机编程的艺术》)
2.如果跨领域，尤其向底层和电子领域扩展，物理基础和电子电路也不能落下
3.AI时代，务必用好AI
4.工科，不要落下实践，多实践才有经验
5.技术迭代很快，请保持学习进取，像某些象牙塔里的老登一样守旧迟早会脱离行情被淘汰！！
四、计算机技术Ranking
·赛博文盲:缺乏使用电脑的基本技能，包括但不限于:不懂什么是C盘，不会安装软件，无法压缩解压文件、无法清理垃圾、不知道.apk和.exe的差别、不会保存文件、不会增删改查文档等，并且在高手协助下依然难以胜任以上任何一项或更复杂问题。
·普通人:能够在高手协助下胜任以上任何一项或稍微复杂问题。有比较基本的信息检索能力，会使用大部分常用非专业软件、能够有基本的数字安全意识，但是无法独自完成复杂的软件配置，譬如打显卡驱动，装系统等
·老手:有较强的动手能力和信息检索能力，能利用工具完成复杂软件的配置，包括但不限于:装操作系统,上线steam,打驱动，使用AI辅助操作，使用AI编写想要的程序，复杂问题可以调用AI、其他软件或通过搜索寻找方案等等
·深度使用者:使用本领域的专业软件、亦或是用其他方式将计算机当作占据主导地位的生产资料的人，有的可能会使用python等简单的编程语言
·计算机科学入门至专业级以上:使用C/C++或其他编程语言，会写代码，能够理解开发者手册中的内容，有一定的计算机科学知识储备。开发人员、研究人员、架构师等属于此类人。