根据你的需求和计算机领域的就业趋势，以下是自学方向及推荐学习路径的总结：

一、主流技术方向

编程与软件开发

- Python：

适合初学者，语法简洁且应用广泛（Web开发、数据分析、人工智能等）。

- C语言：计算机科学基础，适合理解底层原理（推荐《C语言程序设计》《C++ Primer》）。

- Java/Kotlin：适合Android开发或企业级应用。

数据科学与大数据

- Python：

结合Pandas、NumPy等库进行数据分析和处理。

- R语言：统计分析和可视化领域的首选工具。

- Hadoop/Spark：大数据处理框架，适合处理海量数据。

网络与信息安全

- 计算机网络：

学习TCP/IP协议、网络安全基础（推荐《计算机网络自顶向下方法》）。

- 加密技术：了解数据加密原理及应用（如SSL/TLS）。

二、设计类方向

UI/UX设计

- 学习PS、Sketch等工具，掌握界面设计原则。

- 可尝试制作个人项目或参与开源设计。

游戏设计

- 游戏美术：

学习3D建模软件（如Maya）和游戏引擎（如Unity）。

- 游戏策划：了解游戏商业模式和用户运营。

三、其他推荐方向

人工智能与机器学习

- Python：

结合Scikit-learn、TensorFlow等库进行实践。

- 深度学习框架：如PyTorch、Keras。

移动应用开发

- iOS开发：

学习Swift语言和Xcode工具。

- Android开发：掌握Java或Kotlin及Android Studio。

电商与互联网运营

- 学习SEO优化、社交媒体运营工具（如Python脚本自动化）。

四、学习建议

基础阶段：

从Python或C语言入手，通过在线课程（如Codecademy、Coursera）系统学习。

实践阶段：

通过LeetCode、GitHub等平台进行算法练习和项目开发。

进阶阶段：

阅读经典书籍（如《算法导论》）或参加技术社区（如Stack Overflow）。

五、选择建议

兴趣优先：若对游戏设计感兴趣，可先从Python游戏开发开始。

就业导向：软件工程、数据科学方向就业前景较好，适合本科阶段规划。

时间管理：建议每天保持1-2小时编程实践，逐步深入。

通过以上方向和路径，结合自学平台和社区资源，可以系统提升计算机技能并找到合适方向。