计算机类专业都有什么区别,值得报考吗?

如题所述

计算机大类有有计算机科学与技术、数字媒体技术、网络工程、软件工程、物联网工程、智能科学与技术、信息安全、电子与计算机工程、空间信息与数字技术等。

1、计算机科学与技术专业

计算机科学与技术专业是全国高校开设最广泛的专业之一,当然,不同的高校会有不同的就业平台。这个专业不是像我们平常想的的只是单纯摆弄电脑而已,学习这个专业基本上覆盖了软件工程的课程,包括计算机硬件、软件与应用的基础理论和技能。

计算机科学与技术在现实社会中是一个非常好就业的专业,而且可以说是计算机大类中薪资较高的一个了,大城市刚毕业的毕业生轻松就可以拿到万元以上的工资,薪酬是非常诱人的。

2、网络工程专业

很多同学对于网络工程专业并不太了解,会以为这就是一个拉网线的工作,其实网络工程这个专业是一个集网络策划、建设、维护为一体的偏硬件的工科专业。

需要掌握的能力很全面,既要具备从事计算机网络设备的能力,还需要设计、开发、管理维护的基本能力。网络工程这个专业就业前景是不错的,而且就业面也很广,相对应的岗位工资也很高。

3、软件工程专业

是一门研究用工程化方法构建和维护有效的、实用的和高质量的软件的学科。它涉及程序设计语言、数据库、软件开发工具、系统平台、标准、设计模式等方面。

在现代社会中,软件应用于多个方面。典型的软件有电子邮件、嵌入式系统、人机界面、办公套件、操作系统、编译器、数据库、游戏等。

4、信息安全专业

本专业培养素质、知识、能力全面发展,具有自然科学、人文科学和信息科学基础知识,掌握信息安全领域的基本理论、基本技术和应用知识,具备信息安全科学研究、技术开发和应用服务工作能力的信息安全科技人才,能够在信息安全、信息科学、信息技术及其他相关领域从事信息安全科学研究、技术开发和应用服务等方面的工作。

5、物联网工程专业

该专业要求掌握数学和其他相关的自然科学基础知识以及和物联网相关的计算机、通信和传感的基本理论、基本知识、基本技能和基本方法,培养能够系统地掌握物联网的相关理论、方法和技能,具备通信技术、网络技术、传感技术等信息领域宽广的专业知识的高级工程技术人才。

温馨提示:内容为网友见解,仅供参考
第1个回答  2023-04-03

计算机类的专业可以说是绝对的热门专业,这个专业类型有计算机科学与技术、软件工程、信息安全、大数据等。这些专业怎么选,读完后有什么区别?很多家长不可能有这么深入的知识,去认识到每一个专业的内涵,所以也没有办法去区分哪一个专业更好。小编将从学习内容与难度,就业方向与薪酬,为大家做一个深度的解读。

 

首先这些专业毕业过后的工作内容,都可能跟我们手机上看到的APP相关,比如说QQ、微信、西瓜视频、腾讯视频、今日头条、美团、百度地图等等,它是怎样和这些APP发生关系的呢?


计算机科学与技术

这个专业主要学习的课程有数学、物理、计算机编程、电子电路、操作系统,它可以选修一些如嵌入式相关的课程,可视化技术相关的课程,生物信息学的课程,人工智能相关的课程。它的集中实践的环节是Java开发、汇编语言、微博技术、数据库、APP的开发、it项目的实践。

其实这个专业最核心的课程,最需要学好的课程还是数据结构、计算机组成、操作系统、数据库原理、计算机网络、软件工程,然后再学一门自己非常精通的计算机语言,你就能找到高薪了。其核心能力一定是编程,能开发项目,如开发一个APP,做一个信息系统,开发一款小程序。毕业后就业的方向就是去互联网公司或者软件公司,或者去其他行业的公司的信息部门,本科生的收入在3000到4万不等,每月薪酬是很高的,差距也是很大的,拿到高薪的同学是能力很强的,不是学校很强的,985大学干不过双非本科的现象也非常多。

 

所以说,计算机类专业就适合那些在高中学习不爱记忆,不爱背诵,甚至英语还不怎么好,但是数学和物理不需要怎么学都能学好,还爱动手,还有点儿追根究底的精神的,这类同学学习计算机专业,高薪就等着你了。而那些英语学得特别好,数学怎么学都不怎么灵活的,要谨慎报考,平常学习靠记忆不靠推理的同学,也要谨慎报考,虽然你学了热门专业,但是你的薪酬可能不高。

 

可能有的家长说,即使我的薪酬不高,也比其他很多专业的薪酬要高,可能高个一两千,但是这是没有什么意义的,大家听说过没有,35岁的工程师被一些互联网的大公司合同不再续约了,就是35岁就会面临转行,但是,有的工作是越老越吃香,比如说学医的,35岁才开始成为骨干,才学成归来,而学计算机的,这个时候已经到了强弩之末了,所以学计算机它的逻辑一定是比每个月的工作要赚其他的有些工作两个月甚至三个月以上的收入,不然到了35岁过后,没有天赋而学了计算机也是很难受的。

 

软件工程

软件工程学习的基础课程和计算机没有太大的区别,主要也是学数学、物理、计算机原理、计算机网络,专业核心的课程增加了软件体系结构、软件项目组织管理、软件工程等课程。专业选修课仍然可以选择如云计算、机器学习、人工智能,甚至可以选修大数据处理这样的一些课程。集中实践的环节主要是工程研究与实习、项目地实习,项目实习简单来说就是开发一个项目,可以是APP,也可以是某个信息系统,也可以是小程序。

 

这个专业的学习与计算机相差的真不多,是近亲。核心课程就多了软件工程基础、软件体系结构、软件项目组织管理等几门,毕业后的就业方向几乎与计算机专业是完全一致的,就业单位就有如腾讯、阿里为代表的大型企业,如果学的不不太好,只能去一些中型的或者小型的公司写程序,适合报考计算机就适合报考软件工程,收入也是差不多的。如果学得好的话,你可以去下图上,所列的这些企业去工作,这些企业都是非常多的,也是能拿到高薪的。

信息安全

信息安全的基础课程与计算机和软件工程是差不多的,都有数学、计算机网络、数据结构、电路、物理。但是他的核心课程与计算机和软件工程相比差得就比较大了,核心课程主要有操作系统及安全、密码学及应用、软件安全、网络安全、编译原理。专业课有信息内容安全、信息安全工程与管理、计算机取证、信息隐藏技术等跟安全相关的课程是比较多的,在选修课当中仍然可以选择Java语言的开发、算法分析与设计、WEB技术、并行计算、嵌入式人机交互、人工智能。Java这个语言对计算机来说就是一个必学的语言,但是对信息安全来说,它只是一个选修的课程。

集中实践的环节是应用基础实践、网络和家网、计算机原理与汇编语言,然后是信息安全相关的实践课程。它的核心课程与计算机科学与技术、软件工程相比较的话,变化是比较大的,主要是要学习一系列跟安全相关的课程,如密码学、软件安全、网络安全。毕业最对口的就业的公司有阿里的安全领域、绿盟科技、安恒信息、亚信安全、深信服、奇安信、华为、新华三、天融信、腾讯云,要么是去大公司做安全相关的业务,要么是去直接做安全的这类公司。如果安全方面学得好,技术也很好,可以在这些公司去做与网络安全相关的技术开发或者技术的维护。但是如果你在大学锻炼了你的编程能力,你也可以去抢计算机科学与技术、软件工程的同学的饭碗,去做编程工作,这样你的就业面就会更广一些。

这个专业学习难度对数学的要求会更高一点,这个专业想要就业好的话,第一是要学精安全方面的课程,第二个是一定要提升自己的程序开发的能力。这个专业学完过后的收入,跟前面两个专业来说是差不多的。如果你在安全领域能成长成为一个专家,那你的收入是非常高的。

数据科学与大数据技术

这个专业的基础课程也需要学数据结构、数据库、操作系统、计算机网络、数学、电子电路,在数学方面会加强科学计算与数学建模等相关的课程的学习。数学的学习难度是比上面的三个专业会难一点。专业的核心课程有算法分析与设计、机器学习、大型数据库技术、可视化、大数据采集与融合、数据仓库、分布式与云计算、智能搜索与引擎,专业课增加了Python数据处理、R语言数据处理与变成,选修课可以选修Java程序设计、WEB程序设计、移动APP应用开发的,像Java\WEB移动应用开发,这是计算机和软件工程必修的课程,而在大数据里面的是选修的课程。

集中的实训主要有数据处理、大数据综合应用实践,大数据科学与技术这个专业与前面三个专业的区别都是很大的,它的核心课程更偏向于跟大数据相关的算法分析与设计、机器学习、分布式系统与云计算、大型数据库技术、数据仓库、深度学习、可视化等。学完过后,主要能进行大数据的采集,数据存储,数据分析,数据可视化与应用等工作,所以在学习的时候,除了学习一些基本的编程技术外,对数学模型方向的课程会有大量的增加,对数据的大规模存储相关的课程会有增加,编程方面会侧重学习Python和R语言,但是这两个语言相对来说是比较简单的。


这个专业的毕业生往往在编程的能力方面和计算机科学与技术和软件工程相比要差非常多,他们对数学方向和大数据存储方向会了解的更深入,但是在就业方面,因为一般的小企业无法涉及到大量的数据,而大企业的大数据人才的招聘要求又高,需要硕士名校优先,所以建议成绩不太好的同学,只能考一个二本的同学尽量的就不要选择这个专业,或者你选了这个专业就把它当计算机科学技术和软件工程来读,大学的核心是提升自己的Java编程或者Python编程的能力,还是要以能开发软件相关的项目为主,这样你就可以与计算机和软件工程的同学去抢饭碗了,不然这个专业学完过后是真不好就业。

 

 

 

 

 

我目前接触了大量的这个方向的学生,虽然这些学生具有一定的大数据的思维和具有一定的数学知识,但是因为缺乏比较强的软件编写能力,因此被很多企业拒之门外,或者只能找到的新的工作。如果你的分数足够高,学校排名比较靠前,就可以放心地选择了,并且要准备好考研,然后去大公司,这样薪酬也是比较可观的,甚至比纯的软件开发、软件工程和计算机科学与技术的同学薪酬会更高。你能够去到一些大型的公司做大数据。

 

 


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