Beida Jade Bird 디자인 교육: 컴퓨터 전공의 차이점은 무엇입니까?

컴퓨터공학전공은 절대적으로 인기가 높은 전공이라고 할 수 있습니다. 이 전공 유형에는 컴퓨터공학, 소프트웨어공학, 정보보안, 빅데이터 등이 포함됩니다.

이 전공을 선택하는 방법과 이수 후의 차이점은 무엇입니까? 많은 부모들이 각 전공의 의미를 이해할 만큼 깊은 지식을 갖고 있지 않기 때문에 어떤 전공이 더 나은지 구별할 방법이 없습니다.

학습 내용과 난이도, 취업 방향, 연봉까지 에디터가 심도있게 설명해드립니다. 우선, 이들 전공을 졸업한 후의 업무 내용은 QQ, WeChat, Xigua Video, Tencent Video, Toutiao, Meituan, Baidu Maps 등과 같이 우리가 휴대폰에서 볼 수 있는 앱과 관련이 있을 수 있습니다. 이 APP에 관계를 맺은 사람은 어떻습니까? 컴퓨터공학전공에서 이수하는 주요과목으로는 수학, 물리학, 컴퓨터프로그래밍, 전자회로, 운영체제 등이 있으며, 임베디드 관련과목, 시각화기술 관련과목, 생물정보학, 인공지능 등의 과목을 선택적으로 수강할 수 있다. 관련 강좌.

Java 개발, 어셈블리 언어, Weibo 기술, 데이터베이스, APP 개발, IT 프로젝트 실습이 집중적으로 실습 링크에 포함되어 있습니다.

사실 이 전공의 가장 핵심과목, 가장 많이 배워야 할 과목은 자료구조, 컴퓨터 구성, 운영체제, 데이터베이스 원리, 컴퓨터 네트워크, 소프트웨어 공학, 그리고 컴퓨터를 배우는 과목이다. 당신이 매우 능숙한 언어. , 당신은 높은 연봉을 찾을 수 있습니다.

핵심 능력은 프로그래밍 능력과 APP 개발, 정보 시스템 구축, 소규모 프로그램 개발 등 프로젝트 개발 능력이 있어야 합니다.

졸업 후 취업 방향은 인터넷 기업이나 소프트웨어 기업, 타 업계 기업의 정보부서로 취업하는 것인데, 학부생들의 수입은 3,000~40,000달러 수준이고, 월급도 아주 많다. 985개 대학의 학부생이 아니면 합격하지 못하는 경우도 많습니다. 그러므로 컴퓨터과학과는 고등학교에서 공부하고 암기하거나 암기하는 것을 좋아하지 않는 사람에게 적합하며, 영어도 썩 좋지는 않지만 공부하지 않아도 수학과 물리학을 잘 배울 수 있고, 하는 일도 좋아하는 사람에게 적합합니다. , 그리고 그들은 정신적으로 약간 호기심이 많습니다. 이런 유형의 학생을 위해 컴퓨터 과학을 공부하면 높은 급여가 당신을 기다리고 있습니다.

특히 영어를 잘하지만 수학에 유연성이 별로 없는 학생들의 경우, 평소 학습을 위해 추론보다는 기억력에 의존하는 학생들도 시험을 볼 때 주의해야 합니다. 인기 있는 전공을 공부했다고 해도 급여가 높지 않을 수 있습니다. 어떤 부모들은 내 월급이 높지 않아도 다른 전공보다 1천~2천 높을 수도 있지만, 35세 엔지니어가 있다는 말을 들어본 적이 있는가. 대형 인터넷 회사와의 계약은 더 이상 갱신되지 않으며 35세에 직업을 바꿔야 합니다. 그러나 일부 직업은 나이가 들수록 인기가 높아집니다. 예를 들어 의학을 공부하는 사람은 시작합니다. 35세에 백본이 되어 학업을 마치고 복귀하는 것입니다. 컴퓨터 과학이 이때 막바지이기 때문에 컴퓨터를 배우는 논리는 매달 다른 일을 하면서 2개월 이상, 심지어 3개월 이상을 벌어야 한다는 것입니다. 그렇지 않으면 35세 이후에는 컴퓨터를 배우는 것도 매우 어렵습니다. 소프트웨어 공학의 기본 과정은 컴퓨터의 기초 과정과 크게 다르지 않으며 주로 수학, 물리학, 컴퓨터 원리, 컴퓨터 네트워크를 포함하며 핵심 전문 과정에는 소프트웨어 아키텍처, 소프트웨어 프로젝트 구성 및 관리, 소프트웨어 공학 및 기타 과정이 포함됩니다.

클라우드 컴퓨팅, 머신러닝, 인공지능 등 전문 선택 과목은 물론 빅데이터 처리 등 일부 과목도 선택할 수 있다.

집중 실습 링크는 주로 공학 연구 및 인턴십이며, 프로젝트 인턴십은 단순히 APP, 정보 시스템 또는 소규모 프로그램이 될 수 있는 프로젝트 개발입니다. 이 전공의 연구는 실제로 컴퓨터의 연구와 크게 다르지 않으며 가까운 친척입니다.

핵심 과목에는 소프트웨어 공학 기초, 소프트웨어 아키텍처, 소프트웨어 프로젝트 조직 및 관리 등이 포함됩니다. 졸업 후 취업 방향은 컴퓨터 전공과 거의 완전히 일치합니다. 당신이 대표하는 대기업에서 공부를 잘하지 못하면 일부 중소 기업에만 가서 프로그램을 작성할 수 있습니다. 컴퓨터 공학에 지원하기에 적합하다면 소프트웨어 공학에 적합하며 수입은 약 입니다. 동일합니다.

공부를 잘하면 아래 사진에 나오는 회사에서 일할 수 있고, 이런 회사도 많고 연봉도 많이 받을 수 있어요.

정보보안의 기본과목은 수학, 컴퓨터 네트워크, 데이터 구조, 회로, 물리학 등 컴퓨터 및 소프트웨어 공학과 유사하다.

그러나 핵심 과목은 주로 운영 체제 및 보안, 암호화 및 응용 프로그램, 소프트웨어 보안, 네트워크 보안 및 컴파일 원리를 포함하며 컴퓨터 및 소프트웨어 공학에 비해 훨씬 뒤떨어져 있습니다.

정보 콘텐츠 보안, 정보 보안 엔지니어링 및 관리, 컴퓨터 포렌식, 정보 은폐 기술 등 보안과 관련된 전문 과정이 많이 있습니다. 선택 과정 중에서 Java 언어 개발 및 알고리즘을 선택할 수도 있습니다. 분석 및 디자인, WEB 기술, 병렬 컴퓨팅, 임베디드 인간-컴퓨터 상호 작용, 인공 지능.

자바는 컴퓨터에서는 꼭 배워야 하는 언어이지만 정보보안에서는 선택과목일 뿐이다.

집중 실습 세션에는 기본 응용 실습, 네트워크 및 홈 네트워크, 컴퓨터 원리 및 어셈블리 언어, 정보 보안 관련 실무 과정이 포함됩니다.

컴퓨터 과학 및 기술, 소프트웨어 공학에 비해 핵심 과목은 주로 암호화, 소프트웨어 보안, 네트워크 보안과 같은 일련의 보안 관련 과목을 배우도록 요구합니다.

졸업생에게 가장 적합한 회사로는 Alibaba의 보안 분야, NSFOCUS Technology, Anheng Information, AsiaInfo Security, Sangfor, Qi'anxin, Huawei, San, Tianrongxin, Tencent Cloud 또는 대학 진학이 있습니다. 보안 관련 사업을 영위하거나 보안에 직접 종사하는 회사입니다.

보안에 능숙하고 기술도 좋다면 이들 회사에서 일하면서 네트워크 보안과 관련된 기술을 개발하거나 유지 관리할 수 있습니다.

하지만 대학에서 프로그래밍 능력을 키운 경우에는 컴퓨터 과학 및 기술이나 소프트웨어 공학 분야의 동급생 일자리를 구해 프로그래밍 작업을 할 수도 있으므로 취업 기회가 더 넓어질 수도 있습니다.

이 전공을 배우기 위해서는 더 높은 수학이 필요합니다. 이 전공에서 좋은 직업을 얻으려면 첫 번째는 안전 과정을 배우는 것이고 두 번째는 프로그램 개발 능력을 향상시키는 것입니다.

이 전공을 마친 후 수입은 이전 두 전공과 비슷합니다.

보안 분야의 전문가로 성장할 수 있다면 수입도 매우 높아질 것입니다.

데이터 사이언스 및 빅데이터 기술의 기본 과정에서도 데이터 구조, 데이터베이스, 운영 체제, 컴퓨터 네트워크, 수학, 전자 회로에 대한 학습이 필요합니다. 수학에서는 과학 컴퓨팅 및 수학적 모델링이 강화됩니다. 코스 공부.

수학의 학습난이도는 위의 3개 전공에 비해 조금 더 어렵습니다.

전공의 핵심과목으로는 알고리즘 분석 및 설계, 머신러닝, 대용량 데이터베이스 기술, 시각화, 빅데이터 수집 및 융합, 데이터 웨어하우스, 분산 및 클라우드 컴퓨팅, 지능형 검색 및 엔진 등이 있으며 Python은 전문과목에 데이터 처리, R언어 데이터 처리 및 변환을 추가하여 선택과목으로 Java 프로그래밍, WEB 프로그래밍, Java\WEB 모바일 애플리케이션 개발 등 모바일 APP 애플리케이션 개발을 수강할 수 있으며 이는 컴퓨터 및 소프트웨어 엔지니어링 필수 과정입니다. , 대학의 데이터는 선택 과목에 대한 것입니다.

집중 실습 교육은 주로 데이터 처리 및 빅데이터 종합 응용 실습을 포함합니다. 빅데이터 과학기술 전공은 이전 세 전공과 달리 빅데이터 관련 알고리즘 분석에 중점을 두고 있습니다. 설계, 기계 학습, 분산 시스템 및 클라우드 컴퓨팅, 대규모 데이터베이스 기술, 데이터 웨어하우스, 딥 러닝, 시각화 등

과정을 이수한 후에는 주로 빅데이터 수집, 데이터 저장, 데이터 분석, 데이터 시각화 및 응용 등의 업무를 수행할 수 있게 됩니다. 따라서 공부할 때는 기본적인 프로그래밍 기술 외에도 몇 가지 기본적인 프로그래밍 기술을 익히는 것이 좋습니다. , 수학적 모델에도 익숙해질 것입니다. 이 방향으로 강좌가 크게 늘어날 것이며, 대규모 데이터 저장과 관련된 강좌도 늘어날 것입니다. 프로그래밍은 Python 및 R 언어 학습에 중점을 둘 것입니다. 두 언어는 비교적 간단합니다.

이 전공 졸업생은 프로그래밍 능력 측면에서 컴퓨터 과학 및 기술 및 소프트웨어 공학보다 훨씬 열등한 경우가 많습니다. 수학 및 빅 데이터 스토리지에 대한 이해가 더 깊지만 취업 측면에서는 일반 중소기업은 많은 양의 데이터를 처리할 수 없고, 대기업은 빅데이터 인재 채용 요건이 높기 때문에 석사 학위 학교에 우선권을 주어야 하며, 성적이 좋지 않은 학생은 2급만 수강하는 것이 좋습니다. 이 전공을 선택하지 않도록 최선을 다하십시오. 또는 이 전공을 선택한다면 컴퓨터 과학 및 기술 및 소프트웨어 공학으로 취급하십시오. 대학의 핵심은 Java 프로그래밍 또는 Python 프로그래밍 능력을 향상시키는 것입니다. 소프트웨어 관련 분야. 프로젝트에 집중하면 컴퓨터 및 소프트웨어 공학과 학생들과 취업 경쟁을 벌일 수 있습니다. 그렇지 않으면 이 전공을 마친 후 취업하기가 어렵습니다. 나는 현재 이 방향으로 많은 학생들과 접촉하고 있습니다. 이 학생들은 특정 빅 데이터 사고와 특정 수학적 지식을 갖추고 있지만 강력한 소프트웨어 작성 기술이 부족하거나 새 직업을 찾을 수 없다는 이유로 많은 회사에서 거부됩니다.

점수가 충분히 높고 학교 순위도 높으면 안심하고 선택할 수 있고, 대학원 입시를 준비한 뒤 대기업에 갈 수 있다. 개발, 소프트웨어 엔지니어링, 컴퓨터 과학 및 기술 분야의 학생들은 상대적으로 상당한 수준이며 순수 소프트웨어보다 훨씬 더 높은 급여를 받을 것입니다.

빅데이터를 하려면 일부 대기업에 가면 됩니다.