컴퓨터류의 전공은 컴퓨터 과학과 기술, 소프트웨어 엔지니어링, 정보 보안, 빅데이터 등 절대적으로 인기 있는 전공이라고 할 수 있다. 이 전공들은 어떻게 고르고, 읽은 후에 어떤 차이가 있습니까? 많은 학부모들이 이렇게 심층적인 지식을 가지고 각 전공의 내포를 깨달을 수 없기 때문에 어느 전공이 더 좋은지 구분할 방법이 없다. 소편은 학습 내용과 난이도, 취업 방향, 보수를 통해 여러분을 위해 깊은 해석을 할 것입니다. < P > 우선 이 전공 졸업 후 업무 내용은 모두 우리 휴대폰에서 본 앱 (예: QQ, 위챗, 수박 동영상, 텐센트 동영상, 오늘의 헤드라인, 미단, 바이두 지도 등) 과 관련이 있을 수 있는데, 어떻게 이런 앱과 관계가 있을까요? < P > 컴퓨터 과학 및 기술 < P > 이 전공은 수학, 물리학, 컴퓨터 프로그래밍, 전자 회로, 운영 체제를 주로 공부합니다. 임베디드 관련 과정, 시각화 기술 관련 과정, 생물 정보학 과정, 인공지능 관련 과정을 선택할 수 있습니다. 그것의 중앙 집중식 실천은 자바 개발, 어셈블리 언어, 웨이보 기술, 데이터베이스, Java 개발, it 프로젝트의 실천이다. < P > 사실, 이 전공의 가장 핵심 과목은 가장 배워야 할 과목은 데이터 구조, 컴퓨터 구성, 운영 체제, 데이터베이스 원리, 컴퓨터 네트워크, 소프트웨어 공학이다. 그리고 자신이 매우 정통한 컴퓨터 언어를 하나 더 배우면 고임금을 찾을 수 있다. 핵심 역량은 프로그래밍, 개발 프로젝트 (예: APP 개발, 정보 시스템 구축, 애플릿 개발) 여야 합니다. 졸업 후 취업하는 방향은 인터넷회사나 소프트웨어회사, 또는 다른 업종에 가는 회사의 정보부문이다. 학부생의 수입은 3 만 ~ 4 만원에 달하고, 매달 보수는 높고, 격차도 크다. 고임금 학생을 받는 것은 능력이 매우 강하다. 학교가 강하지 않다. 985 대학은 쌍비본과를 할 수 없는 현상도 많다. < P > 그래서 컴퓨터학과는 고등학교 공부는 기억을 좋아하지 않고, 암송도 좋아하지 않고, 영어도 잘 못하지만, 수학과 물리학은 어떻게 배울 필요가 없고, 손도 잘 배우고, 근본을 따지는 정신도 좀 있다. 이런 학우들이 컴퓨터 전공을 배우면, 고봉이 너를 기다리고 있다. (윌리엄 셰익스피어, 윈스턴, 컴퓨터명언) (윌리엄 셰익스피어, 윈스턴, 컴퓨터명언) 그리고 그 영어는 특히 잘 배웠고, 수학은 아무리 배워도 유연하지 않다. 신중하게 응시해야 한다. 평소에 기억에 의존해 추리하지 않는 학우도 신중하게 응시해야 한다. 비록 인기 전공을 배웠지만, 급여는 높지 않을 수도 있다. (윌리엄 셰익스피어, 햄릿, 공부명언) < P > 내 보수가 높지 않아도 다른 많은 전문 급여보다 높고, 1 ~ 2 천 명이 더 높을 수도 있지만, 그건 의미가 없다고 할 수도 있다. 35 세 엔지니어가 일부 인터넷 대기업 계약에 의해 재계약을 하지 않는다는 말을 들은 적이 있다. 즉 35 세에 전업에 직면하게 된다. 하지만 나이가 들수록 더 잘 먹는 직업도 있다. 예를 들면 다음과 같다. 이때는 이미 강궁의 끝에 이르렀기 때문에, 컴퓨터를 배우는 논리는 매달 하는 일보다 다른 일을 2 개월, 심지어 3 개월 이상 벌어야 한다. 그렇지 않으면 35 세가 되면 천부적인 재능이 없어 컴퓨터를 배우는 것도 힘들다. < P > 소프트웨어 엔지니어링 < P > 소프트웨어 엔지니어링 학습의 기본 과정은 컴퓨터와 크게 다르지 않습니다. 주로 수학, 물리학, 컴퓨터 원리, 컴퓨터 네트워크, 전문 핵심 과정은 소프트웨어 아키텍처, 소프트웨어 프로젝트 조직 관리, 소프트웨어 엔지니어링 등을 추가합니다. 전공 선택과목은 여전히 클라우드 컴퓨팅, 기계 학습, 인공지능, 심지어 빅데이터 처리와 같은 일부 과정을 선택할 수 있다. 집중 실천의 고리는 주로 엔지니어링 연구와 실습, 프로젝트지 인턴십이다. 프로젝트 실습은 간단하게 하나의 프로젝트를 개발하는 것이다. 앱, 정보 시스템, 애플릿 등이 될 수 있다. < P > 이 전공은 컴퓨터와 차이가 많이 나지 않고 가까운 친척이다. 핵심 과정은 소프트웨어 공학 기초, 소프트웨어 아키텍처, 소프트웨어 프로젝트 조직 관리 등 몇 가지가 더 많다. 졸업 후 취업 방향은 컴퓨터 전공과 거의 일치한다. 취업단위는 텐센트, 알리가 대표하는 대기업과 같다. 잘 배우지 못하면 중견기업 또는 소규모 회사에만 가서 프로그램을 쓸 수 있고, 컴퓨터 응시에 적합하면 소프트웨어 공사에 적합하고, 수입도 비슷하다. 만약 잘 배운다면, 아래 그림에 나와 있는 이 기업들로 가서 일할 수 있습니다. 이 기업들은 모두 매우 많고, 고임금을 받을 수 있는 기업입니다. (존 F. 케네디, 공부명언) < P > 정보 보안 < P > 정보 보안의 기초 과정은 컴퓨터 및 소프트웨어 엔지니어링과 비슷하며 수학, 컴퓨터 네트워크, 데이터 구조, 회로, 물리학이 있습니다. 그러나 그의 핵심 과정은 컴퓨터 및 소프트웨어 엔지니어링에 비해 크게 차이가 났다. 핵심 과정은 주로 운영 체제와 보안, 암호학 및 응용 프로그램, 소프트웨어 보안, 네트워크 보안, 컴파일 원리였다. 전문 수업에는 정보 콘텐츠 보안, 정보 보안 엔지니어링 및 관리, 컴퓨터 법의학, 정보 은닉 기술 등 보안 관련 과정이 많이 있으며 선택 과목에서는 Java 언어 개발, 알고리즘 분석 및 설계, 웹 기술, 병렬 컴퓨팅, 임베디드 인간-컴퓨터 상호 작용, 인공 지능을 선택할 수 있습니다. 자바 언어는 컴퓨터에 필수적인 언어이지만 정보 보안의 경우 선택 과목일 뿐이다. < P > 중앙 집중식 실습은 기본 실습, 네트워크 및 홈 네트워크, 컴퓨터 원리 및 어셈블리 언어, 정보 보안과 관련된 실습 과정을 적용하는 것입니다. 그것의 핵심 과정은 컴퓨터 과학과 기술, 소프트웨어 엔지니어링을 비교하면 변화가 비교적 크다. 주로 암호화, 소프트웨어 보안, 네트워크 보안과 같은 일련의 보안 관련 과정을 배워야 한다. 졸업이 가장 잘 되는 취업 회사는 알리의 안전 분야, 녹색연맹 기술, 안항정보, 아신안전, 신복, 기안신, 화웨이, 신화삼, 천융신, 텐문운이다. 대기업에 가서 안전 관련 업무를 하거나 직접 안전한 이런 회사를 하는 것이다. 만약 안전 방면을 잘 배우고 기술도 좋다면, 이들 회사에서는 사이버 보안과 관련된 기술 개발이나 기술 유지 관리를 할 수 있다. 하지만 대학에서 프로그래밍 능력을 단련하면 컴퓨터 과학과 기술, 소프트웨어 공학 학생의 밥그릇을 빼앗아 프로그래밍 작업을 할 수 있어 취업면이 더 넓어질 수 있다. (윌리엄 셰익스피어, 윈스턴, 컴퓨터명언) (윌리엄 셰익스피어, 윈스턴, 컴퓨터명언) < P > 이 전공학습난이도는 수학에 대한 요구가 좀 더 높아질 것이다. 이 전공이 취업을 잘하려면, 첫 번째는 정안전방면의 과정을 배워야 하고, 두 번째는 자신의 프로그램 개발 능력을 반드시 높여야 한다. 이 전공이 끝난 후의 수입은 앞의 두 전공과 비슷하다. 만약 네가 안전 분야에서 전문가가 될 수 있다면, 너의 수입은 매우 높다. < P > 데이터 과학 및 빅 데이터 기술 < P > 이 전공의 기초 과정도 데이터 구조, 데이터베이스, 운영 체제, 컴퓨터 네트워크, 수학, 전자 회로를 배워야 하며, 수학 방면에서 과학 컴퓨팅과 수학 모델링 등 관련 과정의 학습을 강화할 것이다. 수학의 학습 난이도는 위의 세 전공보다 조금 어려울 것이다. 전문 핵심 과정에는 알고리즘 분석 및 설계, 기계 학습, 대형 데이터베이스 기술, 시각화, 대형 데이터 수집 및 통합, 데이터 웨어하우스, 분산 및 클라우드 컴퓨팅, 지능형 검색 및 엔진, Python 데이터 처리, R 언어 데이터 처리 및 변경, 선택 과목은 Java 프로그래밍, 웹 프로그래밍, 모바일 앱을 선택할 수 있습니다 < P > 집중 교육은 주로 데이터 처리, 빅 데이터 종합 응용 실습으로, 빅 데이터 과학과 기술이라는 전공과 앞의 세 전공과의 차이는 매우 크다. 핵심 과정은 빅 데이터와 관련된 알고리즘 분석 및 설계, 기계 학습, 분산 시스템 및 클라우드 컴퓨팅, 대형 데이터베이스 기술, 데이터 웨어하우스, 심층 학습, 시각화 등을 선호한다. 학습 후, 주로 큰 데이터 수집, 데이터 저장, 데이터 분석, 데이터 시각화 및 응용 프로그램 등을 수행 할 수 있으므로 학습 할 때 몇 가지 기본 프로그래밍 기술을 배우는 것 외에도 수학 모델 방향에 대한 코스가 크게 증가하고 데이터의 대규모 저장 관련 코스가 증가하고 프로그래밍은 파이썬과 R 언어 학습에 중점을 둘 것입니다. 그러나이 두 언어 < P > 이 전공자는 프로그래밍 능력과 컴퓨터 과학, 기술, 소프트웨어 엔지니어링에 비해 차이가 많이 나는 경우가 많습니다. 수학 방향과 빅 데이터 저장 방향에 대해 더 잘 알고 있습니다. 하지만 취업 방면에서는 일반 중소기업이 대량의 데이터를 포함할 수 없고 대기업의 빅 데이터 인재에 대한 채용 요구 사항이 높고 석사 명교 우선이 필요하기 때문에 성적이 좋지 않은 학생을 추천합니다. 2 권의 학우 한 명만 시험할 수 있다면 가능한 한 이 전공을 선택하지 마라. 아니면 이 전공을 선택하면 컴퓨터 과학기술과 소프트웨어공학으로 읽게 된다. 대학의 핵심은 자신의 자바 프로그래밍이나 파이썬 프로그래밍 능력을 높이는 것이다. 아니면 소프트웨어 관련 프로그램을 개발할 수 있는 것을 위주로 해야 한다. 이렇게 하면 컴퓨터와 소프트웨어공학 동창들과 밥그릇을 빼앗을 수 있다. 그렇지 않으면 이 전공이 끝나면 정말 취업이 안 된다. < P > 저는 현재 이 방향의 학생들을 많이 접했습니다. 이 학생들은 어느 정도의 큰 데이터에 대한 사고와 수학 지식을 가지고 있지만 비교적 강한 소프트웨어 작성 능력이 부족해 많은 기업들에 의해 거절당하거나 찾을 수 있는 새로운 직업을 갖게 되었습니다. 점수가 충분히 높고 학교 순위가 상위권이라면 안심하고 선택할 수 있고 대학원 시험을 준비하고 대기업에 가야 한다. 이렇게 하면 보수도 상당할 것이다. 순수 소프트웨어 개발, 소프트웨어 엔지니어링, 컴퓨터 과학 및 기술 학생보다 보수가 더 높을 것이다. 큰 회사들에 가서 큰 데이터를 만들 수 있습니다.