最吃香的计算机专业分享计算机专业有哪些 _生活百科

不管考公考编还是进国企央企，计算机专业是招录大户，对大多数理科生而言，计算机类专业依然是工科类第一选择。
但计算机类专业，总共分为18个专业，分别是：计算机科学与技术、软件工程、网络工程、信息安全、物联网工程、数字媒体技术、智能科学与技术、空间信息与数字技术、电子与计算机工程、数据科学与大数据技术、网络空间安全、新媒体技术、电影制作、保密技术、服务科学与工程、虚拟现实技术、区块链工程、密码科学与技术。
但细分专业之间的区别还是比较大的。在普通批报考中，我只建议大家考虑其中六个主流专业。
今天我们对计算机类六个主流专业一一进行详解，大家记得把文章点赞收藏起来。
一、计算机科学与技术
这个专业是最正统的计算机类专业，它覆盖的知识范围非常广，包括了数学，物理等学科知识，同时也锻炼编程实践能力，所以它的就业面很广，适合所有分数段的考生。
顶尖的程序员可以拿到年薪几十万甚至上百万，而数理能力不是特别强的同学出来以后也只能当普通的程序员，工作强度大，而且极容易遇到35岁职业危机。
所以如果数学成绩一般般，只能读二本的计算机专业，建议尝试考公考编以及国企，毕竟计算机专业在考公考编，国企央企当中岗位还是不少的。
如果数理成绩比较好，建议考研，出来以后收入更高，考公考编能进的单位，能选的岗位也会更好。
二、软件工程
软件工程也是一门很吃香的专业，毕业之后非常好找工作，收入和计算机科学与技术专业差不多，同样也适合各分数段的考生。
跟计算机科学与技术相比的话，计算机科学与技术更偏向综合知识，适合对软件和硬件都感兴趣的考生。而软件工程更偏向软件知识，更适合那种对软件本身感兴趣的考生。
软件工程很重视实践和理论结合，两方面需要并行。在进入实际工作中，这个专业需要终身学习，因为技术更新迭代的太快了，如果缺乏学习精神，很容易在这个行业里被淘汰。
如果成绩好能进入985或者211，将来可以进入互联网大厂做研发工作。
如果分数只能进普通的一本或者二本，毕业之后可以考虑进中小型公司，想要工作稳定可以考虑考公考编或者进国企，央企，考军队文职等，体制内的各单位对这个专业也有招聘岗位。
三、信息安全
信息安全这个专业主要研究的是信息安全和保密，网络安全，信息系统等方面的知识，将来可以运用各种防护措施对网络信息，服务器等进行保护。
这个专业更适合高分段的考生，能读985，211毕业之后可以进一些安全类的软件公司或者大型企业的信息安全岗位工作。
由于安全类的岗位并不多，就业门槛也就高一些，所以我们一般不建议普通二本分数段的学生学这个专业。
女生要慎重报考，因为搞不好就要通宵熬夜去处理一些应急事件。
四、数字媒体技术
数字媒体技术专业毕业生的就业方向主要是和数字媒体相关的公司和单位，比如游戏，动漫公司，影视制作公司，短视频，VR虚拟现实，AR增强现实等公司。
这个专业经常和数字媒体艺术混淆，实际上它们是不同的。数字媒体技术更偏向于编程开发，只允许理科生报考。而数字媒体艺术更倾向于美工设计，只允许艺考生报考。
这个专业适合所有分数段的考生，而且由于各领域在广告宣传或者工作管理中不同程度上运用了数字媒体技术，它的就业面虽然没有计算机科学与技术，软件工程那么广，但也适中。
在大学期间，和计算机科学以及软件工程比没有那么多的数学和物理方面的课程，反倒是有很多和媒体艺术相关的课程，比如数字动画创作，数码摄影，影视后期合成等。
高中数学，物理较为薄弱的考生可以考虑这个专业，这个专业有很多女生报考，男女比例比较均衡。
五、智能科学与技术
智能科学与技术这个专业主要研究的是人类的思维，意识，推理，记忆，学习，交互等各种智能活动的机理，如何模拟人类智能行为的基本理论方法和技术。
通俗点来讲就是用人工智能结合工程技术去替代人类的活动，提高工作效率，可以把这个专业视作为人工智能专业的软件部分。
由于目前人工智能方面的岗位只有少数大公司和创业公司才有，人工智能工程师门槛比较高，在招聘的时候只有985或者211的毕业生才有机会，这个专业更适合高分段的考生，它的就业面比较窄。
如果上不了985或者211，更适合报计算机或者软件工程等好就业的专业。
六、数据科学与大数据技术
数据科学与大数据技术这个专业主要研究的是计算机和大数据处理技术。比如今日头条等平台会通过算法推荐用户更偏爱的内容，这里用的就是大数据处理技术。
它是一个典型的交叉学科，会涉及到数学，统计学和计算机这三个学科。
想学好可不简单，在大学期间有许多数学课程，对数学的要求很高，学习压力很大，如果高中数学达不到120分就不要考了。
这个专业很好，但大数据找工作还是要看学历加技术的。很多普通的学校没有能力开设这个专业，毕业生学不了多少东西。它更适合高分段的考生报考，只有好学校才有实力开设好这个专业。
【最吃香的计算机专业分享计算机专业有哪些】未来就业比较适合去一些大数据相关的公司或者岗位，如互联网公司的用户数据处理团队，咨询公司的数据分析岗位等等，就业面较窄，但薪资待遇还不错。

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