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  • 留学选专业的时候,不会傻傻分不清啦!|朗思教育

    计算机科学已成为许多学生的首选专业。说到计算机专业,这个称谓其实很笼统,​​导致很多学生和家长在留学时选择专业的时候困惑不解。

    例如以下专业:

    1、CS(计算机科学)计算机科学

    2、CE(计算机工程)

    3、EE(电气工程)电气工程

    4、SE(软件工程)软件工程

    5、IT(互联网技术)信息技术

    6、DS(数据科学)数据科学

    7、BA(商业分析)商业分析

    8、统计统计

    看起来很像,但又不一样。这也是很多想申请CS专业的同学经常混淆的一个专业,那么今天我们就来说说以上几组比较容易混淆的专业,有什么区别。再次选择专业时,您不会傻到分辨出差异!

    专业介绍

    01 计算机科学

    也就是说,计算机科学是一门系统地研究信息和计算的理论基础以及它们如何在计算机系统中实现和应用的学科。

    主要研究领域包括:人工智能、计算机体系结构、人机交互、软件工程、数据与数据库、多媒体(计算机图形学等)、网络、信息安全、管理信息系统MIS、生物信息学、计算理论等。

    02 电气工程

    习惯上分为Electronic Engineering(电子工程)和Power Engineering(动力工程),也就是我们常说的弱电和强电(弱电用于信息传输,强电作为动力源)。

    维基百科给出的定义是基于电子学和电磁学等物理学分支,涵盖了电子学、电子计算机、电力工程、电信、控制工程和信号处理等子领域的工程。

    主要研究方向有:通信与网络、信号处理、电子学、集成电路、光电子与光学、电力技术、电磁学、微结构、材料与器件、生物工程等。

    光看两个专业研究分支的名字,也能找到一些端倪。两个专业有很多交叉点,比如计算机中的图形学,EE中的图像处理和信号处理。例如,计算机中有网络,EE中有网络,虽然重点并不完全相同。

    03 计算机工程

    也可以理解为CS和EE交叉的主要部分。维基百科给出的定义是一个涵盖电气工程和计算机科学交叉部分的工程,其主要任务是设计和实现计算机系统。

    UCLA官网解释了CS和CE的区别。CE适合那些有良好CS基础,对计算机系统硬件比较感兴趣的人。在美国,CE有时会在CS系下开设,称为计算机科学与工程系,有的会在EE系下开设,称为电气与计算机工程系。纯EE多指EE系有而CS系没有的方向,如电磁、半导体、光电、强电等极化器件、材料、物理方向。

    04 软件工程

    软件工程,研究和应用如何以系统化、标准化、量化和程序化的方式开发和维护软件,以及如何将经过时间验证的管理技术与当前可用的最佳技术方法相结合的学科。是CS下的一个分支领域,专注于工程应用与实现。这个方向很受欢迎,也是最接近码农工作的方向。

    05 资讯科技

    即信息技术是主要用于管理和处理信息的各种技术的总称,主要应用计算机科学和通信技术来设计、开发、安装和实施信息系统和应用软件。虽然 IT 经常使用 CS、SE 和信息系统的相关技术,但它的独特之处在于它侧重于对最终用户施加影响,而不是侧重于创造新技术。

    计算机科学和一些相关课程以技术为中心。虽然计算机科学家总是深入研究技术的物理和功能方面,但专业人士关心的是如何应用技术来解决人们的问题。

    06 数据科学/商业分析/统计

    数据科学是一门跨学科学科,近年来越来越受欢迎。它是一门利用数据学习知识的学科,其目标是通过从数据中提取有价值的部分来生产数据产品。它结合了许多领域的理论和技术,包括应用数学、统计学、模式识别、机器学习、数据可视化、数据仓库和高性能计算。

    对于数据科学项目,完美的申请者是具有很强的数学、统计和计算机知识。有数学知识作为理论基础,有统计方法作为数据分析工具,有计算机知识作为编程手段。

    那么让我们更进一步。随着大数据时代的到来,我们经常要处理海量的数据。分析这些海量数据的最终目的是什么?自然,我们希望他能指导我们的决策。这涉及到业务分析的级别。因此,商业分析项目和数据科学项目在内容上非常相似,但它们彼此关注。

    业务分析程序更侧重于使用数据分析来指导业务决策。该项目的课程中还会有商业类的课程,很多商科学生都会申请这个项目。每年,很多对数据科学感兴趣的申请者也会考虑一些商业分析硕士,因为没有那么多单独的数据科学项目。许多学校的数据科学是作为CS或统计系下的一个分支开设的,这只是一个集中。然而,随着这一研究领域的普及,越来越多的机构开始提供单独的数据科学项目。

    另一方面,统计数据进入了更宏观的层面。数据科学可以简单粗暴地理解为统计学的一个分支。统计学是一门研究如何在数据分析的基础上测量、收集、组织、总结和分析数据以给出正确信息的科学。既有理论研究,如高维、非参数等,也有更多应用层面的研究,如生物统计学、金融统计学等。

    就业方向

    下面内容选取几个典型的岗位来介绍一下日常主要负责哪些业务,让大家理解的更清楚:

    1.技术

    开发工程师

    一般概念中的技术职位是开发工程师计算机图形学有必要学吗,一般分为前端开发和后端开发。比如Java、C++开发属于后端开发,而HTML、JavaScript等属于前端开发。

    测试工程师

    对于一个产品来说,测试和开发一样重要。

    作为产品质量的把关者,测试工程师主要负责编写测试计划、执行测试工作、记录测试结果、定位问题、提出改进建议。

    运维工程师

    主要负责维护和保证整个服务的高可用,同时不断优化系统架构,提高部署效率,优化资源利用率。

    2.数据类

    数据挖掘与数据分析

    这两个职位都是做数据相关的工作,属于同一个领域,但侧重点不同:

    数据分析偏向于统计。主要负责数据可视化,生成各种分析报告和报告。需要很强的表达能力。

    数据挖掘侧重于算法和构建数据模型。它需要很强的编码能力,日常工作中的代码编写量很大。

    3.设计课

    用户交互设计师

    主要工作内容是通过调整页面内容来完善产品的数据指标,这需要交互设计师了解用户的使用习惯,比如应该如何安排各种功能模块,让用户感觉更舒服。

    以下内容将从技术角度帮助你梳理出你需要掌握的技能:

    一个合格的Java开发工程师需要掌握以下技能:

    1、JAVA方向

    自 1995 年问世以来,Java 以其优异的通用性、效率、平台可移植性和安全性成为世界上使用最广泛的开发语言。Java工程师是指使用Java语言完成软件产品的设计、开发、测试、运维的人员。

    2、WEB前端方向

    前端开发是创建网页或APP等前端界面并呈现给用户的过程。通过HTML、CSS、JavaScript以及各种衍生技术、框架和解决方案,实现互联网产品的用户界面交互。

    目前业界前端开发主要使用React、vue.js、AngularJS等框架计算机图形学有必要学吗,产品开发采用前后端分离的开发模式。那么除了以上基础知识和框架技能,还需要具备哪些呢?

    3、Python 方向

    Python的优势在于它可以广泛应用于云计算、系统运维、图形GUI、大数据、人工智能和机器学习等应用场景。随着行业的快速发展,被越来越多的人喜爱和使用。

    Python 提供了高效的数据结构,并允许进行简单高效的面向对象编程。Python 语法和动态类型,以及解释语言的性质,使其成为大多数平台上用于脚本和快速应用程序开发的编程语言。项目的开发。

    同时,随着大数据、人工智能等新兴产业的快速发展,Python是目前国内最流行的编程语言之一。那么我们需要哪些技能来开发Python技术呢?

    最后,建议同学们可以根据自己的未来规划,提前了解行业和工作发展细节,选择更适合自己的路径。

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