电脑硬件开发需要什么专业

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本文目录一览：

• 1、计算机分哪几个专业
• 2、电脑硬件开发需要什么专业
• 3、现在学计算机学什么专业好？

计算机分哪几个专业

# 硬件

### 硬件工程师

指在计算机领域里，需要接触到电路底层的工程师，实际上在电气领域，在电方向上分为强电和弱电，强电指高压传输，电动机等高电流作为能源动力领域，弱点就是指微电子方向的信息处理领域。计算机硬件工程师的工作范围在弱电，主要内容主要有PCB设计（印制电路板），ic（芯片）设计，FPGA工程师。往上还包括涉及针对特定硬件做系统开发维护的嵌入式工程。

#### PCB工程师、FPGA工程师、IC工程师

专业术语大家可能不太懂，就举例一下每种工程师对应的工程产品吧。

PCB工程师的工作就是设计一个高速稳健的交通网络，把电路板上各个功能不同的模块连接起来。他们的工作环境如下所示。

FPGA全称叫现场可编程逻辑阵列，就是理解为一个可以编程的硬件。传统意义上的集成电路是定制化的，针对特定的需求设计特定的电路板。而fpga可以通过熔断机制来动态修改电路的结构，达到动态编程的效果，简单点说，针对一块FPGA，你可以把他烧制成视频编码器，也可以烧制成无线wifi通信模块。虽然这些算法都可以通过软件实现，但是硬件实现的效果算法成本更低。开发语言常用的有VHDL（硬件描述语言）。

IC工程师就是设计一个高效运算的大脑，涉及到流水线机制，超频，最重要的是解决纳米级别下电流扰动问题，最大的制约因素也是材料工艺问题。

以上三种岗位其实在现代学术分支类还是属于EE下的子类，事实上从事这个方向的人也大部分是学习电子电路工程的同学。这个专业的特点就是强者通吃，全球唯二的两家芯片公司intel、AMD。而且他们的核心竞争力并不是芯片设计能力上，而是在制作工艺上。现在在移动终端统一江湖的还有英国Acorn有限公司设计的ARM芯片，它只是提供一个解决方案，设计图纸，具体的制造还得是华为，三星自己开场设立。但是同时又有很多小众领域，比方说无人机，安全门等等你又需要做专门的PCB设计，所以硬件工程师也是有市场需求基础的，但是也不多。从技能需求来看，要求数学知识扎实，逻辑严密，电子电路知识更多，类似工具反而并不是显得那么重要。从未来的发展前景来看，随着智能硬件物联网的推广，会有一波大红利。

岗位需求：IC << FPGA = PCB

薪资 ：IC >> FPGA = PCB

#### 嵌入式工程师

**系统级别嵌入式** 16教育网

主要是针对特定硬件移植一套操作系统，类似于linux，VxWorks等，甚至于自己开发一个只能满足需求的未知系统，你需要读管脚信息，读时序。但是大部分还是使用成熟的系统移植，自己写系统一来太慢，二来肯定很多坑。相对来说在这个层面上的人都是大牛。或者做一些驱动开发，比如说，每年让无数游戏宅剁手的最新NVIDIA显卡，都需要这个级别的工程师来做相应的显卡驱动。

薪资水平绝对高，起薪百万级别，入门门槛也绝对高，业内最强不是在研究所，而是在公司。

**应用级别嵌入式**

在基于已经能跑的机器上做开发，比如说，操作系统已经提供了最基本的文件管理，内存管理，CPU管理的情况下。你在此基础上做特定应用的开发。普遍打交道的语言工具是C。本人实验室其实是这个方向的，有过军工和国企的一些项目，从这层往上，到架构师之前，本人至少都接触过一些。能说点自己的感悟，而不是查资料了。

做嵌入式应用开发最蛋疼的不是开发而是调试，在这一层做开发会有各种奇葩问题，比方说你昨天还跑得好好的，今天可能就崩了，可能是硬件问题，虚焊？电容击穿？电路板电流扰动？也可能是软件问题，野指针（很少有系统做了虚拟内存，你所有操作都是在实际的内存空间上操作的），内存溢出。

薪水来看，起薪比较低，今年华为给的算是不错了，能到16K，但是随着你对业务的熟悉，工资是没有上限的，最终达到的升级状态就是系统级别嵌入式工程师。

## 软件

### 桌面程序工程师

传统的桌面应用软件类似于office，浏览器啊在PC端上运行的软件。主流的开发框架有Qt，MFC，.NET。现在还比较强势的一些桌面应用领域就是微软的office和桌面游戏公司。以及基于微软的C#的开发应用，基于QT的C++开发应用。其他的不是特别了解，但是给我的感觉就是这个市场不怎么活跃，招人很少，身边也没有认识的人走这条路线。经知友私信补充，这个行业的薪资并没有随着互联网浪潮而有大幅度增长，该知友在.NET平台下使用C#开发，有5年的从业经验，15年的薪资水平在11k左右，后来转行去了android，当然这可能只是个例，有很多厉害的人我们可能不知道，先谢谢这位知友知友了。

### 网络应用工程师

从google发迹以来，基本上所有新兴的巨无霸公司，facebook，bat，amazon都是依赖于互联网的发展，依赖于这群互联网应用工程师。同时他们也就是在网上自称为码农的这个群体。他们这个群体应该能占到计算机领域70%以上的研发人员。

#### 前端开发

广义的前端就是指呈现在用户视觉的领域，直接可以让用户感受到的开发，往下会细分为web，andoroid，ios。

#### web前端（h5前端）

web前端指在浏览器（包括手机和pc浏览器，或者是webview控件，甚至于搭载JS引擎的任意环境）上运行的一系列应用。

传统意义上的前端主要是指网页，html,css,js那一套了，或者再加上html5,css3。但是最近几年前端发了很多变化。

这个方向是这几年的大热门，随着机器性能的提高，v8引擎的普及，虽然js和c，java的运算效率还是差上很远，但是目前来看对于呈现展示内容已经基本够用，所以，近几年出现了各种叛逃，比如说cocos2d-js来做游戏，react-native来做客户端啊。同时，随着大量人才的涌入，特别是这两年，大量的前端框架，解决方案让你感觉跟不上时代，讲真，两年前还是JQuery的天下，现在你不知道Vue，Angular都不好意思打招呼。同时由于机器性能的提高和V8引擎的强劲有力，脚本语言的另一个优点就是无须编译运行，导致了它可以实现一个其他语言无法做到的事情---动态更新，可以在app不发版的情况下动态的大幅度更改它，进一步的增加了JS的需求量。

薪资比起前两年来看涨了不少，而且市场需求量也很大，基本上任何应用都没有完全脱离web的框架内。门槛也不算高，但是往下深入一样会有很多东西要学。

#### android和iOS

android是一个基于linux内核开发的开放源代码移动操作系统，由Google成立的Open Handset Alliance（OHA，开放手持设备联盟）持续领导与开发，主要设计用于触屏移动设备如智能手机和平板电脑。iOS（原名 iPhone OS，自 iOS 4 后改名为 iOS）是苹果公司为移动设备所开发的封闭源代码操作系统，所支持的设备包括 iPhone、iPod touch 和 iPad。

目前看来，智能机市场上，android的市场份额在四分之三以上，ios占了大概五分之一，剩下的都是什么塞班，winphone我们应该不用考虑，你应该也不会想做这个的。虽然android和ios市场占有率相差悬殊，但是android工程师和ios工程师基本上能维持相同的人数，所以你如果想从事移动端开发，就业市场来看的话,没有很大的区别。

技术层面来看两个其实比较像，主要的区别其实是生态圈的比较。

相应来说，可能android的入门成本门槛比较低，java相对于Object-C，swift来说还是比较流行的，同时，相对于iOS（mac电脑+苹果手机+一年100刀的开发者账号）的起始1.5W的投入来看，可能android的竞争会更激烈一些。

由于android的开放性，基于开源的linux开发，所以业内会有很多公司针对于android做所谓的“深度定制”，“适合国人的智能手机”等，那就导致了android的各式各样，不同的手机厂商在某些细节方面又有不同的理解，倒是android开发最大的一个问题就是适配。同时由于android的权限开放性，他会有很多可以hack的地方，针对android的木马病毒（360管家）很多，你要考虑到的东西会很多，不过目前来看，android的每次发版，安全性也越来越好，权限管理也越来越规范，以后会越来越好。而iOS的封闭特性，相对来说被发现的漏洞少（并不是不多，我个人觉得绝对比android多），但是每次爆出都是大新闻，它的开发相对来说规范很多，有很多成熟的解决方案，他的主要问题其实是iOS审核这块，大部分的公司都有过app被appstore毙过的经历。

另外，最近苹果公司也在推swift，如果你要做iOS，由于各种历史问题，OC并不能完全弃掉，但是swift也会成为你求职的考点或者亮点，通过同事的反应来看，swift比OC更爽，它更愿意做swift。

#### 后端开发

后端开发指的是，在为前端提供数据支撑的一个大的总类，包括数据库，业务逻辑处理，数据处理等。主要的开发语言分两个方向编译型语言，java，c/c++等，他的特点就是运行效率高，相同机器配置的情况下能支撑更大的访问量，适用于超高并发度，比方说淘宝后台是java，网易游戏腾讯游戏是c++。另一种就是以php、python等解释性语言，他们的特点就是开发效率高，无需编译，写完就能运行，主要针对一些运算量不大的中小型网站，比如说你的个人博客，管理后台。

##### 运维工程师

特意把它从后端中拿出来，主要是他的开发任务比较少，但是同样很重要，当数量量达到一定程度，数据库服务器都有上千台的时候，就需要专业的人士做做数据维护的工作了，它的工作难度一样很多，容灾备份，热替换。而且目前的趋势都是服务化，组件化，虚拟化，一样有各种难题有待于你去解决。但是从市场需求来看，只有大厂才会招专业的运维工程师，创业公司100台服务器以下的小公司一般都是托管到各种云，然后由后台工程师兼任。

##### 通俗意义上的后台开发

也就是那些经常说自己是业务狗的屌丝码农，觉得不做架构设计比较low，他们主要的工作就是实现pm的工作需求，比方说双十一来了，pm说，这个要添加一个抢红包的功能，然后后台业务狗就忙起来，要解决高并发下的死锁啊，重复请求啊，带宽啊各种功能，当然也需要前端，但是前端并不需要考虑复杂的并发性问题。而如果这些业务狗在处理高并发问题上有所建树，那么他们就能一步步升级为架构师。那个时候就可以把屌丝码农的屌丝去掉了。

### 测试工程师

一个产品或者一个新的功能需要上线，必须要经过完备的测试，测试工程师目前其实有两种，一种是纯测试，另一种是他的升级版测试开发工程师，它能在测试的过程的顺手把小bug改了而不需要返工。好的测试开发工程师工资也可以比做开发的工资高。

而且你们也不要小看测试这个东西，不要以为你只会点点鼠标看看对不对这么简单，合格的测试工程师需要熟悉各种测试工具，能自己写测试脚本，能找到bug，而且还能知道为什么会出现bug。这个工种一般也都是大公司才会配置的，对于小公司来说，一般就是开发人员自己也是自己的测试人员。

### 安全工程师

同样一个产品或者一个新的功能需要上线，不仅需要要经过完备的功能测试，还有一向就是安全性测试。而由于安全性测试可能需要的知识比较多，所以又会有一个单独的工种来这个。

或者你们也许更喜欢叫他们黑客（坏孩子），白帽子（好孩子）。他们游走在法律的边缘，或做着侠士的行为而不为人所知，或调皮捣蛋想整一个大新闻，更有甚者违法牟利。但是必须指出，他们确实互联网圈子里最有创新精神，反抗精神的人，当然我不是说的那些连脚本都不会写的工具小子了。我指的是阿桑奇，中本聪（主要是技术吊，思维吊，但是没做啥好事）。他们是IT圈的安拉，耶稣基督，精神偶像。必须指出，走安全工程师这条路必须得先走一条边缘线，要想有最好的防守你得先知道别人是怎么进攻的。薪水来看并不是特别有竞争力（不包括黑产）。从业人员这几年很多看到的情况是好孩子越来越多，但是中国的大环境不是特别好（乌云都被关了）。

### 架构师

从这里往后，已经算是程序员界的高富帅了，可以称的上是半个科学家。架构师的工作差不多已经基本脱离代码了，他的主要工具从VIM，EClipse变成了word，ppt。他主要觉得技术选型，针对大容量高并发的问题制定解决方案。基本上他们都是由后台工程师升级打怪升上来的，好像听闻业界也有前端工程师升级为了CTO做架构的，但是毕竟还是少数，node的效率还是差了很多。

### 算法工程师

这类人，基本都是大学参加ACM竞赛拿过奖，或者本身思维逻辑严密性高，数学基础扎实，算法牛逼。如果你是一个数学系或者物理系的优秀毕业生想转IT，这个可以作为你的主要方向。这个算是建筑系里的学院派，从学校毕业之后就直接达到了这个等级，起薪很高。

#### 数据挖掘

它的作用就是从一堆数据中挖去你你想要的信息。打个比方，给你2008年到2016年所有的房屋成交量，房屋成交价格，土地成交量，人口增长，银行贷款利率变化等等很多信息，让你预测明年房价变化情况。他们就是干这个的，这个工作分三步走，爬数据，建模，写算法验证。

爬虫工程师，就是从各种国家统计局网站，链家网站爬去数据，存储为结构化的数据。

数学建模，建立各种数据之间的影响关系，影响因子。

写算法验证，大部分数据挖掘工程师好像都是用python，工具比较多，语法简单。

难点其实不是在写代码部分，而在于建模，如果设计一个有效的模型来量化这些数据间的联系。其中的影响因子权值就是他们的生命价值所在，所有他们会光荣的把自己称呼为“调参侠”，顾名思义，就是天天调整参数，让模型运算结果来匹配实际情况。

薪水很高，一般统计分析局或者大公司才会招人，而且还可以独立创业，像是知乎很有名的团支书，拿数据打脸的那种牛逼轰轰的人物。

另外再而外介绍一下量化交易，量化交易是指以先进的数学模型替代人为的主观判断，利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略，极大地减少了投资者情绪波动的影响，避免在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策。这个是计算机屌丝和金融高富帅融合的比较成功的一个新的工种，通过一个优秀的交易员建立一个理论交易模型，再有程序员实现代码，这个算是数据挖掘领域比较直接的变现交易，著名的知乎英国五毛，Lightwing（李轶睿）就是从事这个方向的，他们的薪水是按照日来的，关键也在于模型建立，而且都是通过技术面分析，确保收益，比如说从10块钱涨到了10.1块，即便它很可能涨到11块，他们也可能就会卖掉（算法策略），然后通过超高频率的买卖来确保收益，比如说虽然每次买卖只能赚一毛钱，但是他一天内买卖了几十手，而且大部分都赚了，总的收益可能也会有1块，所以量化交易也有叫高频交易的.

#### 人工智能

我好久也没看过这方面的书了，可能理解有误。大家经常看到的siri，或者聊天机器人之类的都是属于这种东西。他的本质还是一个有限自动状态机，在一个状态下在很多因素的影响下走向下一个状态，理论上你把你在三维世界所有的输入都考虑进去，而且都分别定义了相应的输出，他是可以做到人工智能的。但是这样写出来程序会非常大，电脑跑不动。我个人的理解，基于计算机简单的01唯一向性，真正意义上的人工智能还是蛮难实现的。比如说之前非常火的李世石大战阿法狗，在这种特定的应用下，输入很简单，围棋上的落子16*16，状态也很简单，2的16*16次方，在这个复杂度下，肯定也是没办法枚举的，他们会有降维算法各种算法来聚类他们的状态。

#### 深度学习

我们上面所说的数据挖掘会有一个调整参数的过程，而在深度学习领域，他会添加一个正向反馈，让你的参数由机器自动调整，让他计算的结果去自动匹配实际的结果。这个就是所谓的机器学习，就是把人为调参的过程让机器自动完成。

此外，人工智能，深度学习，数据挖掘并不是分开来看的，他们会存在一定程度上的重合。他们其实真正的难点实在各种降维算法，概率论，退火等数学领域。所有说他们算是半个科学家也就是这样原因了。

#### 性能效率支持

这个才是普遍意义上的互联网的算法工程师做的事情。比方说，我要求一个数的平方根，现在我们编程很简单，只需要sqrt（）就可以了，但是你如果看过这个的源码，你就会惊呼，感兴趣自己去搜，他并不是用牛顿莱布尼兹公式做的，它比牛顿牛逼多了，能提高100倍的效率。这只是一个很简单的例子，在实际应用中，当遇到大运算量的时候，就是他们该出场了。这部分功能其实大部分也是由后台工程是自己担任的，但是不排除大公司类似google，fb会特意招ACM来做算法支持，起薪很高。

在这里我特意提一下效率工程的头面担当，游戏引擎工程师（目前国内主要使用开源的unity3d）。主要做3D渲染，需要在计算机图形学方面有较高建树。类比于工业皇冠上的航天发动机一个级别。游戏开发只是一个特定方向的开发，，一样有客户端，web端，pc端，后台，数据库运维等。并没有需要单独拿出来一个讲。不过游戏开发工程师一般来说都是比较累的，但是同样薪水也是高，阴阳师团队今年估计年终奖拿100个月我都不稀奇。

### 标准化组织协会会员

这个也算是吧。比如说，美国电子工程协会，3GPP协会。他们主要是制作各种标准化协议。这个级别太高了，在特定领域，全球估计也就几十个人能做的了主吧。工资多少，人家应该都不在意这个东西。而且大部分还都是国家拨款或者公益组织拨款，反正不是盈利性质的。比如说，TCP/IP协议制定，5G协议制定。我也不知道他们从拿招人，可能是大学教授或者行业领袖吧。

### 量子计算机工程师

这个超级吊，这个是先驱，未来的计算机，至于他们干嘛的，怎么做，别问我，我不知道！！！

电脑硬件开发需要什么专业

关于电脑硬件开发的专业其实是很多的，计算机科学与技术算是一种，我现在在读的电子信息工程也是一种，还有我们学校另外开的，电子科学与技术等等都差不多，其实课都是差不多的，为了多招生所以开了很多不同的专业出来
至于你说的本科毕业工作2，3年8000元的待遇，，如果你读的不是清华，浙大等等很强的学校的话，基本是不可能的。而且就业的方向来讲，我们学校其实都是推荐类似于软件方向的，因为工作比较好找，纯粹的硬件的话是很难找到工作的，类似于好的地方，华为，华硕什么的想要进去就要有很大的实力和背景才行，而且主要的是背景
我们学校现在在读的我们这个类似专业的电脑硬件开发的，其实都是学的底层的硬件开始，我现在马上去读大三了，但是我估计即使读到最后，那些最高级的技术都是看不到了，而且专业课也有像软件方面发展的趋势，因为不管是编程，还是专业的软件管理，软件应用什么的，其实工作很好找的，因为市面上这类的公司是很多的。。
所以我想说的是无论是计算机科学与技术，还是电脑硬件开发，其实在中国的学生中都是没有多大意义的，中国国内根本没有几家顶尖的公司看联想看一个组装电脑去卖的。华硕看在中国招的也只会是管理层和销售层，真正的研发者不会来这里招的，都是台湾的。。其他的基本也都是这样，真正的中坚力量是那些和大学有合作的，深入合作，技术共享，共同创新的那种大学，类似于斯坦福，哈佛什么的。。而在中国，每个大学都会有实验室，都会和intel，和德州仪器什么的有合作，但是玩的都是什么单片机什么的，基本没多大用处，凭这个是不可能你用自己学到的去让老总给你这么高的待遇的
说是话，这个专业真的是没多大前途的，我马上大三了，现在也面临着找工作的困境。基本也没有什么地方好找的，好的话考个公务员，考进银行什么的，差的就只有去做网管了。
最后偏硬件开发其实还有一个出路，就是找市面上比较好的，潮流的产品去学习，去找工作就简单多了。类似于现在的平板，以前的山寨手机什么的,没什么技术含量,但是又需要一定的技术含量的..

现在学计算机学什么专业好？

16教育网(https://www.ts16z.com)小编还为大家带来现在学计算机学什么专业好？的相关内容。

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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