电脑的专业分析 | 分析计算机专业

1. 分析计算机专业

大学的计算机专业只要学习高等数学就可以了。而数学分析是数学专业的内容。过于抽象缺少应用性。对计算机专业帮助不大。

计算机专业对高等数学有一定的依赖性。数学分析是一门纯理论数学专业课程，而计算机专业只需要应用数学基础，而高等数学更符合这要求。所以一般来说计算机专业只需要学习高等数学就可以了。

2. 计算机专业分析报告

从总体上来看，2022年计算机专业考研估计会变得比较难。这一方面是由于考研人数增多，另一方面也是由于计算机专业太过热门造成。由于近年来考研人数大量增加，而计算机专业又是考研中的热门专业，报考人数显得尤其多，所以考研会变大。

3. 分析计算机专业排名

1 清华大学 

2国防科技大学 

3 北京大学 

4北京航空航天大学 

5华中科技大学

6 浙江大学 

7 北京邮电大学 

8 哈尔滨工业大学 

9 上海交通大学 

10 中南大学 

11中国科学技术大学 

12深圳大学 

13 中国人民大学 

14 四川大学 

15 北京理工大学 

16 西安交通大学 

17 大连大学 

18 东南大学 

19 西北工业大学 

20 南京大学 

21电子科技大学 

21东北大学 

22 杭州电子科技大学 

23 复旦大学 

24 河海大学 

25 吉林大学 

26 武汉大学 

27河南科技大学 

28 湖南大学 

29 昆明理工大学 

30苏州大学 

31 宁波大学 

32 西安电子科技大学 

33南京邮电大学 

34 暨南大学 

35中山大学 

36 战略支援部队信息工程大学 

37 天津大学 

38 上海科技大学 

39 南开大学 

40 山东大学 

41 重庆大学 

42 东北电力大学 

43河南师范大学 

44 大连理工大学 

45 同济大学 

346北京交通大学 

47 新疆大学

4. 分析计算机专业学什么

高等数学，离散数学，线性代数与解析几何，概率统计与随机过程。

5. 分析计算机专业就业前景

当下各种技术当中，IT技术是较受人们欢迎的，也是高薪技术，

特别是IT中的java软件技术存在很大的晋升发展空间，

随着科技不断发展，java工程师人才的需求还在不断的加大，

由于人才的紧缺，这一门职业相对于其它专业薪资待遇还是不错的，

我从事IT教育多年，如果有IT方面的问题，也可以咨询我！

6. 计算机数据分析专业

一、课程设置不同

1、大数据专业将从大数据应用的三个主要层面（即数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘）系统地帮助企业掌握大数据应用中的各种典型问题的解决办法。

包括实现和分析协同过滤算法、运行和学习分类算法、分布式Hadoop集群的搭建和基准测试、分布式Hbase集群的搭建和基准测试、实现一个基于、Mapreduce的并行算法、部署Hive并实现一个的数据操作等等，实际提升企业解决实际问题的能力。

2、计算机专业：计算机应用基础、应用文写作、数学、英语、德育、电工与电子技术、计算机网络技术、C语言、计算机组装与维修、企业网安全高级技术、企业网综合管理、windows server 2008操作系统。

局域网组建、Linux服务器操作系统、网络设备与网络技术（主要学习思科、华为公司设备的配置、管理、调试）、SQL Server、网络综合布线技术、CAD绘图等。

二、专业定位不同

1、计算机专业是计算机硬件与软件相结合、面向系统、侧重应用的宽口径专业。通过基础教学与专业训练，培养基础知识扎实、知识面宽、工程实践能力强，具有开拓创新意识，在计算机科学与技术领域从事科学研究、教育、开发和应用的高级人才。

2、大数据采集与管理专业是从大数据应用的数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘等层面系统地帮助企业掌握大数据应用中的各种典型问题的解决办法的专业。

三、培养目标不同

计算机专业：

1、掌握电子技术和计算机组成与体系结构的基本原理、分析方法和实验技能，能从事计算机硬件系统开发与设计。

2、掌握程序设计语言、算法与数据结构、操作系统以及软件设计方法和工程的基本理论、基本知识与基本技能，具有较强的程序设计能力,能从事系统软件和大型应用软件的开发与研制。

3、掌握并行处理、分布式系统、网络与通信、多媒体信息处理、计算机安全、图形图象处理以及计算机辅助设计等方面的基本理论、分析方法和工程实践技能，具有计算机应用和开发的能力。

4、掌握计算机科学的基本理论，具有从事计算机科学研究的坚实基础。

大数据专业：

1、掌握大数据与Hadoop生态系统。详细介绍分析分布式文件系统HDFS、集群文件系统ClusterFS和NoSQL Database技术的原理与应用；分布式计算框架Mapreduce、分布式数据库HBase、分布式数据仓库Hive。

2、掌握关系型数据库技术。详细介绍关系型数据库的原理，掌握典型企业级数据库的构建、管理、开发及应用。

3、掌握分布式数据处理。详细介绍分析Map/Reduce计算模型和Hadoop Map/Reduce技术的原理与应用。

4、掌握海量数据分析与数据挖掘。详细介绍数据挖掘技术、数据挖掘算法–Minhash, Jaccard and Cosine similarity，TF-IDF数据挖掘算法–聚类算法；以及数据挖掘技术在行业中的具体应用。