计算机类六个主流专业，你了解多少？

但计算机专业共分为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、电子与计算机工程学、数据科学与大数据技术、网络空间安全、新媒体技术、影视制作、安全技术、服务科学与工程、虚拟现实技术、区块链工程、密码学与技术。

但细分专业之间的差异还是比较大的。 一般批量申请中计算机系有哪些专业，我只建议大家考虑六个主流专业。

今天我们就对六大主流计算机专业进行一一详细讲解。 请记得点赞并保存文章。

1.计算机科学与技术

这个专业是最正统的计算机专业。 它涵盖的知识面非常广泛，包括数学、物理等学科知识。 它还锻炼了编程实践技能，因此就业机会广泛，适合各个成绩水平的考生。

顶尖的程序员年薪可以达到几十万甚至上百万，而数学、理科不是特别强的学生毕业后只能做普通程序员。 工作强度大，35岁的他们极有可能遭遇职业危机。

所以，如果你数学成绩一般，只能学计算机两个专业，建议你尽量考公考和国企。 毕竟计算机专业正在公考，国企、央企的岗位还是很多的。

如果你的数学和科学成绩不错，建议考研。 毕业后，你的收入会更多，你可以进入公考可以录取的单位，你可以选择的职位也会更好。

2. 软件工程

软件工程也是一个非常热门的专业。 毕业后找工作非常容易。 收入与计算机科学与技术专业的差不多。 它也适合所有分数级别的考生。

与计算机科学与技术相比，计算机科学与技术是更为综合性的知识，适合对软件和硬件都感兴趣的考生。 软件工程更侧重于软件知识，更适合对软件本身感兴趣的考生。

软件工程非常注重实践与理论的结合，两个方面需要齐头并进。 当进入实际工作时，这个专业需要终身学习，因为技术更新迭代太快。 如果你缺乏学习精神，你很容易在这个行业被淘汰。

如果成绩好，能进入985或者211网校头条，以后就可以进入各大互联网公司做研发工作。

如果你的成绩只能进入普通的第一、第二课本，可以考虑毕业后加入中小型公司。 如果想要稳定的工作，可以考虑参加公考或者进入国企、央企，或者参加军民考试。 系统内各单位都对这个专业很感兴趣，也有招聘岗位。

3、信息安全

信息安全专业主要学习信息安全与保密、网络安全、信息系统等方面的知识，未来可以采用各种防护措施来保护网络信息、服务器等。

该专业比较适合高分考生。 985、211毕业后，可以在一些安全软件公司或者大型企业的信息安全岗位工作。

由于与安全相关的岗位不多，就业门槛较高，所以我们一般不建议一般二级学士学位的学生学习该专业。

女生要谨慎申请，因为她们可能要熬夜应对紧急情况。

4.数字媒体技术

数字媒体技术专业毕业生就业方向主要是与数字媒体相关的公司和单位，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。

该专业经常与数字媒体艺术混淆，但实际上它们是不同的。 数字媒体技术更注重编程开发，只允许理科生申请。 数字媒体艺术更偏向于艺术设计，只允许艺术类考生申请。

该专业适合各个成绩水平的考生，而且由于各个领域在广告或工作管理中不同程度地使用数字媒体技术，因此其就业前景虽然不像计算机科学与技术和软件工程那么广阔，但仍然适中。

大学期间，数学和物理课程没有计算机科学和软件工程那么多。 反而有很多与媒体艺术相关的课程，比如数字动画创作、数字摄影、影视后期合成等。

高中数学、物理基础薄弱的考生可以考虑该专业。 报考该专业的女生较多，男女比例比较均衡。

5、智能科技

智能科学与技术专业主要研究人类思维、意识、推理、记忆、学习、交互等智能活动的机制，以及如何模拟人类智能行为的基本理论方法和技术。

通俗地说，就是用人工智能与工程技术相结合来代替人类活动​​，提高工作效率。 该专业可以看作是人工智能专业的软件部分。

由于目前从事人工智能岗位的大公司和初创公司仅有少数，因此人工智能工程师的门槛相对较高。 招聘时，只有985、211毕业生才有机会。 该专业比较适合高分考生。 就业范围相对狭窄。

如果考不上985或者211的话，申请计算机或者软件工程等就业好的专业比较适合。

6. 数据科学与大数据技术

数据科学与大数据技术专业主要研究计算机与大数据处理技术。 例如，今日头条等平台会利用大数据处理技术，通过算法推荐用户喜欢的内容。

它是一门典型的交叉学科计算机系有哪些专业，涉及数学、统计学和计算机科学三个学科。

学好并不容易。 大学里有很多数学课程。 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，就不要参加考试。

这个专业很好，但是找大数据工作还是要看学历和技能。 很多普通学校没有能力开设这个专业，毕业生也学不到什么东西。 比较适合分数高的考生申请。 只有好的学校才有实力开设这个专业。

未来就业比较适合与大数据相关的公司或岗位，比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，就业范围窄，但薪资还不错。