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具有云计算专业的大学排名 全国高校计算机专业排名

2023-10-15 13:32:57 | 学子网

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具有云计算专业的大学排名 全国高校计算机专业排名

全国高校计算机专业排名

院校专业:

基本学制:四年 | 招生对象: | 学历:中专 | 专业代码:080901

培养目标

培养目标

培养目标:本专业培养德、智、体等方面全面发展,掌握数学与自然科学基础知识以及计算 机、网络与信息系统相关的基本理论、基本知识、基本技能和基本方法,具有较强的专业能力和良 好的综合素质,能胜任计算机科学研究、计算机系统设计、开发与应用等工作的高级专门人才。

培养要求:

1.掌握马列主义、毛泽东思想与中国特色社会主义基本理论,具有良好的人文社会科学素 养、职业道德和心理素质,社会责任感强;

2.掌握从事本专业工作所需的数学(特别是离散数学)和其他相关的自然科学知识以及一 定的经济学与管理学知识;

3.系统掌握计算机科学与技术学科的基础理论和专业知识,理解本学科的基本概念、知识 结构、典型方法,建立数字化、算法、模块化与层次化等核心专业意识;

4.掌握计算学科的基本思维方法和研究方法,具有良好的科学素养和一定的工程意识,并 具备综合运用所掌握的知识、方法和技术解决实际问题的能力;

5.具有终身学习意识以及运用现代信息技术获取相关信息和新技术、新知识的能力;

6.了解计算机科学与技术学科的发展现状和趋势,具有创新意识,并具有技术创新和产品 创新的初步能力;

7.了解与本专业相关的职业和行业的重要法律法规及方针政策,理解工程技术与信息技术 应用相关的伦理基本要求;

8.具有一定的组织管理能力、表达能力、独立工作能力、人际交往能力和团队合作能力;

9.具有一定的外语应用能力,能阅读本专业的外文材料,具有一定的国际视野和跨文化交 流、竞争与合作能力;

10.掌握体育运动的一般知识和基本方法,形成良好的体育锻炼习惯。

主干学科:计算机科学与技术。

核心知识领域:离散结构、基本算法、程序设计、数据结构、计算机组成、操作系统、计算机网 络、数据库系统、软件工程等。

核心课程示例(括号内为理论学时+实验或者习题课学时):

示例一:高级语言程序设计(40+48学时)、计算机导论(24+6学时)、集合论与图论(48学 时)、汇编语言程序设计(32+8学时)、电路44+16学时)、数理逻辑(32学时)、电子技术基础(32 +20学时)、数字逻辑设计(36+12学时)、数据结构与算法(40+24学时)、近世代数(32学时)、计 算机组成原理(48+60学时)、软件工程(48 +16学时)、形式语言与自动机(32学时)、数理逻辑 (32学时)、数据库系统(40+24学时)、操作系统(40+16学时)、计算机网络(36+30学时)、算法 设计与分析(32学时)、计算机体系结构(48学时)。

示例二:计算概论(72学时)、数据结构与算法(72学时)、数字逻辑设计(54学时)、集合论 与图论(54学时)、代数结构与组合数学(54学时)、数理逻辑(54学时)、微机原理(54学时)、计 算机组织与体系结构(54学时)、电路分析原理(72学时)、数字集成电路(72学时)、信号与系统 (54学时)、微电子与电路基础(54学时)、电子线路(72学时)、算法设计与设计(72学时)、脑与 认知科学(36学时)、人工智能导论(54学时)、编译技术及实习(54+72学时)、操作系统及实 习(54+72学时)、微机实验(0+72学时)、程序设计实习(0+72学时)、数字逻辑电路实验(O+ 72学时)、数字逻辑设计实验(0+72学时)、电子线路实验(0+72学时)、基础电路实验(0+72 学时)。

示例三:电路分析基础(68学时)、数字电路与逻辑设计(60+30学时)、模拟电子技术基础 (60+30学时)、信号与系统(68学时)、电路信号与系统实验(15 +15学时)、计算机导论(16学 时)、计算机通信与网络(56+20学时)、软件工程(30+16学时)、数据库系统(40 +12学时)、编译 原理(52+16学时)、人工智能(46学时)、操作系统(54+24学时)、程序设计基础(44+32学时)、 数据结构(54+24学时)、离散数学(一)(54学时)、计算机组织与体系结构(76+20学时)、微机 系统(50+20学时)、离散数学(二)(30学时)。

主要实践性教学环节:课程实验、课程设计、专业实习、毕业设计(论文)等。

主要专业实验:程序设计实验、数据结构实验、计算机组成实验、操作系统实验、数据库实验、 计算机网络实验。

修业年限:四年。

授予学位:工学学士或理学学士。

职业能力要求

职业能力要求

专业教学主要内容

专业教学主要内容

《C++程序设计》、《Java语言程序设计》、《数据库系统原理》、《计算机网络原理》、《计算机系统结构》、《数据结构》、《操作系统》、《软件工程》、《离散数学》 部分高校按以下专业方向培养:NET、JAVA、大数据、云计算、软件工程、金融信息化、嵌入式软件、传媒设计与制作、计算机网络技术、移动互联网信息与技术。

专业(技能)方向

专业(技能)方向

IT类企业:技术开发、程序设计、软件工程、硬件工程、产品经理、产品运营、产品设计; 政府、科研单位:网络安全、网络开发、系统维护、配置管理。

职业资格证书举例

职业资格证书举例

继续学习专业举例

就业方向

就业方向

发展前景:

用人单位对毕业生选择余地增加,导致对毕业生的要求将越来越高。在今后的一段时间内,由于中国经济发展可能会面临不平衡,中国计算机专业毕业生的就业仍将存在结构性的矛盾,最终导致计算机专业毕业生在职业选择时会出现“冷热”不均的现象。经济发达地区或工资待遇高的地区,仍将成为学生职业的首选,致使毕业生的需求显得相对过剩。用人单位在选择毕业生时有充分的选择余地,致使用人单位对毕业生的要求会越来越高,不仅要求毕业生具有一定的专业素养和综合素质,而且还要具备一定的职业能力,包括核心技能、行业通用技能和职业专门技能。因此,提升计算机专业学生的综合素质、培养职业能力日显突出和必要。

对应职业(岗位)

对应职业(岗位)

其他信息:

2017计算机科学与技术专业考研学校排名

全国共有100所招收计算机科学与技术专业研究生的学校参与了排名,其中排名第一的是清华大学,排名第二的是国防科学技术大学,排名第三的是北京大学,以下是计算机科学与技术专业考研学校排名具体名单:

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贵州计算机专业大学排名

贵州计算机专业大学排名如下:

1、贵州大学

是教育部与贵州省人民政府“以部为主、部省合建”高校,是国家“双一流”建设高校、“211工程”重点建设高校、“一省一校”重点建设高校,入选国家“2011计划”、中国政府奖学金来华留学生接收院校、孔子学院奖学金院校、全国深化创新创业教育改革示范高校。

2、贵州师范大学

是由中华人民共和国教育部与贵州省共建,以教师教育为特色的综合性学科布局的省属重点大学,入选高等学校学科创新引智计划、中西部高校基础能力建设工程、卓越教师培养计划、新工科研究与实践项目,贵州一流学科建设高校。

3、贵州医科大学

是国家“中西部高校基础能力建设工程”实施高校,贵州省属重点高等院校,贵州省医学博士学位授予单位,“卓越医生教育培养计划”试点高校,“临床医学硕士专业学位”试点工作单位,全国来华留学质量认证试点院校,临床医学硕士专业学位研究生培养模式改革试点高校。

4、遵义医学院

是国家卫生健康委员会与贵州省人民政府共建高校、卓越医生教育培养计划项目试点高校、贵州省国内一流学科立项建设高校,入选中西部高校基础能力建设工程。学校有新蒲校区、大连路校区、珠海校区三个校区,占地面积2515亩,建筑面积78万平方米。

5、贵州财经大学。

是贵州省经济管理人才培养基地,入选贵州省一流大学专业重点建设项目、贵州省一流大学一流平台建设(培育)项目、全国第二批深化创新创业教育改革示范高校。学校有花溪、鹿冲关两个校区,占地总面积5498亩,总建筑面积1086169.65平方米。

计算机专业简介:

计算机科学与技术主要研究计算机的设计与制造,包含计算机软件、硬件的基本理论、技能与方法,进行计算机系统和软件的开发与维护、硬件的组装等。例如:Windows系统的维护,手机APP的开发,台式电脑的整机装配等。相较于网络工程、软件工程。

课程:《C++程序设计》、《Java语言程序设计》、《数据库系统原理》、《计算机网络原理》、《计算机系统结构》、《数据结构》、《操作系统》、《软件工程》、《离散数学》。

部分高校按以下专业方向培养:NET、JAVA、大数据、云计算、软件工程、金融信息化、嵌入式软件、传媒设计与制作、计算机网络技术、移动互联网信息与技术。

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数据科学与大数据技术专业排名

数据科学与大数据技术专业大学排名:

1、哈尔滨工业大学

2、北京大学。

3、中国科学技术大学

4、电子科技大学

5、同济大学

6、华东师范大学

数据科学与大数据技术专业的详细介绍如下:

数据科学是关于数据的科学或者研究数据的科学。定义为: 研究探索Cyberspace中数据界奥秘的理论、方法、技术,研究的对象是数据界中的数据。与自然科学和社会科学不同,数据学和数据科学的研究对象是Cyberspace的数据,是新的科学。

大数据技术专业是指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。大数据牵扯的数据挖掘、云计算一类的,所以是数学一类的专业。

大数据技术应用范围不断增长,各大企业对技术人才的需求也是求贤若渴。大数据属于新兴的学科专业,在之前中国并没有太多的大数据人才积累,导致现在的大数据行业人才厚度很薄弱。

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