這些本科專業是啥，如何區分

高考已經謝幕，又到了一年一度公布成績填報專業的時候了。不僅高考考生面臨選專業的問題，許多對原專業不滿的大一老生或者是面臨分方向的大三學長同樣面臨同樣的問題：究竟這都是什麼專業，他們都要幹什麼呢，咋分呀？

下面和大家聊聊這些問題：首先聲明，以下是個人觀點，不具備官方引導的價值。

新興專業值不值選：

對于考生來說，選專業時還是建議排除新興專業，所謂的新興專業，就是近兩年剛剛開設的專業。譬如是物聯網、大數據、人工智能最近設置的專業也許這如果裡面有你非常非常感興趣的方向，如果你能忍受下面的潛在問題你可以試試。

新興專業在一般學校的教學上是一個盲區，當然頂尖學校清華北大不用擔心。而對于一般學校，比如二本學校來說，應該排什麼課，課程安排誰先誰後，哪些老師來講，這些學校辦公室的老師之前有沒有過相關經驗？你可以發現這類專業很多狀況都是未知的。所以，有的能力不足的學校，每當開新專業往往都是趕鴨子上架，甚至有些老師都沒搞過相關方向就被拉來上課了。加上高校的排課本來就比較保守，一般講解的都是很成熟的理論，和工業界存在一定程度的脫節，一直有理論重于實踐的诟病，在新興專業裡由于工業應用有限，這個問題可能存在更嚴重的問題。

比如我的堂弟讀書的時候，有新專業叫物聯網，在他們學校是首屆招生。許多同學就是沖着它新取得，結果到畢業才發現:很多課和計算機科學與技術專業是一樣的，與物聯網直接相關的課程沒多少，甚至有些人連物聯網的很多概念都是模棱兩可的。最後物聯網專業學生無論找工作還是讀研，後續的方向與本科專業不相關了。

由于排課就不一定科學，本科階段主要學習的是本專業的基礎知識，同時還要兼顧部分同學的深造需求，一般能好好上并有所收獲的專業課本來就不多。這都會影響到畢業後專業的對口性。

所以說，往往對口的工作能力達不到，能力達到的可能不招你這個專業。譬如在一般學校的大數據專業基本上幹不了大數據開發，人工智能專業也基本上搞不了算法。像是什麼物聯網專業，一般企業都沒有對應的崗位。不過專業不對口這個問題由來已久，并不隻有新興專業這樣，但如果選擇新興專業一定要有這樣的心理準備。

以我認識的一個同學所在學校的計算機學院為例，他們學校新開了一個專業叫人工智能專業？我大概了解了一下，這個專業需要學的内容。

首先，所有理科專業的基礎課程像高數、線代、概率論，他們學院為了夯實基礎，還安排了模電、數電、電路、大物以及對應的各種實驗課。

然後，計算機基礎的課程主要包括：C語言、面向對象編程、數據結構、算法、計算機網絡、操作系統、組成原理、微機原理、嵌入式等等，

下面該輪得到人工智能的專業課，主要課程為Python編程要學吧，包括了numpy、pandas、sklearn這些基礎庫；機器學習、深度學習課程，課程内容包括TensorFlow/Pytorch這些框架；同時還有配套的實驗課。

可見如此多的課程，四年時間很難深入學習

據他們老師說，學院原本要适當砍掉一些計算機科學的課程，尤其是組成原理、編譯原理、體系架構、模電、數電、嵌入式這些偏硬件的基礎課程，多安排人工智能專業和行業内的知識。但排課的學院老師對這個領域了解得不是很深，而且師資力量有限，怕招收的人多了老師安排不開。

所以國内某些學校的這些新興專業，基本上都是計算機科學/軟件科學加幾門新的專業課，組成的雜糅物。真正想從事人工智能、物聯網、大數據這些行業，依然有多知識和技能需要後期學校和訓練。

聊完了新興專業，再來分析分析計算機科學和軟件工程這兩個老專業。

首先說一下這兩個專業的選擇，選擇主要根據你以後想從事的具體行業來說。如果以後勵志想要當一個程序員，不論是用什麼語言，做什麼程序的程序員，選軟件就行。如果真對硬件感興趣，也就是比如喜歡搞搞硬盤，弄弄内存啥的，高端一點想要搞搞嵌入式，或者是鼓搗電路和元器件的，那可以考慮計算機科學專業。

另外提醒一下，學計算機的人不要一上來就想着軟硬兼修，真正想要軟硬兼修的人，指望隻是上課學的那點肯定是不夠的，業餘時間還需要大量的投入和學習，但遺憾的是很多人往往還沒入門，就被枯燥乏味的實驗勸退了。

另外，分享個趣事。我特地去某校的官網上看了一下，計算機學院博導簡曆滿滿當當寫了很多頁，其中數十名教授，研究方向反而集中在機器學習、人工智能，所以有深造需求的同學要認真考慮一下。

以上僅僅是一點小的建議，真正的選擇還是看自己的興趣，祝大家都能在自己喜歡的崗位上工作~

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