计算机课程有哪些？

计算机专业的课程有：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 *** 作系统、局域网组建、Linux服务器 *** 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。

扩展资料：

计算机专业就业方向：

市区及周边地区的党政机关、企事业、社会团体从事网站美工、网页设计、企业网络维护、电脑销售及从事相关专业等岗位。

电子商务（职业资格证书：电子商务员、助理电子商务师）

主要课程：

电子商务设备与工具安全 *** 作与维护、电子商务流程、电子商务网站设计与制作、网络营销实务、电子商务数据安全实务、条码编制实务等。

就业方向：

担任电子商务等专业公司项目策划与管理、技术管理；从事电子商务网站管理和维护、安全防范；机关、企事业的相关单位。

计算机专业的课程有：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 *** 作系统、局域网组建、Linux服务器 *** 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。

扩展资料：

计算机专业就业方向：

市区及周边地区的党政机关、企事业、社会团体从事网站美工、网页设计、企业网络维护、电脑销售及从事相关专业等岗位。

电子商务（职业资格证书：电子商务员、助理电子商务师）

主要课程：

电子商务设备与工具安全 *** 作与维护、电子商务流程、电子商务网站设计与制作、网络营销实务、电子商务数据安全实务、条码编制实务等。

就业方向：

担任电子商务等专业公司项目策划与管理、技术管理；从事电子商务网站管理和维护、安全防范；机关、企事业的相关单位。

课程1、物联网产业与技术导论 使用电子工业出版社《物联网：技术、应用、标准和商业模式》等等教材。 在学完高等数学，物理，化学，通信原理，数字电路，计算机原理，程序设计原理等课程后开设本课程，全面了解物联网之RFID、M2M、传感网、两化融合等技术与应用。 \x0d\课程2、C语言程序设计 使用清华大学出版社《C语言程序设计》等教材。 物联网涉及底层编程，C语言为必修课，同时需要了解OSGi，OPC，Silverlight等技术标准。 \x0d\课程3、Java程序设计 ，使用 机械工业出版社《Java语言程序设计教程》等教材。 物联网应用层，服务器端集成技术，开放Java技术也是必修课，同时需要了解Eclipse,SWT, Flash, HTML5,SaaS等技术。 \x0d\课程4、无线传感网络概论，使用 无线龙通讯科技出版社《现代无线传感器网络概论》、北京航空航天大学出版社《短距离无线通讯入门与实战》等教材。 学习各种无线RF通讯技术与标准，Zigbee， 蓝牙，WiFi，GPRS，CDMA，3G，4G，5G等等 。 \x0d\课程5、 TCP/IP网络与协议 ，《TCP/IP网络与协议》，清华大学出版社，等教材。 TCP/IP以及OSI网络分层协议标准是所有有线和无线网络协议的基础，Socket编程技术也是基础技能，为必修课。 \x0d\课程6、嵌入式系统技， 《嵌入式系统技术教程》，人民邮电出版社等教材。 嵌入式系统（包括TinyOS等IoT系统）,是物联网感知层和通讯层重要技术， 为必修课。 \x0d\课程7、传感器技术概论， 《传感器技术》，中国计量出版社，等教材。 物联网专业学生需要对传感器技术与发展，尤其是在应用中如何选用有所了解，但不一定需要了解传感器的设计与生产，对相关的材料科学，生物技术等有深入了解。 \x0d\课程8、RFID技术概论，《射频识别（RFID）技术原理与应用》，机械工业出版社，等教材。 RFID作为物联网主要技术之一，需要了解，它本身（与智能卡技术融合）可以是一个细分专业或行业，也可以是研究生专业选题方向。 \x0d\课程9、工业信息化及现场总线技术，《现场总线技术及应用教程》，机械工业出版社，等教材。 工业信息化也是物联网主要应用领域，需要了解，它本身也可以是一个细分专业或行业，也可作为研究生专业选题方向。 \x0d\课程10、M2M技术概论 ， 《M2M: The Wireless Revolution》，TSTC Publishing，等教材。 本书是美国“Texas State Techinical College”推出的M2M专业教材，在美国首次提出了M2M专业教学大纲，M2M也是物联网主要领域，需要了解，建议直接用英文授课。 \x0d\课程11、物联网软件、标准、与中间件技术 ，《中间件技术原理与应用》，清华大学出版社，《物联网：技术、应用、标准和商业模式》，电子工业出版社，等教材。 物联网产业发展的关键在于应用，软件是灵魂，中间件是产业化的基石，需要学习和了解，尤其是对毕业后有志于物联网技术发展的学生[4]。

主要课程有计算机应用基础、应用文写作、数学、英语、德育、电工与电子技术、计算机网bai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 *** 作系统。
还有局域网组建、Linux服务器 *** 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。
计算机学科的特色主要体现在：理论性强，实践性强，发展迅速按一级学科培养基础扎实的宽口径人才，体现在重视数学、逻辑、数据结构、算法、电子设计、计算机体系结构和系统软件等方面的理论基础和专业技术基础

随着全球化、科技的迅速发展，计算机的普及及对人类生活的渗透，伴随着大量创新的计算机职业岗位的出现。岗位的出现必然对人才提出了充分的需求。互联网作为朝阳行业，很多人看到了互联网行业广阔的发展前景，想要进入互联网行业。但是，互联网这么多方向，该怎么选择呢？互联网有哪些方向呢？

目前比较热门的IT培训课程可以根据学习内容和就业方向等不同分为几个大类：

程序代码类：Java、PHP、Web前端、C++、Python等;

维护运维类：Linux运维、云计算、网络安全、大数据等;

视觉设计类：UI/UE设计、三维视觉设计等;

营销类：互联网营销、SEO、SEM、新媒体运营、电商运营等。

对于不了解IT行业的人，可能不太容易理解这些专业方向的差别，为大家各自解释下。

一、程序代码类

从就业方向上讲，也就是人们常说的程序员，主要做后台程序，就比如我们浏览的各个网站，网站的后台开发就是基于程序代码实现的，网站的很多功能，比如用户注册登录、筛选、加入购物车或加入收藏这些功能都要靠程序员实现。从学习内容上讲，各个细分的方向区别较大，学习的难度也各有区别，就业之后的岗位选择也大有不同，虽然Java、PHP、Web前端、C++、Python的从业者薪资各有区别，但是普遍薪资较高。尤其是在有2-3年的从业经验之后，薪资增长速度和幅度十分诱人。

二、维护运维类

从就业方向上来讲，主要从事的工作如网络系统的运营维护、服务器的运营维护、硬件设备的运营维护等等。运维的职责覆盖了一个产品从设计到发布、运行维护、变更升级及至下线的生命周期。因此对于各类IT企业，都非常重要。而且如Linux运维、网络安全这类运维类专业课程的学习门口较低、就业门槛也较低，薪资却是很可人的。大数据和云计算属于比较高端的技术方向，也是代表着未来大前景的方向，因此备受众多名企青睐，薪资待遇自然非常好。

三、视觉设计类

主要做的工作是就是我们日常生活中最可见的，如网页的设计、APP的界面设计等等，因此视觉设计类从业者，一般会比较有成就感。现在无论是什么规模的企业，都离不开设计师，因此学习这类课程，就业机会很大，选择也多，当然薪资也是很不错的。

四、营销类

无论互联网营销、SEO、SEM、新媒体运营、电商运营，这些的就业方向大多都是和运营类岗位相关的，也是目前很多大学生比较青睐的就业方向，可以发挥自己的很多想法和创意，而且晋升的路径也比较理想，当然薪资也是不错的。

这是网络工程要学的课程：这是网络工程师的主要课程：
第一阶段
1、计算机 *** 作基础
2、Office办公自动化
3、计算机组装与维护
4、精讲TCP/IP技术
5、网络设备调试
6、职业素养课：养成教育
第二阶段
1、Windows Server系统管理
2、Windows Server 服务器配置
3、Linux系统管理与SHELL脚本编程
4、Linux 服务器配置与应用
5、SQL Server 数据库管理与应用
6、Pyhton网络编程
第三阶段
1、网络设备与网络设计CCNA
2、IPV6及无线网络技术
3、网络安全
4、（黑客攻防技术）
5、结构化综合布线
6、Linux服务器 *** 作系统
7、SQL Server数据库设计查询
第四阶段
1、企业网安全管理（硬件防火墙）
2、高级路由和交换技术CCNP
3、云计算、云存储技术
4、毕业综合实训

首先我们要了解Java语言和Linux *** 作系统，这两个是学习大数据的基础，学习的顺序不分前后。
Java ：只要了解一些基础即可，做大数据不需要很深的Java 技术，学java SE 就相当于有学习大数据。基础
Linux：因为大数据相关软件都是在Linux上运行的，所以Linux要学习的扎实一些，学好Linux对你快速掌握大数据相关技术会有很大的帮助，能让你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大数据软件的运行环境和网络环境配置，能少踩很多坑，学会shell就能看懂脚本这样能更容易理解和配置大数据集群。还能让你对以后新出的大数据技术学习起来更快。
好说完基础了，再说说还需要学习哪些大数据技术，可以按我写的顺序学下去。
Hadoop：这是现在流行的大数据处理平台几乎已经成为大数据的代名词，所以这个是必学的。Hadoop里面包括几个组件HDFS、MapReduce和YARN，HDFS是存储数据的地方就像我们电脑的硬盘一样文件都存储在这个上面，MapReduce是对数据进行处理计算的，它有个特点就是不管多大的数据只要给它时间它就能把数据跑完，但是时间可能不是很快所以它叫数据的批处理。
记住学到这里可以作为你学大数据的一个节点。
Zookeeper：这是个万金油，安装Hadoop的HA的时候就会用到它，以后的Hbase也会用到它。它一般用来存放一些相互协作的信息，这些信息比较小一般不会超过1M，都是使用它的软件对它有依赖，对于我们个人来讲只需要把它安装正确，让它正常的run起来就可以了。
Mysql：我们学习完大数据的处理了，接下来学习学习小数据的处理工具mysql数据库，因为一会装hive的时候要用到，mysql需要掌握到什么层度那你能在Linux上把它安装好，运行起来，会配置简单的权限，修改root的密码，创建数据库。这里主要的是学习SQL的语法，因为hive的语法和这个非常相似。
Sqoop：这个是用于把Mysql里的数据导入到Hadoop里的。当然你也可以不用这个，直接把Mysql数据表导出成文件再放到HDFS上也是一样的，当然生产环境中使用要注意Mysql的压力。
Hive：这个东西对于会SQL语法的来说就是神器，它能让你处理大数据变的很简单，不会再费劲的编写MapReduce程序。有的人说Pig那它和Pig差不多掌握一个就可以了。
Oozie：既然学会Hive了，我相信你一定需要这个东西，它可以帮你管理你的Hive或者MapReduce、Spark脚本，还能检查你的程序是否执行正确，出错了给你发报警并能帮你重试程序，最重要的是还能帮你配置任务的依赖关系。我相信你一定会喜欢上它的，不然你看着那一大堆脚本，和密密麻麻的crond是不是有种想屎的感觉。
Hbase：这是Hadoop生态体系中的NOSQL数据库，他的数据是按照key和value的形式存储的并且key是唯一的，所以它能用来做数据的排重，它与MYSQL相比能存储的数据量大很多。所以他常被用于大数据处理完成之后的存储目的地。
Kafka：这是个比较好用的队列工具，队列是干吗的排队买票你知道不数据多了同样也需要排队处理，这样与你协作的其它同学不会叫起来，你干吗给我这么多的数据(比如好几百G的文件)我怎么处理得过来，你别怪他因为他不是搞大数据的，你可以跟他讲我把数据放在队列里你使用的时候一个个拿，这样他就不在抱怨了马上灰流流的去优化他的程序去了，因为处理不过来就是他的事情。而不是你给的问题。当然我们也可以利用这个工具来做线上实时数据的入库或入HDFS，这时你可以与一个叫Flume的工具配合使用，它是专门用来提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方(比如Kafka)的。
Spark：它是用来弥补基于MapReduce处理数据速度上的缺点，它的特点是把数据装载到内存中计算而不是去读慢的要死进化还特别慢的硬盘。特别适合做迭代运算，所以算法流们特别稀饭它。它是用scala编写的。Java语言或者Scala都可以 *** 作它，因为它们都是用JVM的。

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