首先，這些專業學生畢業後的工作內容可能與我們在手機上看到的app有關，比如QQ、微信、西瓜視頻、騰訊視頻、今日頭條、美團、百度地圖等。它與這些應用程序有什麽關系？
計算機科學與技術
本專業的主要課程有數學、物理、計算機編程、電子電路和操作系統。可以選修壹些嵌入式系統、可視化技術、生物信息學、人工智能相關的課程。其集中的實踐環節有Java開發、匯編語言、微博技術、數據庫、APP開發、it項目實踐。
其實這個專業的核心課程是數據結構，計算機組成，操作系統，數據庫原理，計算機網絡，軟件工程，然後學壹門自己非常精通的計算機語言就能找到高薪。它的核心能力壹定是編程，可以開發項目，比如開發壹個APP，做壹個信息系統，開發壹個小程序。畢業後的就業方向是去互聯網公司或者軟件公司，或者去其他行業的公司信息部門。本科生收入3000萬到4萬不等，月薪很高。差距也很大。拿高薪的學生都是很有能力的，不是學校強。也有很多985大學辦不了雙非本科的現象。
所以計算機專業適合那些不愛背，不愛背誦，甚至英語不太好，但是數學物理不學也能學好，而且愛幹，還有點刨根問底的精神。這樣的學生等著妳高薪去學計算機專業。那些英語學的特別好，數學怎麽學又不是很靈活的同學，要慎重申請。平時靠記憶而不是推理學習的同學也要慎重申請。雖然妳學的是熱門專業，但是工資可能不高。
有的家長可能會說，就算我工資不高，也比很多其他專業高，可能還會高壹兩千，但這沒什麽意義。妳聽說過嗎，35歲的工程師不被壹些大的互聯網公司續約，也就是35歲就會面臨轉行，但是有些工作隨著年齡的增長越來越吃香。比如他們學醫，35歲就成為骨幹，然後學計算機。這個時候已經到了強弩之末，所以學計算機的邏輯壹定是每個月要賺到其他工作兩個月甚至三個月以上的收入，否則35歲以後學計算機沒有天賦會很難受。
軟件工程
軟件工程學習的基礎課和計算機沒有太大區別，主要是數學、物理、計算機原理、計算機網絡。專業核心課程增加了軟件體系結構、軟件項目組織與管理、軟件工程等課程。專業選修課還是可以選擇雲計算、機器學習、人工智能等課程，甚至大數據處理等壹些課程。集中實踐的環節主要是工程研究與實踐、工程實踐。項目實踐簡單來說就是開發壹個項目，可以是壹個APP，可以是壹個信息系統，也可以是壹個小程序。
本專業的學習和計算機相差不大，是近親。核心課程包括軟件工程基礎、軟件體系結構、軟件項目組織與管理等。畢業後就業方向和計算機專業差不多。就業單位就像以騰訊、阿裏為代表的大型企業。學不好，只能去壹些中型或者小公司寫程序。如果適合計算機，就適合軟件工程，收入差不多。如果學的好，可以去下圖列出的這些企業上班。這些企業非常多，可以拿高薪。
信息安全
信息安全的基礎課和計算機、軟件工程差不多，包括數學、計算機網絡、數據結構、電路、物理。但是，和計算機、軟件工程相比，他的核心課程差很多。核心課程主要包括操作系統與安全、密碼學與應用、軟件安全、網絡安全和編譯原理。與安全相關的專業課很多，比如信息內容安全、信息安全工程與管理、計算機取證、信息隱藏技術等。選修課中，仍然可以選擇Java語言開發、算法分析與設計、WEB技術、並行計算、嵌入式人機交互、人工智能。Java是計算機的必備語言，但只是信息安全的選修課。
集中實踐的環節是基礎實踐、網絡與家庭網絡、計算機原理與匯編語言的應用，然後是信息安全相關的實踐課程。與計算機科學與技術、軟件工程相比，其核心課程變化較大，主要是學習壹系列與安全相關的課程，如密碼學、軟件安全、網絡安全等。畢業最適合就業的公司是阿裏的安全領域，呂蒙科技，安恒信息，亞信安全，沈心，Chianxin，華為，新華三，天融信，騰訊雲，要麽去大公司做安全相關的業務，要麽直接去這類公司做安全。如果妳安全學得好，技術好，可以在這些公司做網絡安全相關的技術開發或者維護。但是如果在大學裏練好編程技能，也可以搶計算機科學與技術、軟件工程專業學生的飯碗，做編程工作，這樣就業面會更廣。
這個專業的學習難度會對數學有更高的要求。這個專業要想得到壹份好工作，第壹件事就是學習精細的安全課程，第二件事就是提高自己的程序開發能力。完成這個專業後的收入和前兩個專業差不多。如果能成長為安防領域的專家，收入非常高。
數據科學和大數據技術
本專業的基礎課還需要學習數據結構、數據庫、操作系統、計算機網絡、數學、電子電路，在數學方面，會加強科學計算和數學建模的學習。數學的學習難度比以上三個專業稍微難壹點。專業核心課程包括算法分析與設計、機器學習、大規模數據庫技術、可視化、大數據采集與融合、數據倉庫、分布式與雲計算、智能搜索與引擎。專業課增加了Python數據處理和R語言數據處理與轉換，可以選修Java編程、WEB編程和移動APP應用開發，比如Java\WEB移動應用開發，這是計算機與軟件工程的必修課，但是在大數據中。
集中培訓主要包括數據處理和大數據綜合應用實踐。大數據科學與技術專業和前三個專業差別很大。其核心課程更傾向於與大數據、機器學習、分布式系統和雲計算、大數據庫技術、數據倉庫、深度學習、可視化等相關的算法分析與設計。學了以後主要可以做大數據采集、數據存儲、數據分析、數據可視化和應用，所以學習的時候除了學習壹些基本的編程技術，數學模型方向的課程會很多，大規模數據存儲相關的課程也會增加。編程會重點學習Python和R語言，但這兩種語言都比較簡單。
這個專業的畢業生在編程能力上往往比計算機科學與技術、軟件工程差很多。他們會對數學方向和大數據存儲方向有更深入的了解，但是在就業方面，因為壹般的小企業涉及不了很多數據，而且大企業對大數據人才的招聘要求高，首選碩士學校，所以推薦成績不好的學生。只能考壹兩門的同學盡量不要選這個專業，或者選了這個專業就當計算機科學、技術、軟件工程學。大學的核心是提高妳的Java編程或者Python編程的能力，或者開發軟件相關的項目，這樣妳才能和計算機、軟件工程的學生競爭就業，否則妳學了這個專業真的很難就業。
目前接觸了大量這個方向的同學。這些學生雖然具有壹定的大數據思維和壹定的數學知識，但由於缺乏較強的軟件編寫能力，還是被很多企業拒之門外，或者只能另謀高就。如果妳分數夠高，學校排名高，妳可以放心選擇，而且妳要準備考研，然後去大公司，所以工資也很可觀，甚至比純軟件開發、軟件工程、計算機科學與技術的學生還要高。可以去壹些大公司做大數據。