計算機有哪些專業？

結合自己清華和MIT學習,工作經歷來說說自己的觀點和體會吧，很多觀點都會帶有個人知識水平的局限性，如果有說錯的地方，請大方的指出來，或者您也可以寫下你在這個行業的領悟，希望這篇文章能幫助高考的孩子或者大一,大二不太了解的新生或者有意從事計算機方向的人的一本入門指南。接下來，我將從就業人數、著名公司、產品代表、門檻、工具、技能、業內現狀和發展前景，從軟件和硬件兩個大方向分別描述，至于非技術方向類似于產品，推廣運營我并不是特別了解，不敢瞎說。請大家積極分享同時提提意見。

先來一個思維導圖。

## 硬件

### 硬件工程師

指在計算機領域里，需要接觸到電路底層的工程師，實際上在電氣領域，在電方向上分為強電和弱電，強電指高壓傳輸，電動機等高電流作為能源動力領域，弱點就是指微電子方向的信息處理領域。計算機硬件工程師的工作范圍在弱電，主要內容主要有PCB設計（印制電路板），ic（芯片）設計，FPGA工程師。往上還包括涉及針對特定硬件做系統開發維護的嵌入式工程。

#### PCB工程師、FPGA工程師、IC工程師

專業術語大家可能不太懂，就舉例一下每種工程師對應的工程產品吧。

PCB工程師的工作就是設計一個高速穩健的交通網絡，把電路板上各個功能不同的模塊連接起來。他們的工作環境如下所示。

FPGA全稱叫現場可編程邏輯陣列，就是理解為一個可以編程的硬件。傳統意義上的集成電路是定制化的，針對特定的需求設計特定的電路板。而fpga可以通過熔斷機制來動態修改電路的結構，達到動態編程的效果，簡單點說，針對一塊FPGA，你可以把他燒制成視頻編碼器，也可以燒制成無線wifi通信模塊。雖然這些算法都可以通過軟件實現，但是硬件實現的效果算法成本更低。開發語言常用的有VHDL（硬件描述語言）。

IC工程師就是設計一個高效運算的大腦，涉及到流水線機制，超頻，最重要的是解決納米級別下電流擾動問題，最大的制約因素也是材料工藝問題。

以上三種崗位其實在現代學術分支類還是屬于EE下的子類，事實上從事這個方向的人也大部分是學習電子電路工程的同學。這個專業的特點就是強者通吃，全球唯二的兩家芯片公司intel、AMD。而且他們的核心競爭力并不是芯片設計能力上，而是在制作工藝上?，F在在移動終端統一江湖的還有英國Acorn有限公司設計的ARM芯片，它只是提供一個解決方案，設計圖紙，具體的制造還得是華為，三星自己開場設立。但是同時又有很多小眾領域，比方說無人機，安全門等等你又需要做專門的PCB設計，所以硬件工程師也是有市場需求基礎的，但是也不多。從技能需求來看，要求數學知識扎實，邏輯嚴密，電子電路知識更多，類似工具反而并不是顯得那么重要。從未來的發展前景來看，隨著智能硬件物聯網的推廣，會有一波大紅利。

崗位需求：IC << FPGA = PCB

薪資 ：IC >> FPGA = PCB

#### 嵌入式工程師

**系統級別嵌入式**

主要是針對特定硬件移植一套操作系統，類似于linux，VxWorks等，甚至于自己開發一個只能滿足需求的未知系統，你需要讀管腳信息，讀時序。但是大部分還是使用成熟的系統移植，自己寫系統一來太慢，二來肯定很多坑。相對來說在這個層面上的人都是大牛?；蛘咦鲆恍寗娱_發，比如說，每年讓無數游戲宅剁手的最新NVIDIA顯卡，都需要這個級別的工程師來做相應的顯卡驅動。

薪資水平絕對高，起薪百萬級別，入門門檻也絕對高，業內最強不是在研究所，而是在公司。

**應用級別嵌入式**

在基于已經能跑的機器上做開發，比如說，操作系統已經提供了最基本的文件管理，內存管理，CPU管理的情況下。你在此基礎上做特定應用的開發。普遍打交道的語言工具是C。實驗室其實是這個方向的，有過軍工和國企的一些項目，從這層往上，到架構師之前，本人至少都接觸過一些。能說點自己的感悟，而不是查資料了。

做嵌入式應用開發最怕的不是開發而是調試，在這一層做開發會有各種奇葩問題，比方說你昨天還跑得好好的，今天可能就崩了，可能是硬件問題，虛焊？電容擊穿？電路板電流擾動？也可能是軟件問題，野指針（很少有系統做了虛擬內存，你所有操作都是在實際的內存空間上操作的），內存溢出。

薪水來看，起薪比較低，華為一般給的算是不錯了，能到16K，但是隨著你對業務的熟悉，工資是沒有上限的，最終達到的升級狀態就是系統級別嵌入式工程師。

## 軟件

### 桌面程序工程師

傳統的桌面應用軟件類似于office，瀏覽器啊在PC端上運行的軟件。主流的開發框架有Qt，MFC，.NET?，F在還比較強勢的一些桌面應用領域就是微軟的office和桌面游戲公司。以及基于微軟的C#的開發應用，基于QT的C++開發應用。其他的不是特別了解，但是給我的感覺就是這個市場不怎么活躍，招人很少，身邊也沒有認識的人走這條路線。

### 網絡應用工程師

從google發跡以來，基本上所有新興的巨無霸公司，facebook，bat，amazon都是依賴于互聯網的發展，依賴于這群互聯網應用工程師。同時他們也就是在網上自稱為碼農的這個群體。他們這個群體應該能占到計算機領域70%以上的研發人員。

#### 前端開發

廣義的前端就是指呈現在用戶視覺的領域，直接可以讓用戶感受到的開發，往下會細分為web，andoroid，ios。

#### web前端（h5前端）

web前端指在瀏覽器（包括手機和pc瀏覽器，或者是webview控件，甚至于搭載JS引擎的任意環境）上運行的一系列應用。

傳統意義上的前端主要是指網頁，html,css,js那一套了，或者再加上html5,css3。但是最近幾年前端發了很多變化。

這個方向是這幾年的大熱門，隨著機器性能的提高，v8引擎的普及，雖然js和c，java的運算效率還是差上很遠，但是目前來看對于呈現展示內容已經基本夠用，所以，近幾年出現了各種叛逃，比如說cocos2d-js來做游戲，react-native來做客戶端啊。同時，隨著大量人才的涌入，特別是這兩年，大量的前端框架，解決方案讓你感覺跟不上時代，講真，兩年前還是JQuery的天下，現在你不知道Vue，Angular都不好意思打招呼。同時由于機器性能的提高和V8引擎的強勁有力，腳本語言的另一個優點就是無須編譯運行，導致了它可以實現一個其他語言無法做到的事情---動態更新，可以在app不發版的情況下動態的大幅度更改它，進一步的增加了JS的需求量。

薪資比起前兩年來看漲了不少，而且市場需求量也很大，基本上任何應用都沒有完全脫離web的框架內。門檻也不算高，但是往下深入一樣會有很多東西要學。

#### android和iOS

android是一個基于linux內核開發的開放源代碼移動操作系統，由Google成立的Open Handset Alliance（OHA，開放手持設備聯盟）持續領導與開發，主要設計用于觸屏移動設備如智能手機和平板電腦。iOS（原名 iPhone OS，自 iOS 4 后改名為 iOS）是蘋果公司為移動設備所開發的封閉源代碼操作系統，所支持的設備包括 iPhone、iPod touch 和 iPad。

目前看來，智能機市場上，android的市場份額在四分之三以上，ios占了大概五分之一，剩下的都是什么塞班，winphone我們應該不用考慮，你應該也不會想做這個的。雖然android和ios市場占有率相差懸殊，但是android工程師和ios工程師基本上能維持相同的人數，所以你如果想從事移動端開發，就業市場來看的話,沒有很大的區別。

技術層面來看兩個其實比較像，主要的區別其實是生態圈的比較。

相應來說，可能android的入門成本門檻比較低，java相對于Object-C，swift來說還是比較流行的，同時，相對于iOS（mac電腦+蘋果手機+一年100刀的開發者賬號）的起始1.5W的投入來看，可能android的競爭會更激烈一些。

由于android的開放性，基于開源的linux開發，所以業內會有很多公司針對于android做所謂的“深度定制”，“適合國人的智能手機”等，那就導致了android的各式各樣，不同的手機廠商在某些細節方面又有不同的理解，倒是android開發最大的一個問題就是適配。同時由于android的權限開放性，他會有很多可以hack的地方，針對android的木馬病毒（360管家）很多，你要考慮到的東西會很多，不過目前來看，android的每次發版，安全性也越來越好，權限管理也越來越規范，以后會越來越好。而iOS的封閉特性，相對來說被發現的漏洞少（并不是不多，我個人覺得絕對比android多），但是每次爆出都是大新聞，它的開發相對來說規范很多，有很多成熟的解決方案，他的主要問題其實是iOS審核這塊，大部分的公司都有過app被appstore斃過的經歷。

另外，最近蘋果公司也在推swift，如果你要做iOS，由于各種歷史問題，OC并不能完全棄掉，但是swift也會成為你求職的考點或者亮點，通過同事的反應來看，swift比OC更爽，它更愿意做swift。

#### 后端開發

后端開發指的是，在為前端提供數據支撐的一個大的總類，包括數據庫，業務邏輯處理，數據處理等。主要的開發語言分兩個方向編譯型語言，java，c/c++等，他的特點就是運行效率高，相同機器配置的情況下能支撐更大的訪問量，適用于超高并發度，比方說淘寶后臺是java，網易游戲騰訊游戲是c++。另一種就是以php、python等解釋性語言，他們的特點就是開發效率高，無需編譯，寫完就能運行，主要針對一些運算量不大的中小型網站，比如說你的個人博客，管理后臺。

##### 運維工程師

特意把它從后端中拿出來，主要是他的開發任務比較少，但是同樣很重要，當數量量達到一定程度，數據庫服務器都有上千臺的時候，就需要專業的人士做做數據維護的工作了，它的工作難度一樣很多，容災備份，熱替換。而且目前的趨勢都是服務化，組件化，虛擬化，一樣有各種難題有待于你去解決。但是從市場需求來看，只有大廠才會招專業的運維工程師，創業公司100臺服務器以下的小公司一般都是托管到各種云，然后由后臺工程師兼任。

##### 通俗意義上的后臺開發

也就是那些經常說自己是業務狗的屌絲碼農，覺得不做架構設計比較low，他們主要的工作就是實現pm的工作需求，比方說雙十一來了，pm說，這個要添加一個搶紅包的功能，然后后臺業務狗就忙起來，要解決高并發下的死鎖啊，重復請求啊，帶寬啊各種功能，當然也需要前端，但是前端并不需要考慮復雜的并發性問題。而如果這些業務狗在處理高并發問題上有所建樹，那么他們就能一步步升級為架構師。那個時候就可以把屌絲碼農的屌絲去掉了。

### 測試工程師

一個產品或者一個新的功能需要上線，必須要經過完備的測試，測試工程師目前其實有兩種，一種是純測試，另一種是他的升級版測試開發工程師，它能在測試的過程的順手把小bug改了而不需要返工。好的測試開發工程師工資也可以比做開發的工資高。

而且你們也不要小看測試這個東西，不要以為你只會點點鼠標看看對不對這么簡單，合格的測試工程師需要熟悉各種測試工具，能自己寫測試腳本，能找到bug，而且還能知道為什么會出現bug。這個工種一般也都是大公司才會配置的，對于小公司來說，一般就是開發人員自己也是自己的測試人員。

### 安全工程師

同樣一個產品或者一個新的功能需要上線，不僅需要要經過完備的功能測試，還有一向就是安全性測試。而由于安全性測試可能需要的知識比較多，所以又會有一個單獨的工種來這個。

或者你們也許更喜歡叫他們黑客（壞孩子），白帽子（好孩子）。他們游走在法律的邊緣，或做著俠士的行為而不為人所知，或調皮搗蛋想整一個大新聞，更有甚者違法牟利。但是必須指出，他們確實互聯網圈子里最有創新精神，反抗精神的人，當然我不是說的那些連腳本都不會寫的工具小子了。我指的是阿桑奇，中本聰（主要是技術吊，思維吊，但是沒做啥好事）。他們是IT圈的安拉，耶穌基督，精神偶像。必須指出，走安全工程師這條路必須得先走一條邊緣線，要想有最好的防守你得先知道別人是怎么進攻的。薪水來看并不是特別有競爭力（不包括黑產）。從業人員這幾年很多看到的情況是好孩子越來越多，但是中國的大環境不是特別好（烏云都被關了）。

### 架構師

從這里往后，已經算是程序員界的高富帥了，可以稱的上是半個科學家。架構師的工作差不多已經基本脫離代碼了，他的主要工具從VIM，EClipse變成了word，ppt。他主要覺得技術選型，針對大容量高并發的問題制定解決方案?；旧纤麄兌际怯珊笈_工程師升級打怪升上來的，好像聽聞業界也有前端工程師升級為了CTO做架構的，但是畢竟還是少數，node的效率還是差了很多。

### 算法工程師

這類人，基本都是大學參加ACM競賽拿過獎，或者本身思維邏輯嚴密性高，數學基礎扎實，算法牛逼。如果你是一個數學系或者物理系的優秀畢業生想轉IT，這個可以作為你的主要方向。這個算是建筑系里的學院派，從學校畢業之后就直接達到了這個等級，起薪很高。

#### 數據挖掘

它的作用就是從一堆數據中挖去你你想要的信息。打個比方，給你2008年到2016年所有的房屋成交量，房屋成交價格，土地成交量，人口增長，銀行貸款利率變化等等很多信息，讓你預測明年房價變化情況。他們就是干這個的，這個工作分三步走，爬數據，建模，寫算法驗證。

爬蟲工程師，就是從各種國家統計局網站，鏈家網站爬去數據，存儲為結構化的數據。

數學建模，建立各種數據之間的影響關系，影響因子。

寫算法驗證，大部分數據挖掘工程師好像都是用python，工具比較多，語法簡單。

難點其實不是在寫代碼部分，而在于建模，如果設計一個有效的模型來量化這些數據間的聯系。其中的影響因子權值就是他們的生命價值所在，所有他們會光榮的把自己稱呼為“調參俠”，顧名思義，就是天天調整參數，讓模型運算結果來匹配實際情況。

薪水很高，一般統計分析局或者大公司才會招人，而且還可以獨立創業，像是知乎很有名的團支書，拿數據打臉的那種牛逼轟轟的人物。

另外再而外介紹一下量化交易，量化交易是指以先進的數學模型替代人為的主觀判斷，利用計算機技術從龐大的歷史數據中海選能帶來超額收益的多種“大概率”事件以制定策略，極大地減少了投資者情緒波動的影響，避免在市場極度狂熱或悲觀的情況下作出非理性的投資決策。這個是計算機屌絲和金融高富帥融合的比較成功的一個新的工種，通過一個優秀的交易員建立一個理論交易模型，再有程序員實現代碼，這個算是數據挖掘領域比較直接的變現交易，著名的知乎英國五毛，Lightwing（李軼睿）就是從事這個方向的，他們的薪水是按照日來的，關鍵也在于模型建立，而且都是通過技術面分析，確保收益，比如說從10塊錢漲到了10.1塊，即便它很可能漲到11塊，他們也可能就會賣掉（算法策略），然后通過超高頻率的買賣來確保收益，比如說雖然每次買賣只能賺一毛錢，但是他一天內買賣了幾十手，而且大部分都賺了，總的收益可能也會有1塊，所以量化交易也有叫高頻交易的.

#### 人工智能

我好久也沒看過這方面的書了，可能理解有誤。大家經常看到的siri，或者聊天機器人之類的都是屬于這種東西。他的本質還是一個有限自動狀態機，在一個狀態下在很多因素的影響下走向下一個狀態，理論上你把你在三維世界所有的輸入都考慮進去，而且都分別定義了相應的輸出，他是可以做到人工智能的。但是這樣寫出來程序會非常大，電腦跑不動。我個人的理解，基于計算機簡單的01唯一向性，真正意義上的人工智能還是蠻難實現的。比如說之前非?；鸬睦钍朗髴鸢⒎ü?，在這種特定的應用下，輸入很簡單，圍棋上的落子16*16，狀態也很簡單，2的16*16次方，在這個復雜度下，肯定也是沒辦法枚舉的，他們會有降維算法各種算法來聚類他們的狀態。

#### 深度學習

我們上面所說的數據挖掘會有一個調整參數的過程，而在深度學習領域，他會添加一個正向反饋，讓你的參數由機器自動調整，讓他計算的結果去自動匹配實際的結果。這個就是所謂的機器學習，就是把人為調參的過程讓機器自動完成。

此外，人工智能，深度學習，數據挖掘并不是分開來看的，他們會存在一定程度上的重合。他們其實真正的難點實在各種降維算法，概率論，退火等數學領域。所有說他們算是半個科學家也就是這樣原因了。

#### 性能效率支持

這個才是普遍意義上的互聯網的算法工程師做的事情。比方說，我要求一個數的平方根，現在我們編程很簡單，只需要sqrt（）就可以了，但是你如果看過這個的源碼，你就會驚呼，感興趣自己去搜，他并不是用牛頓萊布尼茲公式做的，它比牛頓牛逼多了，能提高100倍的效率。這只是一個很簡單的例子，在實際應用中，當遇到大運算量的時候，就是他們該出場了。這部分功能其實大部分也是由后臺工程是自己擔任的，但是不排除大公司類似google，fb會特意招ACM來做算法支持，起薪很高。

在這里我特意提一下效率工程的頭面擔當，游戲引擎工程師（目前國內主要使用開源的unity3d）。主要做3D渲染，需要在計算機圖形學方面有較高建樹。類比于工業皇冠上的航天發動機一個級別。游戲開發只是一個特定方向的開發，，一樣有客戶端，web端，pc端，后臺，數據庫運維等。并沒有需要單獨拿出來一個講。不過游戲開發工程師一般來說都是比較累的，但是同樣薪水也是高，陰陽師團隊今年估計年終獎拿100個月我都不稀奇。

### 標準化組織協會會員

這個也算是吧。比如說，美國電子工程協會(IEEE)，3GPP協會。他們主要是制作各種標準化協議。這個級別太高了，在特定領域，全球估計也就幾十個人能做的了主吧。工資多少，人家應該都不在意這個東西。而且大部分還都是國家撥款或者公益組織撥款，反正不是盈利性質的。比如說，TCP/IP協議制定，5G協議制定。我也不知道他們從哪招人，可能是大學教授或者行業領袖吧。

### 量子計算機工程師

這個超級厲害，這個是未來的計算機先驅，我也只是略知一二,不敢細談,如果有興趣,請自行查閱瀏覽相關資料。

以上就是結合本人的有關計算機專業的學習和工作經驗,最后,希望通過這篇短文,能夠幫助你能更好的認識,理解計算機的專業的學習和工作內容。