Java工程师就业前景怎么样(java工程师发展前景)

Java是目前世界上最流行的计算机编程语言，是一种可以编写跨平台应用软件的面向对象的程序设计语言。这可以概括Java有着自己独特的优势：语言简单、是一个面向对象、分布式应用并且安全、体系结构中立并且可移植，最重要，它是一个动态语言。

权威统计机构统计在所有软件开发类人才的需求中，对Java工程师的需求达到全部需求量的60%~70%Java工程师的薪水相对较高，通常来说，具有3~5年开发经验的工程师，拥有年薪10万元是很正常的一个薪酬水平。

一是成为管理人员，例如产品研发经理，技术经理，项目经理等继续;二是他的技术工作之路，成为高级软件工程师、需求工程师等。

还是看看IDCJava工程师的薪水相对较高。Java软件工程师一般月薪范围在4000-10000元，远远超过了应届毕业生月薪2500元的平均水平。通常来说，有一年工作经验的Java高级软件工程师的薪酬大致在年薪1013万左右。

Java就业方向：可以从事JSP网站开发、Java编程、Java游戏开发、Java桌面程序设计，以及其他与Java语言编程相关的工作。可进入电信、银行、保险专业软件开发公司等从事软件设计和开发工作。

java软件工程师就业前景如何是许多软件工程师都困惑的问题，他们有的时候甚至不知道自己选择的行业是否正确，为了帮助许多java软件工程师走出困境，下面就是专门针对java软件工程师就业前景进行详细的解析，在了解了相关的情况下，不知道你否还会坚持在软件工程师的行业中继续发展。

软件工程是计算机领域发展最快的学科分支之一,国家非常重视软件行业的发展,对软件工程师人才的培养给予了非常优惠的政策在所有软件开发类人才的需求中,对Java工程师的需求达到全部需求量的60~70%应该说java软件工程师就业前景是非常好的再加上Java软件工程师不仅IT专业企业需要,广大的非IT企业也需要前景是非常乐观的

java软件工程师就业前景的好坏主要从Java的应用领域来看,Java语言的应用方向主要表现在以下三个方面:首先是大中型的商业应用,包括我们常说的企业级应用(主要指复杂的大企业的软件系统)、各种类型的网站,Java的安全机制以及它的跨平台的优势,使它在分布式系统领域开发中有广泛应用;其次是桌面应用,就是常说的C/S应用,主要用来开发运行于不同的操作系统上的桌面应用程序;再次是移动领域应用,主要表现在消费和嵌入式领域,是指在各种小型设备上的应用,包括手机、PDA、机顶盒、汽车通信设备等

全球有25亿Java器件运行着Java,450多万Java开发者活跃在地球的每个角落,数以千万计的Web用户每次上网都亲历Java的威力今天,Java运行在708亿手机、10亿智能卡和7亿PC机上,并为28款可兼容的应用服务器提供了功能强大的平台越来越多的企业,因为使用了Java而提高了生产效率

近年来我国信息化发展越来越快,使得全国各地的信息化建设如火如荼,出现了大量的信息化人才尤其是Java软件人才的缺口,而我国信息化人才培养还处于发展阶段,导致社会实际需求人才基数远远大于信息化人才的培养基数,使得数以万计的中小企业急需全面系统掌握Java软件开发基础技能与知识的软件工程师根据2008年4月TIOBE开发语言排行榜宣布的流行开发语言的排名结果,Java仍然高居榜首,在国内的软件开发企业中,Java语言的使用比例也排名第一

我国目前对软件人才的需求已达20万,并且以每年20%左右的速度增长在未来5年内,合格软件人才的需求将远大于供给2008年,我国软件人才的缺口已达425万,其中尤以Java人才最为缺乏根据IDC的统计数字,在所有软件开发类人才的需求中,对Java工程师的需求达到全部需求量的60%~70%应该说Java软件工程师的就业机会和前景是非常大的再加上Java软件工程师不仅IT专业企业需要,广大的非IT企业也需要前景是非常乐观的

同时,Java工程师的薪水相对较高通常来说,具有3~5年开发经验的工程师,拥有年薪10万元是很正常的一个薪酬水平但是,对Java人才需求旺盛的IT企业却很难招聘到合格的Java人员其中,最根本的原因就是许多计算机专业的毕业生在读期间没有掌握实用的技能与经验,距离企业的实际用人需求有较大的差距因此,计算机专业的大学生欲成为Java工程师,最便捷的一条路就是参加以实战项目为主要教学方法的Java职业技能培训,从而有效地缩短同企业具体用人需求之间的差距

要使用Java语言胜任企业工作并不容易比如要成为一名Java架构师,必须精通设计、需求分析、各种开源工具、JavaEE的底层技术;熟悉工作流程、权限框架、门户框架等而要成为一名Java普通程序员,必须具备基本的J2EE技术(JSP、Servlet、Java语言),SSH(Struts、Spring、Hibernate)框架开发,一定的数据库设计能力和数据库使用经验,熟悉Web开发技术(比如htmlcssJavascript,会ajax更好)

当前世界各地持有证书的人员供需差距极大,迫使企业不得不用高薪聘请Java程序员因此,的含金量比一般的技术人员要高出很大一块在美国、加拿大、澳大利亚、新加坡等发达国家和中等发达国家,持有认证证书的人年薪均在4-10万美金,而在国认证的程序员也有极好的工作机会和很高的薪水

java软件工程师就业前景其实不是一成不变的，而是随着人们的他的需要而变化的，当我们大量需要的时候往往java软件工程师就业前景就会比较明朗，相反的我们不需要了，那么java软件工程师就业前景还会好吗我们要做的不是看前景的好坏，而是针对自己展开分析。

前端的应用非常广泛，基本网站、APP、HTML5小程序等都需要前端开发，所以只要是互联网产品基本都需要前端。

前端程序猿切页面写页面，Web上、H5上的炫酷效果，是前端开发大展身手的地方。最常见的用于前端开发的技术组合是：

HTML+CSS+JavaScript。

Web前端开发需要掌握的几个必备技术是：

HTML +_CSS核心、JavaScript、VUE框架

web前端是在开发人员中最直接面向产品、面向用户的设计人员，一个开发团队的成果是要靠web前端去展现，因为用户不会去关心后台的处理有多么强大。

后端开发是写后台，各种业务逻辑、数据处理、模块接口、客户端接口等等。后端开发者通常精通于一种Web编程语言和一个数据库管理系统。电商平台点击筛选条件下面为你筛选出来的宝贝的功能以及付款人数数据的变化等都是由后台来实现提供的。

目前web产品交互越来越复杂，用户使用体验和网站前端性能优化这些都得靠web前端去做。

前端开发则是网站的前台代码实现，包括基本的HTML和CSS以及JavaScript/ajax，最新的高级版本HTML5、CSS3，以及SVG等。

前端开发需要学习的技术

1 掌握基本web前端开发技术：HTML、CSS、JavaScript、DOM、BOM、AJAX等，而且要了解它们在不同浏览器上的兼容情况、渲染原理和存在的Bug

2 必须掌握网站性能优化、SEO和服务器端开发技术的基础知识

3 必须学会运用各种web前端开发与测试工具进行辅助开发

4 除了掌握技术层面的知识，还要掌握理论层面的知识，包括代码的可维护性、组件的易用性、分层语义模板和浏览器分级支持等

5 未来web前端开发工程师还要研究HTML5、web视觉设计、网站配色、网站交互设计模式等相关技术

web前端有广阔的发展空间，app、小程序、移动端、pc端等都网站是需要前端技术的开发支持才能够完成，技术门槛相对较低、需求量较大，薪资待遇良好。只要是互联网端的客户界面，就需要前端来制作完成，前端开发的编程量不大，但是需要部分编程，入门简单，但是要学的深入需要一个过程。

Web前端招聘岗位

• 前端开发工程师、Web开发工程师、网页开发工程师、HTML开发工程师

• H5开发工程师、移动应用开发工程师、App开发工程师、小程序开发工程师

• JS开发工程师、Vuejs开发工程师、Nodejs开发工程师、前端架构师

• 小游戏开发工程师、数据可视化开发工程师、WebGL开发工程师、WebVR开 发工程师、Web安全工程师

大数据岗位高薪清单对于求职者来说，大数据只是所从事事业的一个方向，而职业岗位则是决定做什么事大数据从业者/求职者可以根据自身所学技术及兴趣特征，选择一个适合自己的大数据相关岗位。下面为大家介绍十种与大数据相关的热门岗位。

1 ETL研发企业数据种类与来源的不断增加，对数据进行整合与处理变得越来越困难，企业迫切需要一种有数据整合能力的人才。ETL开发者这是在此需求基础下而诞生的一个职业岗位。ETL人才在大数据时代炙手可热的原因之一是：在企业大数据应用的早期阶段，Hadoop只是穷人的ETL

2 Hadoop开发随着数据规模不断增大，传统BI的数据处理成本过高企业负担加重。而Hadoop廉价的数据处理能力被重新挖掘，企业需求持续增长。并成为大数据人才必须掌握的一种技术。

3 可视化工具开发可视化开发就是在可视化工具提供的图形用户界面上，通过操作界面元素，有可视化开发工具自动生成相关应用软件，轻松跨越多个资源和层次连接所有数据。过去，数据可视化属于商业智能开发者类别，但是随着Hadoop的崛起，数据可视化已经成了一项独立的专业技能和岗位。

4 信息架构开发大数据重新激发了主数据管理的热潮。充分开发利用企业数据并支持决策需要非常专业的技能。信息架构师必须了解如何定义和存档关键元素，确保以最有效的方式进行数据管理和利用。信息架构师的关键技能包括主数据管理、业务知识和数据建模等。

5 数据仓库研究为方便企业决策，出于分析性报告和决策支持的目的而创建的数据仓库研究岗位是一种所有类型数据的战略集合。为企业提供业务智能服务，指导业务流程改进和监视时间、成本、质量和控制。

6 OLAP开发OLAP在线联机分析开发者，负责将数据从关系型或非关系型数据源中抽取出来建立模型，然后创建数据访问的用户界面，提供高性能的预定义查询功能。

7 数据科学研究数据科学家是一个全新的工种，能够将企业的数据和技术转化为企业的商业价值。随着数据学的进展，越来越多的实际工作将会直接针对数据进行，这将使人类认识数据，从而认识自然和行为。8 数据预测分析营销部门经常使用预测分析预测用户行为或锁定目标用户。预测分析开发者有些场景看上有有些类似数据科学家，即在企业历史数据的基础上通过假设来测试阈值并预测未来的表现。

8 数据预测分析营销部门经常使用预测分析预测用户行为或锁定目标用户。预测分析开发者有些场景看上有有些类似数据科学家，即在企业历史数据的基础上通过假设来测试阈值并预测未来的表现。

9 企业数据管理企业要提高数据质量必须考虑进行数据管理，并需要为此设立数据管家职位，这一职位的人员需要能够利用各种技术工具汇集企业周围的大量数据，并将数据清洗和规范化，将数据导入数据仓库中，成为一个可用的版本。

10 数据安全研究数据安全这一职位，主要负责企业内部大型服务器、存储、数据安全管理工作，并对网络、信息安全项目进行规划、设计和实施。

1WebApp

简单来说，WebApp就是针对iOS/Android优化后的web站点，用户不需要下载安装即可访问。一般的web站点测重使用网页技术在移动端做展示，包括文字，视频，等，而WebApp更侧重“功能”，是基于网页技术开发实现特定功能的应用，必须依赖手机浏览器运行。

WebApp开发成本低，维护更新简单，支持云修复，用户不用下载更新，但是App的用户体验不足，页面跳转迟钝甚至卡壳，页面交互动态效果不灵活，而且可能上不了AppStore，如果企业的核心功能不多，App需求侧重于信息查询，浏览等基础功能，可以选择WebApp。

WebAPP对网络环境的依赖性较大，因为WebAPP中的H5页面，当用户使用时，去服务器请求显示页面。如果此时用户恰巧遇到网速慢，网络不稳定等其他环境时，用户请求页面的效率大打折扣，在用户使用中会出现不流畅，断断续续的不良感受。同时，H5技术自身渲染性能较弱：对复杂的图形样式，多样的动效，自定义字体等的支持性不强。

2NativeApp（原生App）

NativeApp是基于智能手机操作系统（现在主流的是ios和Android）用原生程序编写运营的App。NativeApp运行时是基于本地操作系统的，所以它的兼容能力和访问能力更好，拥有最佳的用户体验、最好的交互界面，但也是开发难度最大，开发成本和维护成本最高的App。

原生App的开发，大家都知道，需要招聘Android、ios开发工程师，需要招聘前端、后端、UI等各个岗位的人，开发周期长，成本比较高，60-100万，如果你的项目经过前面几个阶段已经很成熟，你对原生又情有独钟，那么可以采用原生App的技术。

3HybridApp

即混合模式移动应用，是指介于web-app、native-app这两者之间的app。

这种半原生半web的混合类App，同时采用网页语言和程序语言进行开发，通过不同的应用商店进行打包分发，用户需要下载安装使用。HybridApp兼具NativeApp良好的用户交互体验和webApp跨平台开发的优势，因在开发过程中使用网页语言，所以开发成本和难度大大降低。NativeApp是现在的主流应用，大型的App如淘宝／掌上百度／微信都是走的HybridApp路线。

这种技术的好处就是降低了App的开发成本，这样的App开发成本是原生App开发成本的四分之一，同时在时间上面，比原生缩短了超过80%的时间。对创业者来说，是个很不错的创业方案，可以快速进入创业状态，快速实现App上线，也可以快速试错，即使失败了损失也很小。这个解决方案，适合资讯、电商、企业应用、互联网金融等App，开发速度快，时间快，上线快，独立性强（不受限制），成本低，方便创业者快速试错。

Python的工作分为哪些？

一、Web 开发（Python 后端）

Python 有良多优秀的 Web 开发框架，如 Flask、Django、Bootstar 等，可以匡助你快速搭建一个网站。当需要一个新功能时，用 Python 只需添加几行代码即可，这受到了良多初创型公司的一致欢迎。

像知乎、豆瓣、小米这样的大厂，最早的网站都是用Python 搭建的，国外则更多，如：YouTube 、Quora、Reddit、Instagram、Netflix 等代表地球顶级流量的大站，都构建在 Python 之上。

二、Python 爬虫工程师

顾名思义，就是用Python 收集和爬取互联网的信息，也是小伙伴们入坑 Python 的第一驱动力。靠人力一礼拜才能完成的工作，你泡着咖啡、跑 10 分钟爬虫即可，又装 X 又实用，学会 Python 爬虫后，即使不做程序员的工作也能加分不少。

三、Python 数据分析师

这个时代，数据和黄金一样宝贵，现在最火的公司如：本日头条、抖音、快手等，产品都建立在对用户的分析之上，更不用说淘宝、京东、拼多多这些“定制化推荐” 的老手。

可以说，所有的贸易公司都需要这样一个角色，Python 数据分析师也成了目前最火的职业之一。

四、AI 工程师

人工智能是最火的方向之一，薪资待遇非常高（土豪的代名词）。从招聘网站上可以看到，80 K、100 K 的职位也有良多，小编流下了没有技术的泪水，当然这些职位的要求也相对较高。

Python 是人工智能时代的头牌语言，无论是机器学习 （Machine Learning）仍是深度学习（Deep Learning），最常用的工具和框架都需要用 Python 调用，如：Numpy、scipy、pandas、matplotlib、PyTorch、TensorFlow 等，因此 Python 是人工智能工程师的必备技能之一。

五、自动化运维工程师

运维工程师常常要监控上百台机器的运行，或同时部署的情况。使用Python 可以自动化批量治理服务器，起到 1 个人顶 10 个人的效果。自动化运维也是Python 的主要应用方向之一，它在系统治理、文档治理方面都有很强盛的功能。

六、自动化测试工程师

测试的工作是枯燥和重复的，在过去，每次产品更新，都要重复测试一遍，效率低而且轻易犯错。 提供了良多自动化测试的框架，如 Selenium、Pytest 等，避免了大量的重复工作，Python 自动化测试也变得越来越流行。

七、Python 游戏开发

  Python 游戏开发的招聘集中在游戏服务器领域，主要负责网络游戏的服务器功能开发、机能优化等工作。

更多Python知识，请关注：Python自学网！！

第一、web前端前景

1、现在进入到了互联网时代，不管干什么基本都离不开网络，尤其是电商行业，对于用户的交互和体验度更加注重，而这些基本都是web前端技术实现的效果。

2、 现在对于IT互联网的应用广泛，app、小程序、移动端、pc端等都是需要前端技术的开发支持才能够完成。

第二、web前端待遇

对于web前端岗位的薪资，建议您可以去招聘网站上看一下。如果感觉招聘网站上边的不太真实的话，那么可以通过身边的做相关工作的朋友打听一下，这个是很真实的。

通过上边的图表可以看到前端的就业薪资相对式比较高的，10k-15k最多占到三分之一。

在北京、上海和深圳的平均薪资是很高的，尤其是北京已经达到了18k的高薪。从这方面来看web前端的薪资是很高的。

工作年限与工资也是呈现正比现象（这个正比现象是您在工作之后依旧坚持不断的学习web前端最新技术而呈现的）。加上大型企业对于用户界面体验的要求的高度重视，前端人才的需求也在增加。

所以Web前端的工作无法被替代，发展趋势是可见的，客户需求是存在，前景是巨大的。但还是要提醒您应该时刻记住只有不断的自我学习更新，才不会被行业所淘汰。

大数据主要的三大就业方向：

大数据系统研发类人才；

大数据应用开发类人才；

大数据分析类人才。

大数据十大就业职位：

一、ETL研发

随着数据种类的不断增加，企业对数据整合专业人才的需求越来越旺盛。ETL开发者与不同的数据来源和组织打交道，从不同的源头抽取数据，转换并导入数据仓库以满足企业的需要。

ETL研发，主要负责将分散的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。

目前，ETL行业相对成熟，相关岗位的工作生命周期比较长，通常由内部员工和外包合同商之间通力完成。ETL人才在大数据时代炙手可热的原因之一是：在企业大数据应用的早期阶段，Hadoop只是穷人的ETL。

二、Hadoop开发

Hadoop的核心是HDFS和MapReduceHDFS提供了海量数据的存储，MapReduce提供了对数据的计算。随着数据集规模不断增大，而传统BI的数据处理成本过高，企业对Hadoop及相关的廉价数据处理技术如Hive、HBase、MapReduce、Pig等的需求将持续增长。如今具备Hadoop框架经验的技术人员是最抢手的大数据人才。

三、可视化（前端展现）工具开发

海量数据的分析是个大挑战，而新型数据可视化工具如Spotifre，Qlikview和Tableau可以直观高效地展示数据。

可视化开发就是在可视开发工具提供的图形用户界面上，通过操作界面元素，由可视开发工具自动生成应用软件。还可轻松跨越多个资源和层次连接您的所有数 据，经过时间考验，完全可扩展的，功能丰富全面的可视化组件库为开发人员提供了功能完整并且简单易用的组件集合，以用来构建极其丰富的用户界面。

过去，数据可视化属于商业智能开发者类别，但是随着Hadoop的崛起，数据可视化已经成了一项独立的专业技能和岗位。

四、信息架构开发

大数据重新激发了主数据管理的热潮。充分开发利用企业数据并支持决策需要非常专业的技能。信息架构师必须了解如何定义和存档关键元素，确保以最有效的方式进行数据管理和利用。信息架构师的关键技能包括主数据管理、业务知识和数据建模等。

五、数据仓库研究

数据仓库是为企业所有级别的决策制定过程提供支持的所有类型数据的战略集合。它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持的目的而创建。为企业提供需要业务智能来指导业务流程改进和监视时间、成本、质量和控制。

数据仓库的专家熟悉Teradata、Neteeza和Exadata等公司的大数据一体机。能够在这些一体机上完成数据集成、管理和性能优化等工作。

六、OLAP开发

随着数据库技术的发展和应用，数据库存储的数据量从20世纪80年代的兆（M）字节及千兆（G）字节过渡到现在的兆兆（T）字节和千兆兆（P）字节，同时，用户的查询需求也越来越复杂，涉及的已不仅是查询或操纵一张关系表中的一条或几条记录，而且要对多张表中千万条记录的数据进行数据分析和信息综合。联机分析处理（OLAP）系统就负责解决此类海量数据处理的问题。

OLAP在线联机分析开发者，负责将数据从关系型或非关系型数据源中抽取出来建立模型，然后创建数据访问的用户界面，提供高性能的预定义查询功能。

七、数据科学研究

这一职位过去也被称为数据架构研究，数据科学家是一个全新的工种，能够将企业的数据和技术转化为企业的商业价值。随着数据学的进展，越来越多的实际工作 将会直接针对数据进行，这将使人类认识数据，从而认识自然和行为。因此，数据科学家首先应当具备优秀的沟通技能，能够同时将数据分析结果解释给IT部门和业务部门领导。

总的来说，数据科学家是分析师、艺术家的合体，需要具备多种交叉科学和商业技能。

八、数据预测（数据挖掘）分析

营销部门经常使用预测分析预测用户行为或锁定目标用户。预测分析开发者有些场景看上有有些类似数据科学家，即在企业历史数据的基础上通过假设来测试阈值并预测未来的表现。

九、企业数据管理

企业要提高数据质量必须考虑进行数据管理，并需要为此设立数据管家职位，这一职位的人员需要能够利用各种技术工具汇集企业周围的大量数据，并将数据清洗 和规范化，将数据导入数据仓库中，成为一个可用的版本。然后，通过报表和分析技术，数据被切片、切块，并交付给成千上万的人。担当数据管家的人，需要保证 市场数据的完整性，准确性，唯一性，真实性和不冗余。

十、数据安全研究

数据安全这一职位，主要负责企业内部大型服务器、存储、数据安全管理工作，并对网络、信息安全项目进行规划、设计和实施。数据安全研究员还需要具有较强的管理经验，具备运维管理方面的知识和能力，对企业传统业务有较深刻的理解，才能确保企业数据安全做到一丝不漏。

1、计算机科学与技术专业

培养具备良好的科学素养，系统地掌握计算机科学与技术包括计算机硬件、软件与应用的基本理论、基本知识和基本技能，能在科研院所、企业事业单位、技术和行政管理等部门从事教学、科研、开发、管理等工作的高级专门人才。 

课程包括电路原理、模拟电子技术、数字逻辑、数字分析、计算机原理、微机原理、微型计算机技术、计算机系统结构、计算机网络、高级语言、汇编语言、数据结构、操作系统、编译原理、系统分析与控制、信号处理原理、通信原理概论等。

2、软件工程专业

软件工程是一门研究用工程化方法构建和维护有效、实用和高质量的软件的学科。软件工程专业是2002年国家教育部新增专业，随着计算机应用领域的不断扩大及中国经济建设的不断发展，软件工程专业将成为一个新的热门专业。

该专业以计算机科学与技术学科为基础，培养能够从事软件开发、测试、维护和软件项目管理的高级专门人才，同时，各个行业几乎都有计算机软件的应用，如工业、农业、银行、航空、政府部门等，这些应用促进了经济和社会的发展，也提高了工作和生活效率。

3、信息安全专业

信息安全专业，具有全面的信息安全专业知识，是计算机、通信、数学、物理、法律、管理等学科的交叉学科，主要研究确保信息安全的科学与技术。培养能够从事计算机、通信、电子商务、电子政务、电子金融等领域的信息安全高级专门人才。

使学生具有较强的应用能力，具有应用已掌握的基本知识解决实际应用问题的能力，不断增强系统的应用、开发以及不断获取新知识的能力。努力使学生既有扎实的理论基础，又有较强的应用能力；既可以承担实际系统的开发，又可进行科学研究。

4、物联网工程专业

物联网(Internet of Things)这个词，国内外普遍公认的是 MITAuto-ID 中心Ashton 教授1999年在研究RFID时最早提出来的。在2005年国际电信联盟(ITU)发布的同名报告中，物联网的定义和范围已经发生了变化，覆盖范围有了较大的拓展，不再只是指基于RFID技术的物联网。

物联网是基于互联网，传统电信网等信息承载体，让所有能够被独立寻址的普通物理对象实现互联互通的网络又称为物联网域名。

5、数字媒体技术专业

数字媒体技术专业（Digital Media Technology），属于计算机类专业，同时也属于属于电气信息类，旨在培养具有先进的游戏设计理念、设计思想，扎实专业基础和创作实践能力的高级复合型人才。该专业主要开设有游戏策划、游戏用户体验分析、游戏开发程序设计基础、面向对象程序设计、游戏创作等课程。

与数字媒体艺术专业相比，该专业略注重技术素质的培养，可适应新媒体艺术创作、网络多媒体制作、广告、影视动画、大众传媒、房地产业的演示动画片制作工作。

6、智能科学与技术专业

智能科学与技术专业是智能科学系在2003年提出成立的，智能科学系的前身是北京大学信息科学中心，由北京大学数学系、计算机系、电子学系等10个系(所)于1985年成立，主要从事机器感知、智能机器人、智能信息处理和机器学习等交叉学科的研究和教学。智能科学与技术是面向前沿高新技术的基础性本科专业，覆盖面很广。

专业涉及机器人技术，以新一代网络计算为基础的智能系统，微机电系统(MEMS)，与国民经济、工业生产及日常生活密切相关的各类智能技术与系统，新一代的人机系统技术等。

7、空间信息与数字技术专业

空间信息与数字技术专业从2004年西安电子科技大学、武汉大学首先开设至今，经过了数年发展，已成为了一个比较成熟的专业。

现在国内的空间信息与数字技术专业主要有两种内涵，一种是由武汉大学开创的(地理)空间信息与数字技术（即武大模式），另一种是西安电子科技大学开设的以外太空空间信息为研究对象的技术（即西电模式）。

扩展资料：

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，前两年半注重自然科学基础课程和专业基础课程，拓宽面向。

后一年半主要是专业课程的设置，增加可选性、多样性、灵活性和方向性，突出学科方向特色，体现最新技术发展动向。至今已覆盖所有二级学科课程。加强数学基础和分析能力，高等数学改上数学分析，增加计算机数学基础课程，体现在假设组合数学，增加离散数学的课时，并在计算机后续课程(如算法与数据结构、编译等课程)中体现数学应用不断线。

更重视实践性教学环节，增加实验课程、课程设计比重，注重自主性实践环节，上机实践贯穿于四年的学习中，加强知识综合运用能力的培养。