你知道奥克兰大学软件工程硕士怎么样吗？以及条件是哪些呢？

今天七七网小编为大家带来了你知道奥克兰大学软件工程硕士怎么样吗？以及条件是哪些呢？，希望能帮助到大家，一起来看看吧！

本文目录一览：

• 1、去多伦多大学计算机专业留学好不好
• 2、你知道奥克兰大学软件工程硕士怎么样吗？以及条件是哪些呢？
• 3、德国计算机专业怎么样

去多伦多大学计算机专业留学好不好

想要去加拿大留学，有很多学生都想要读计算机专业，而多伦多大学的计算机专业因为教学质量高，所以有许多学生想要申请。那么就来讲讲多伦多大学计算机专业的相关情况。

一、多伦多大学计算机硕士

研究生学习是计算机科学的中心部分。作为计算机科学专业的研究生，你将会学习计算机科学的基础理论和应用，以及二者之间的相互影响，同时你将会更加深入的了解这个领域的局限性，以及学习运用有系统有创见的方法来克服这些障碍。学生有机会参与以下领域的研究：人工智能，数据库系统、网络，数值分析，模式识别，编程语言，程序规范，机器人，软件工程等。

该专业的就业方向：IT企业、政府机关、企事业单位、各类外资企业、电力、电信、汽车、房地产、金融、保险、税务、教育、科研等各个行业从事计算机网络建设、运行、维护和管理工作。

二、留学就业

1、纯技术路线：

计算机产业属于朝阳产业，该产业对人才有很高的要求，因为这个行业的特点是技术更新快。所以，这就要求从业人员要具备较强的学习能力，不断补充新知识，跟上技术行业更新换代的步伐。

2、由技术转型为管理路线：

这种转型在计算机行业非常常见。众所周知，编写程序是一项脑力劳动强度非常大的工作。随着年龄的增长，很多从事这个行业的人才往往会感到力不从心，因而由技术岗位转型到管理岗位不失为一个很好的选择。

计算机科学专业的毕业生当中，担任计算机应用软件工程师的人数约占59%，计算机系统软件工程师的人数约占据41%。计算机应用软件工程师年薪$79780，薪酬范围为$62830—$98470；而计算机系统软件工程师的平均年薪为$85370，薪酬范围为$67620—$105330。 七七网

总体来说，计算机工程师中的50%以上都就业于计算机系统设计及相关服务行业。其他就业领域包括：软件发行机构、政府机构、计算机和电子产品制造商业、金融机构、保险公司等。

三、多伦多大学申请条件

1、至少有3门HL成绩和英语HL或者SL符合要求的成绩。

2、申请预科的学生可以提供SL或者HL课程成绩。

3、数学相关专业，数学SL或者HL都可以，但是Math Studies是不接受的。

4、总分需在27分以上，不包含bonus points，更加优势的专业要求可能会更高。

5、你也可以以IB预估成绩申请，你需要确认自己已经完成了全部的IB Diploma所要求的课

程，你当前的成绩单需要包括你学期期中、学年期中考试的成绩，以及完成的在线自我成绩

表。

6、最终成绩需由IBO在线提交。

7、对于工程类专业，你需要提交数学（推荐HL）、物理和化学（HL或者SL都可以）成

绩。

8、IB成绩可以转换学分。艺术和科学系、建筑、风景园林、景观设计系、密西沙加学院、

斯卡伯拉学院接受IB的HL相关科目转学分，且HL科目成绩必须在5分及以上，IB的SL科目

成绩不接受转学分。

9、符合各专业的其他要求。

你知道奥克兰大学软件工程硕士怎么样吗？以及条件是哪些呢？

奥克兰大学软件工程硕士由新西兰奥克兰大学工程学院提供。主要学习计算机工程基础、面向目标的软件体系结构、软件设计管理与通信、数据库系统基础、软件开发方法、软件工程原理等课程。申请时要求国内本科学历，雅思成绩不低于6.5分。毕业后就业前景广阔，可以从事游戏开发、数据管理、软件测试等工作。

奥克兰大学软件工程硕士简介

软件工程专业是一门专业性很强的学科课程，涉及编程语言、数据库、软件开发工具、系统平台、标准、设计模式等。奥克兰大学软件工程专业主要向学生传授可靠、高效、经济的软件系统的设计、实现和维护知识。

奥克兰大学的计算机科学系是新西兰同类系中最大的，提供非常广泛的课程，几乎涵盖了该学科的所有方面。计算机科学系拥有强大的研究团队，有40多名专业学术人才积极从事研究，他们中的大多数都与国际和当地的行业有合作关系。在这里，你将学习设计、开发和使用计算机设备和系统。

奥克兰大学软件工程硕士

1.国内全日制高校本科毕业生。

2.专业背景要求(申请人的本科专业必须与本课程相同或至少相关)

3.分数要求是雅思6.5分(单项不低于6分)

奥克兰大学软件工程硕士条件

软件工程专业是一门专业性很强的学科课程，涉及编程语言、数据库、软件开发工具、系统平台、标准、设计模式等。奥克兰大学软件工程专业主要向学生传授可靠、高效、经济的软件系统的设计、实现和维护知识。主要课程如下:

1.必修课:计算机工程基础、数学模型2、数据结构与算法、面向目标的软件体系结构、软件工程设计1、软件工程原理、软件设计管理与沟通、项目管理与创新、软件工程设计2、人机交互、软件体系结构、数据库系统基础、操作系统、软件开发方法和业务管理。

2.选修课:计算机图形图像处理、数字系统设计1、计算机网络、人工智能、微处理器与嵌入式系统、计算机体系结构。

3.研究和实践课程:车间实践、项目论文A和项目论文b。

奥克兰大学软件工程硕士的就业

软件工程专业是新西兰的移民专业，每年需要大量的软件工程专业人才。奥克兰大学软件工程专业的优势使得学生在新西兰极具竞争潜力。奥克兰大学的软件工程毕业生可以很快在新西兰找到好工作，申请移民。

奥克兰大学软件工程专业的毕业生将有机会成为软件工程师、程序员、网络工程师、游戏开发者、系统程序员、数据管理、软件测试工程师、固件工程师等。

能做什么:软件工程师几乎可以担任IT行业的任何职位，包括web开发人员、程序开发人员、系统管理员、游戏开发人员、软件开发人员、IT架构工程师、用户体验设计师、测试分析师、整体IT项目的经理等。

德国计算机专业怎么样

七七网(https://www.397577.com)小编还为大家带来德国计算机专业怎么样的相关内容。

计算机专业是德国的大学最受欢迎的专业之一，也是德国高校的优势专业之一。那么德国计算机专业到底怎么样呢？接下来，带大家详细了解。

德国计算机专业优势

1.重视形式理论

如果你对数学有点兴趣应该会听说过哥廷根学派，哥廷根被誉为二战之前最后一个世界数学中心。很多重要的计算机基础理论都是在从那里诞生的。我猜测现在德国大学现在的课程设置和科研方向很大程度上都是受那个时期的影响。

拿RWTH来举例，这是一份Bachelor的Studienplan。必修的理论方向中那三门，也就是最容易挂科的三门，在国内没有一所大学会同时把这三门作为本科必修课，只教其中1-2门的在国内也只有南京大学、上海交大、清华这样级别的大学，讲授深度和德国大学肯定就更不能比了。尤其是到了Master阶段，有些高级理论课讲的东西太偏，从网上找不到任何文献和学习资料。

2.对理论知识要求高

在每年辍学比例排行榜上，Informatik都名列前茅，估计一个主要原因就是“名不副实”。可能在大多数外行看来，Informatik就是一个学编程的专业。但实际上在德国，这一学科在很多学校会和数学一起被归为理科，而不是工科。即使像UML这样看起来很水的课也会充斥大量Pushdown Automaton的相关证明。理论课的要求往往更高，作业中很少会要求根据某定理构造一种结构，大部分情况都是证明一些基础理论，并且把结论用在下一次作业的证明中，比如在“可计算性和复杂度理论”课上，某次作业就是证明PCP=>MPCP。通过搜索引擎能搜到的所有中文、德语、英语的资料或者课件中，都只有MPCP=>PCP的证明，另外这个方向的正确性都几乎没有被提到过，更不要说具体证明过程了。

3.毕业门槛低，学习空间大

和很多世界名校一样，Informatik的Master的毕业门槛并不高，只要避开中国人的普遍弱项——理论和一些比较难的课，总是能轻松毕业的。尽管如此，学校里依然有很多学生会在高年级刻意放慢选课进度，学一些额外的知识，或者花更多时间在实验室。

计算机专业方向

第一类是 Informatik 专业。这个专业主要内容是纯计算机理论以及对于计算机科学新技术的研发和探讨。相比其他方向，纯Info 的可塑性更高，未来的选择也比较多。

第二类是 Angewandte Informatik 专业。顾名思义，应用信息技术主要是涉及实际应用方面的问题，比如网络系统、媒体信息技术、游戏编程等等。其方向性比较强，主要是用于解决某一领域的实际问题。

第三类是 Bioinformatik 专业。属于跨专业学科，是利用信息工程和计算机科学技术同生物领域进行结合，用于解决其遇到的问题和研发新的技术。其发展方向非常好，同时还可以考虑向生物医疗领域发展。

第四类是 Wirtschaftsinformatik 专业。同生物信息学一样，经济信息学也属于跨专业学科。其对于信息管理的要求非常高，主要是通过信息技术来处理金融经济领域的问题，而二者都需要一定的数学基础。

德国计算机优势院校

1.萨尔大学：（强势研究方向：视觉，NLP，机器学习，人工智能，计算图形，感知，HCI。强在马普所）

2.KIT：（强势研究方向：算法，计算机图形，机器学习。该校极偏理论和基础研究）

3.TUM：（强势研究方向：人工智能，视觉，机器人，自动化。其他了解不多，但肯定很有钱）

4.RWTH：（强势研究方向：计算机图形学，自动化。讲真，我是完全不知道RWTH的计算机强在哪里，教学的话我评价不了，估计课程设计和体验严格，毕业生水平好吧）

5.达姆工大：（强势研究方向：人工智能，机器学习，视觉，智能控制（系统），NLP，知识挖掘，网络，密码安全（这个估计没啥地方敢挑战了吧）。强势的很强势，一般的很一般）

6.斯图加特：（强势研究方向：智能控制（系统），三维重建/图形，汽车相关的类似嵌入式等。我对这个学校印象很好，但是据说课程不太严格）

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