已解决问题

广东东软学院2019年山东各专业录取分数线

技校网更新时间：2022-08-28 08:48:10 解决时间：2022-08-24 19:30

满意答案

广东东软学院2019年山东各专业录取分数线：网络工程理科录取分数线为448分，财务管理理科录取分数线为448分，大数据管理与应用理科录取分数线为449分，软件工程理科录取分数线为456分。

一、广东东软学院2019年山东各专业录取分数线

年份	专业名称	类型	批次	招生类型	最低分	最低位次
2019	网络工程	理科	本科批	普通类	448	179753
2019	财务管理	理科	本科批	普通类	448	179753
2019	大数据管理与应用	理科	本科批	普通类	449	178595
2019	软件工程	理科	本科批	普通类	456	170072

二、部分专业

计算机类软件工程（中外合作办学）

广东东软学院

层次本科

学制四年

与英国西英格兰大学合办本科

2020年广东省高校唯一获批中外合作办学项目

学生将在两校同步注册，同时获得两校学籍，中英两校师资合作教学。4年在广东东

软学院学习，顺利毕业可获得中英两校文凭（广东东软学院工学学士学位+西英格兰

大学理学学士学位)，学历均受国家教育部认证。

计算机类网络工程

广东东软学院

层次本科

学制四年

主要课程

通信原理、程序设计基础、数据结构与算法、计算机网络、操作系统原理、计算机系统、密码学与网络安全、互联网应用开发、Python网络编程、软件定义网络、路由与交换技术、网络通信软件设计、无线网络技术、系统能力及程序设计实践、WEB互联网系统开发实践、云计算部署及开源项目实践、网络攻防及漏洞挖掘实践。

培养目标

网络工程专业培养具有良好的网络技术与工程素养，系统掌握计算机学科的基本理论、基本技能与基本方法，受到严格的计算机系统思维训练与网络工程训练，具有本学科及跨学科的知识应用能力，具备从事计算机网络工程规划设计及实施、网络系统管理及运维、互联网云端软件系统设计与开发能力的应用型高级工程技术人才。

就业方向

本专业毕业生可在信息技术产业以及其他国民经济部门从事各类网络系统管理及运维、网络系统安全保障、网络编程及云端软件设计与开发等工作，也适宜继续攻读计算机学科及相关科学的硕士研究生。

工商管理类财务管理

广东东软学院

层次本科

学制四年

主要课程

计学基础、财务管理、财务会计、财务分析、管理会计、金融市场、投资学、管理学、经济学基础、统计学、经济法、税法、财务管理信息化实施基础、审计、信息系统设计与分析、组织行为学等。

培训目标

掌握财务管理的基本理论和基本方法，能在国家机关、行政事业单位、金融证券企业、工商企业等各行业单位，从事财务管理及相关工作的高素质、应用型高级人才。

就业方向

在工商企业、事业单位和政府机构从事财务管理信息化和会计实务工作，在银行、投资公司、证券公司及其他金融机构从事财务与金融相关工作，可在管理咨询公司、会计师事务所、资产评估事务所等中介机构从事财务管理信息化咨询和财务审计等工作。

计算机类软件工程

广东东软学院

层次本科

学制四年

主要课程

离散数学、程序设计基础、人机交互技术、计算机组成原理、操作系统原理、计算机网络、数据库系统原理、互联网应用开发、数据结构与算法、系统分析与设计、软件测试、项目管理、移动平台开发技术、大数据处理程序语言、软件工程经济学、数据挖掘、机器学习。

培养目标

既系统掌握软件工程理论、知识，技能和方法，又掌握最新的软件开发技术和软件项目管理方法，又能熟练使用流行的软件开发平台与工具，同时拥有良好的软件开发实践能力和软件工程素养，且拥有较强的创新创业意识和能力，成为充分适应IT行业发展的应用型高级技术人才。

就业方向

本专业毕业生可在各类IT企业、政府、企事业单位信息化部门参与和组织计算机软件系统的需求分析、系统设计、开发、测试及运营维护和信息系统项目管理等工作。

管理科学与工程类大数据管理与应用

广东东软学院

层次本科

学制四年

主要课程

管理学、经济学基础、会计学基础、运筹学、管理统计学、程序设计语言、数据库与数据仓库、大数据导论、计算机网络、数据结构、大数据采集与预处理技术、人工智能与机器学习、商务智能基础、大数据可视化、商务数据分析与应用等。

培养目标

培养掌握扎实的商业管理、信息技术与数据科学的基本知识，具有较强的大数据分析、数据赋能管理决策支持能力，能够从管理角度出发创造性地解决经济、金融、管理等领域的数据科学问题，具有社会责任感、创新精神与国际视野的技管双强交叉复合型人才。

就业方向

可在企事业单位、政府机构部门、科研院所等单位，从事面向大数据管理项目的方案策划、系统开发、组织实施、运营管理和技术服务等工作，以及面向大数据应用分析项目的数据获取、数据处理、数据分析、数据挖掘等工作。

中专 2022-08-24 19:30