دروس کارشناسی ارشد علوم کامپیوتر

علوم کامپیوترعلوم کامپیوتر یا کامپیوتر ساینس چیستدر این صفحه به بررسی و موشکافی رشته علوم کامپیوتر اعم از بررسی بازار کار، گرایش‌ها، دروس و چارت درسی این رشته، میزان درآمد و حقوق فارغ التحصیلان این رشته و ادامه تحصیل در این رشته پرداخته‌ شده است. یکی از رشته‌های پرطرف‌دار و پیشرو در دنیای امروز است که با تحولات سریع فناوری اطلاعات و ارتباطات، اهمیت آن روزبه‌روز بیشتر می‌شود. این رشته‌ جذاب پلی بین رشته مهندسی کامپیوترمهندسی کامپیوتر چیست؟ معرفی رشته کامپیوتر توسط اساتید شریفاین صفحه به معرفی کامل رشته کامپیوتر، اعم از دروس رشته کامپیوتر، درآمد رشته کامپیوتر، شغل های رشته کامپیوتر، گرایش ها و زیر شاخه های رشته کامپیوتر پرداخته است و ریاضیات است. در این مقاله، به معرفی گرایش‌ های مختلف مقطع کارشناسی ارشد علوم کامپیوتر می‌پردازیم. با مطالعه این مقاله، دانشجویان علاقه‌مند می‌توانند با گرایش‌های متنوع این رشته آشنا شوند و با اطلاعات کافی، مسیر تحصیلی مناسب خود را انتخاب کنند. هدف ما ارائه یک راهنمای جامع برای کمک به دانشجویان در آشنایی بیشتر و بهره‌مندی از دانش لازم در زمینه‌ دروس کارشناسی ارشد علوم کامپیوتر و انتخاب صحیح گرایش است.

رشته علوم کامپیوتر در مقطع ارشد

برای انتخاب آگاهانه و درست زمینه‌ تحصیلی در مقطع ارشد رشته علوم کامپیوتر، آشنایی با گرایش‌های مختلف این رشته ضروری است. گرایش‌های ارشد علوم کامپیوتر در دو کد ضریب ۱ و ۲ ارائه می‌شود. کد ضریب ۱ شامل چهار گرایش محاسبات علمیگرایش محاسبات علمی رشته علوم کامپیوتراین صفحه عالی گرایش محاسبات علمی رشته علوم کامپیوتر و هدف این گرایش را معرفی و دروس گرایش محاسبات علمی و وظایف یک دانشمند محاسبات علمی را معرفی کرده، گرایش نظریه سیستم‌ هاگرایش نظریه سیستم ها ارشد علوم کامپیوتراین صفحه عالی به معرفی گرایش نظریه سیستم ها ارشد علوم کامپیوتر پرداخته و درس‌های گرایش نظریه سیستم ها و کاربردها و مشاغل گرایش نظریه سیستم ها را معرفی کرده،گرایش الگوریتم و نظریه محاسبهگرایش الگوریتم و نظریه محاسبه رشته علوم کامپیوتراین صفحه عالی گرایش الگوریتم و نظریه محاسبه رشته علوم کامپیوتر را معرفی کرده و دروس الگوریتم و نظریه محاسبه و کاربردهای این گرایش را بررسی کرده است وگرایش محاسبات نرم و هوش مصنوعیگرایش محاسبات نرم و هوش مصنوعی رشته علوم کامپیوتراین صفحه عالی گرایش محاسبات نرم و هوش مصنوعی رشته علوم کامپیوتر را بطور کامل معرفی کرده و دروس گرایش محاسبات نرم و هوش مصنوعی و کاربردهای آن را معرفی کرده مصنوعی می‌شود. کد ضریب ۲ شامل دو گرایش داده‌ کاویگرایش داده کاوی علوم کامپیوتراین صفحه عالی به معرفی گرایش داده کاوی ارشد علوم کامپیوتر پرداخته و درس‌های گرایش داده‌ کاوی علوم کامپیوتر و کاربردها و مشاغل داده‌ کاوی را معرفی کرده وگرایش علوم تصمیم و دانشگرايش علوم تصميم و دانش در ارشد علوم کامپیوتراین صفحه عالی گرايش علوم تصميم و مهندسی دانش در ارشد علوم کامپیوتر را بررسی کرده و درس‌ ها و کاربردهای گرایش علوم تصمیم و دانش را معرفی کرده است است.

هر یک از دانشگاه‌ها در ایران تعدادی از این گرایش‌ها را در مقطع ارشد ارائه می‌دهند؛ بنابراین، برای انتخاب دانشگاه و گرایش موردنظرتان، باید با هرکدام از آن‌ها و دروس ارائه شده در هر یک به‌خوبی آشنا شوید. در هر گرایشی، تعدادی از دروس به‌عنوان دروس الزامی و تعدادی دیگر به‌عنوان دروس تخصصی انتخابی در نظر گرفته می‌شوند که شما باید واحدهای مورد نیازتان را از آن‌ها انتخاب و اخذ نمایید. تعداد واحدها و دروس ارائه شده و برنامه درسی ممکن است در دانشگاه‌های مختلف متفاوت باشد. برای مثال، طبق برنامه درسی رشته علوم کامپیوتر در مقطع ارشد دانشگاه شریفارشد کامپیوتر شریفاین صفحه عالی به معرفی ارشد کامپیوتر شریف پرداخته و ارشد کامپیوتر شریف را از همه زوایا از جمله گرایش ها، دروس هر گرایش، اساتید معروف و ... بررسی کرده، تعداد کل واحدهای درسی دوره شامل 32 واحد است که به شرح زیر تقسیم می‌شود:

• دروس جبرانی که در صورت لزوم بنا بر صلاحدید استاد راهنما و شورای تحصیلات تکمیلی دانشکده مشخص می‌شوند.
• دروس تخصصی اجباری: 12 واحد.
• دروس اختیاری تخصصی: 12 واحد.
• سمینار: 2 واحد.
• پایان‌نامه کارشناسی ارشد: 6 واحد.

در ادامه این مقاله، دروس اصلی هر گرایش ذکر می‌شود تا شما بتوانید با اطلاعات کامل‌تری گرایش و مسیر تحصیلی مناسب خود را منطبق بر علاقه‌مندی‌هایتان انتخاب نمایید.

گرایش محاسبات علمی

گرایش محاسبات علمی در مقطع کارشناسی ارشد علوم کامپیوتر به کاربرد گسترده ریاضیات و الگوریتمآموزش طراحی الگوریتم به زبان سادهدرس طراحی الگوریتم‌ یکی از مهم‌ترین و بنیادیترین دروس‌ رشته کامپیوتر است. هدف از این درس، معرفی روش‌های مختلف طراحی الگوریتم‌ها برای حل مسائل گوناگون است، در این صفحه به معرفی و آموزش طراحی الگوریتم پرداخته شده است. برای حل مسائل پیچیده علمی می‌پردازد. این گرایش با هدف توسعه و تعمیم مدل‌ها و شبیه‌سازی‌های ریاضی برای سیستم‌های واقعی طراحی شده است. دانشجویان این گرایش با بهره‌گیری از تکنیک‌های پیشرفته ریاضی و الگوریتمی، توانایی تحلیل و حل مسائل علمی مختلف را کسب می‌کنند.

دروس الزامی گرایش محاسبات علمی

بخشی از دروس این گرایش به‌عنوان دروس الزامی تعریف شده‌اند که هر کدام ۳ واحدی هستند و شامل موارد زیر هستند:

• داده‌کاوی محاسباتی (Computational Data Mining)
• الگوریتم‌های پیشرفته (Advanced Algorithms)
• محاسبات ماتریسی (Matrix Computations)

دروس تخصصی گرایش محاسبات علمی

این دروس به‌صورت ۳ واحدی و در ۴۸ ساعت نظری ارائه می‌شوند و دانشجویان باید حداقل ۶ واحد از این دروس را انتخاب کنند:

• نرم‌افزار ریاضی پیشرفته (Advanced Mathematical Software)
• برنامه‌ریزی خطی عددی (Numerical Linear Programming)
• بهینه‌سازی غیرخطی عددی (Numerical Nonlinear Optimization)
• برنامه‌ریزی خطی پیشرفته (Advanced Linear Programming)
• بهینه‌سازی غیرخطی پیشرفته (Advanced Nonlinear Optimization)
• جبر خطی عددی پیشرفته (Advanced Numerical Linear Algebra)
• معادلات دیفرانسیل و انتگرال عددی (Numerical Integral and Differential Equations)
• معادلات دیفرانسیل پاره‌ای عددی (Numerical Partial Differential Equations)
• تکنولوژی ماتریس‌های تنک (Sparse Matrix Technology)
• مدل‌سازی و طراحی هندسی (Geometric Modeling and Design)
• برنامه‌ریزی صحیح و شبکه (Integer Programming and Networks)
• بهینه‌سازی ترکیباتی (Combinatorial Optimization)
• الگوریتم‌های موازی (Parallel Algorithms)
• معادلات دیفرانسیل تصادفی عددی (Numerical Stochastic Ordinary Differential Equations)
• معادلات دیفرانسیل پاره‌ای تصادفی عددی (Numerical Stochastic Partial Differential Equations)
• شبیه‌سازی پیشرفته (Advanced Simulation)
• مباحث ویژه در محاسبات علمی (Special Topics in Scientific Computing)

برنامه درسی گرایش محاسبات علمی به‌گونه‌ای طراحی شده است که دانشجویان با مفاهیم و تکنیک‌های پیشرفته محاسبات علمی آشنا شده و توانایی لازم برای فعالیت در حوزه‌های مختلف علمی و مهندسی را به دست آورند.

گرایش نظریه سیستم ها

در حوزه نظریه سیستم‌ها، دانشجویان به دنیایی عمیق‌تر از فرایندها و ساختارهای پیچیده‌ سیستم‌های کامپیوتری و نرم‌افزارهای کاربردی وارد می‌شوند. این گرایش، به مطالعه و تحلیل ریشه‌های عملکرد سیستم‌های پیچیده و ارائه‌ راه‌حل‌هایی برای مدیریت و بهینه‌سازی آن‌ها می‌پردازد. در گرایش نظریه سیستم‌ها، به تحلیل و مدیریت سیستم‌های پیچیده پرداخته شده و با ابزارها و اصول مرتبط با این زمینه آشنا می‌شوند. در ادامه لیست دروس الزامی و تخصصی این گرایش را ارائه می‌دهیم.

دروس الزامی گرایش نظریه سیستم ها

دروس الزامی گرایش نظریه سیستم‌ها در مقطع ارشد به شرح زیرند:

• داده‌کاوی محاسباتی (Computational Data Mining)
• الگوریتم‌های پیشرفته (Advanced algorithms)
• طراحی نرم‌افزار پیشرفته (Advanced Software Engineering)

هر یک از این درس‌ها سه واحدی بوده و گذراندن آن‌ها برای دانشجویان الزامی است.

دروس تخصصی گرایش نظریه سیستم ها

دروس تخصصی انتخابی گرایش نظریه سیستم‌ها به شرح زیرند:

• طراحی نرم‌افزار پیشرفته (Advanced Software Engineering)
• سیستم عاملسیستم عامل چیست به زبان ساده، چرا باید از OS استفاده کنیم؟این مقاله عالی به معرفی سیستم عامل (Operating System|OS) به زبان ساده پرداخته، همچنین بررسی کرده که چرا باید از سیستم عامل استفاده کنیم پیشرفته (Advanced Operating System)
• پایگاه دادهدرس پایگاه داده ⚡️ پایگاه داده کنکور ارشد کامپیوتر و آی تیاین مقاله عالی توضیح داده که درس پایگاه داده چیست و چه کاربردهایی دارد و منابع و سرفصل های درس پایگاه داده در آزمون کنکور ارشد کامپیوتر و آی تی را بررسی کرده پیشرفته (Advanced Database)
• سیستم‌های بلادرنگ (Real Time Systems)
• سیستم‌های تصمیم یار (Decision Support Systems)
• کامپایلرکامپایلر چیست و چگونه کار میکند و چرا از آن استفاده میشود؟کامپایلر (Compiler) یک برنامه‌ی خاص برای ترجمه سورس کد‌های (Source Code) یک زبان برنامه نویسی، به زبان ماشین یا بایت کد و یا یک زبان برنامه نویسی دیگر است پیشرفته (Advanced Compiler)
• سیستم‌های توزیع شده (Distributed Systems)
• شبکه های کامپیوتریجامع‌ترین آموزش درس شبکه های کامپیوتریدرس شبکه‌ های کامپیوتری یکی از مهم‌ترین و بنیادیترین دروس‌ رشته کامپیوتر است، با توجه به اینکه اینترنت امروزی بزرگترین سیستم مهندسی ساخت دست بشر در تمام طول تاریخ است، آشنایی با شبکه‌های کامپیوتری برای تمامی علاقه‌مندان و دانشجویان رشته کامپیوتر الزامی است، در این راستا در این صفحه به معرفی شبکه‌های کامپیوتری پرداخته‌ شده است پیشرفته (Advanced Computer Networks)
• بهینه‌سازی شبکه‌های پیشرفته (Advanced Network Optimization)
• مباحث ویژه در نظریه سیستم‌ها (Special Topics in System Theory)

گذراندن این دروس تخصصی به دانشجویان این امکان را می‌دهند که با تکنیک‌ها و مفاهیم پیشرفته‌ نظریه سیستم‌ها آشنا شوند و به تحلیل و بهینه‌سازی سیستم‌های پیچیده‌ واقعی بپردازند، همچنین با تحصیل در این گرایش، دانشجویان می‌توانند با چالش‌های علمی و صنعتی مختلفی که در زمینه‌ سیستم‌های پیچیده‌ کامپیوتری و نرم‌افزارهای کاربردی ممکن است مواجه شوند، آشنا شده و مهارت‌های لازم را برای رویارویی با آن‌ها کسب کنند.

گرایش الگوریتم و نظریه محاسبه

گرایش الگوریتم و نظریه محاسبه یکی از شاخه‌های مهم علوم کامپیوتر است که به بررسی اصول و مباحث ریاضیاتی محاسبات، از جمله تجزیه‌وتحلیل الگوریتم‌ها، پیچیدگی محاسباتی و محدودیت‌های محاسباتی می‌پردازد. این گرایش اساسی برای درک عملکرد و کارایی الگوریتم‌ها در حل مسائل مختلف استفاده می‌شود و نقش بسیار مهمی در طراحی و بهینه‌سازی الگوریتم‌ها برای مسائل واقعی دارد.

دروس الزامی گرایش الگوریتم و نظریه محاسبه

دروس الزامی این گرایش در ادامه آورده شده است:

• داده‌کاوی محاسباتی (Computational Data Mining)
• الگوریتم‌های پیشرفته (Advanced Algorithms)
• نظریه محاسبه پیشرفته (Advanced Theory of Computing)

دروس تخصصی گرایش الگوریتم و نظریه محاسبه

از میان دروس تخصصی گرایش الگوریتم و نظریه محاسبه، دانشجویان موظف‌اند حداقل شش واحد را اخذ نمایند. لیست این دروس به شرح زیر است:

• نظریه بازگشت و محاسبه‌پذیری (Recursion Theory)
• پیچیدگی محاسبه (Computational Complexity)
• پیچیدگی محاسبه پیشرفته (Advanced Computational Complexity)
• الگوریتم‌های موازی (Parallel Algorithms)
• الگوریتم‌های تصادفی (Randomized Algorithms)
• طراحی و تحلیل الگوریتم‌ها (Design and Analysis of Algorithms)
• مبانی نظری رمزنگاریرمزنگاری چیست؟ بررسی انواع رمزنگاری و ویژگی های رمزنگاریرمزنگاری چیست و چگونه کار میکند؟ این مقاله عالی به معرفی رمز نگاری، انواع رمزنگاری از جمله متقارن و نامتقارن، الگوریتم های رمزنگاری و تاریخچه آن پرداخته است (Foundations of Theoretical Cryptography)
• نظریه بازی‌ها (Game Theory)
• نظریه پیشرفته گراف‌ها (Advanced Graph Theory)
• الگوریتم‌های ترکیباتی (Combinatorial Algorithms)
• گرافگراف چیست، آموزش گراف از 0 تا 100 توسط دانشجو ارشد صنعتی شریفدر این مقاله تمامی مطالب مربوط به گراف از 0 تا 100 تدریس شده است. مواردی همچون : گراف چیست؟ انواع گراف، گراف همبند، مکمل گراف،‌ گراف کامل، گراف جهت دار، گراف بدون جهت،‌ گراف ساده و ... و الگوریتم‌ها (Graphs and Algorithms)
• الگوریتم‌های تقریبی (Approximation Algorithms)
• هندسه محاسباتی (Computational Geometry)
• ترکیبات (Combinatorics)
• ترکیبات ساختمند (Constructive Combinatorics)
• آنالیز محاسباتی (Computational Analysis)
• مباحث ویژه در نظریه محاسبه (Special Topics in Theory of Computing)

گرایش محاسبات نرم و هوش مصنوعی

گرایش محاسبات نرم و هوش مصنوعی به دنبال ارائه راهکارهایی با استفاده از هوش مصنوعی است که سریع و دقیق باشند و برای حل مسائل پیچیده دنیای واقعی که محاسبات سخت قادر به یافتن جواب برای آن‌ها نیست، کارآمد باشند. در ادامه دروس الزامی و تخصصی این رشته آورده شده که دانشجویان می‌بایست تمامی دروس الزامی و حداقل 6 واحد از این دروس تخصصی را در طول تحصیل خود بگذرانند.

دروس الزامی گرایش محاسبات نرم و هوش مصنوعی

دروس الزامی این گرایش شامل سه درس زیر است:

• داده‌کاوی محاسباتی (Computational Data Mining)
• الگوریتم‌های پیشرفته (Advanced algorithms)
• هوش مصنوعی پیشرفته (Advanced AI)

دروس تخصصی گرایش محاسبات نرم و هوش مصنوعی

دروس تخصصی گرایش محاسبات نرم و هوش مصنوعی در زیر آورده شده است:

• محاسبات نرم (Soft Computing)
• هوش مصنوعی پیشرفته (Advanced AI)
• سیستم‌های خبره (Expert Systems)
• یادگیری ماشینیادگیری ماشین چیست و چرا مهم است؟ - Machine learning (ML)تعریف یادگیری ماشین : ماشین لرنینگ (Machine Learning یا به اختصار ML) باعث می‌شود که خود ماشین‌ها با آنالیز داده ها امکان یادگیری و پیشرفت داشته باشند، این مقاله فوق العاده یادگیری ماشین را بصورت کامل بررسی کرده است (Machine Learning)
• پردازش زبان‌های طبیعی (Natural Languages Processing)
• یادگیری ماشین آماری (Statistical Machine Learning)
• سیستم‌های دینامیکی گسسته (Discrete Dynamical Systems)
• الگوریتم‌های هوشمند (Intelligent Algorithms)
• سیستم‌های چند عامل (Multiagent Systems)
• یادگیری عمیقیادگیری عمیق چیست؟ معرفی کامل یادگیری عمیق به زبان سادهاین مقاله به سوالات رو به رو پاسخ داده : یادگیری عمیق چیست و چگونه کار می‌کند؟ آیا یادگیری عمیق همان شبکه عصبی است؟ تفاوت یادگیری عمیق با یادگیری ماشین چیست؟ (Deep Learning)
• داده کاویداده‌ کاوی چیست؟ بررسی 0 تا 100 دیتا ماینینگ (data mining)این مقاله عالی بررسی کرده که داده کاوی یا دیتا ماینینگ (data mining) چیست و چه کاربردی دارد، سپس انواع روش های داده کاوی و مزایای دیتا ماینینگ را بررسی کرده (Data Mining)
• بهینه‌سازی شبکه پیشرفته (Advanced Network Optimization)
• مباحث ویژه در هوش مصنوعی (Special Topics in AI)
• مباحث ویژه در محاسبات نرم (Special Topics in Soft Computing)

با گذراندن این دروس، دانشجویان مهارت‌های تحلیل و پردازش داده‌های پیچیده، ارزیابی الگوریتم‌ها، طراحی و پیاده‌سازی روش‌های هوش مصنوعی و مهارت‌های پیشرفته در یادگیری ماشین و پردازش زبان‌های طبیعی را به دست می‌آورند.

گرایش داده‌ کاوی

گرایش داده‌ کاوی در علوم کامپیوتر به مطالعه و استخراج اطلاعات مفید از مجموعه‌داده‌های بزرگ و پیچیده با استفاده از روش‌های پیشرفته محاسباتی می‌پردازد. هدف این گرایش شناسایی الگوها، روابط و روندهای مخفی در داده‌ها است تا از این اطلاعات برای تصمیم‌گیری‌های بهینه و پیش‌بینی استفاده شود. داده‌کاوی از کاربردی‌ترین گرایش‌های علوم کامپیوتر است که مهارت‌های لازم برای تحلیل داده‌ها و به‌دست‌آوردن بینش‌های ارزشمند از آن‌ها را به دانشجویان ارائه می‌دهد.

دروس الزامی گرایش داده‌ کاوی

در ادامه دروس الزامی این رشته آورده شده است:

• داده‌کاوی محاسباتی (Computational Data Mining)
• الگوریتم‌های پیشرفته (Advanced Algorithms)
• داده‌کاوی (Data Mining)

دروس تخصصی گرایش داده‌ کاوی

دروس تخصصی انتخابی این رشته به شرح زیرند:

• ریاضیات یادگیری (Mathematics of Learning)
• بهینه‌سازی محدب (Convex Optimization)
• بهینه‌سازی ترکیباتی (Combinatorial Optimization)
• یادگیری ماشین (Machine Learning)
• داده‌کاوی پیشرفته (Advanced Data Mining)
• متن‌کاوی و وب‌کاوی (Text and Web Mining)
• انتخاب و استخراج ویژگی (Feature Selection and Extraction)
• شبکه‌های پیچیده (Complex Networks)
• گراف‌کاوی (Graph Mining)
• یادگیری ژرف (Deep Learning)
• مباحث ویژه داده‌کاوی (Special Topics in Data Mining)

دانشجویان باید حداقل ۶ واحد از دروس تخصصی انتخابی را اخذ کنند.

گرایش علوم تصمیم و دانش

گرایش علوم تصمیم و دانش به توسعه و استفاده از روش‌های پیشرفته برای حل مسائل پیچیده تصمیم‌گیری می‌پردازد. این گرایش به‌صورت میان‌رشته‌ای ترکیبی از ریاضیات، آمار، علوم کامپیوتر و علوم رفتاری است که به دانشجویان کمک می‌کند تا با استفاده از مدل‌ها و تکنیک‌های مختلف، تصمیمات بهینه‌ و آگاهانه‌تری در حوزه‌های مختلف بگیرند. هدف این گرایش ارتقای توانایی‌های تحلیلی و تصمیم‌گیری دانشجویان در مواجهه با داده‌های پیچیده و نامطمئن است.

دروس الزامی گرایش علوم تصمیم و دانش

دروس الزامی این گرایش شامل موارد زیر است:

• داده‌کاوی محاسباتی (Computational Data Mining)
• الگوریتم‌های پیشرفته (Advanced Algorithms)
• بهینه‌سازی محدب (Convex Optimization)

دروس تخصصی گرایش علوم تصمیم و دانش

دروس تخصصی انتخابی گرایش علوم تصمیم و دانش در ادامه آورده شده است:

• تصمیم‌گیری با معیارهای چندگانه (Multiple Criteria Decision Making)
• محاسبات نرم (Soft Computing)
• یادگیری ماشین (Machine Learning)
• اطلاعات و عدم قطعیت (Information and Uncertainty)
• سیستم‌های تصمیم‌گیری فازی (Fuzzy Decision Making Systems)
• ریاضیات یادگیری (Mathematics of Learning)
• بهینه‌سازی ترکیباتی (Combinatorial Optimization)
• فرایندهای تصادفی (Random Process)
• احتمال و آمار فازی (Fuzzy Probability and Statistics)
• نظریه بازی‌ها (Game Theory)
• بهینه‌سازی فراابتکاری (Metaheuristic Optimization)
• داده‌کاوی (Data Mining)
• داده‌کاوی پیشرفته (Advanced Data Mining)

دانشجویان می‌بایست از میان دروس ذکر شده در جدول دروس تخصصی انتخابی دست‌کم ۶ واحد اخذ کنند.

جمع‌بندی

در این مقاله به بررسی و معرفی گرایش‌ های مختلف مقطع کارشناسی ارشد علوم کامپیوتر پرداختیم. گرایش‌های مختلف این رشته، هر یک با رویکردها و اهداف خاص خود، مهارت‌های تحلیلی و تکنیک‌های پیشرفته‌ای را برای حل مسائل پیچیده، بهینه‌سازی و استخراج اطلاعات مفید از داده‌ها ارائه می‌دهند. این مقاله با ارائه توضیحات و دروس الزامی و تخصصی هر گرایش به دانشجویان علاقه‌مند کمک می‌کند تا با اطلاعات کافی و دقیق، مسیر تحصیلی مناسبی را انتخاب کنند و از دانش لازم برای ورود به این رشته‌ پرطرف‌دار بهره‌مند شوند.

مطالب مرتبط

همه مقالات

بهترین زبان برنامه نویسی برای مهاجرت چیست

بازار کار مهندسی کامپیوتر در کانادا

گرایش های مهندسی کامپیوتر شریف

داروسازی یا برنامه نویسی