計算機科學與技術(shù)專業(yè)是德國最受歡迎的專業(yè)之一，也是德國高校的優(yōu)勢專業(yè)之一。去德國讀計算機專業(yè)能夠較好地掌握計算機科學與技術(shù)和基本技能與方法。那么，德國留學計算機專業(yè)的真實感受是怎么樣的呢？和出國留學網(wǎng)一起來看看吧！
一、 德國計算機教育非常重視形式理論
如果你對數(shù)學有點興趣應該會聽說過哥廷根學派，哥廷根被譽為二戰(zhàn)之前最后一個世界數(shù)學中心。很多重要的計算機基礎理論都是在從那里誕生的。我猜測現(xiàn)在德國大學現(xiàn)在的課程設置和科研方向很大程度上都是受那個時期的影響（想了解更多可以看《圖靈的秘密》第一、二章）。
拿RWTH來舉例，- 的頁面 這是一份Bachelor的Studienplan。必修的理論方向中那三門，也就是最容易掛科的三門，在國內(nèi)沒有一所大學會同時把這三門作為本科必修課，只教其中1-2門的據(jù)我所知在國內(nèi)也只有南京大學、上海交大、清華這樣級別的大學，講授深度和德國大學肯定就更不能比了。尤其是到了Master階段，有些高級理論課講的東西太偏，從網(wǎng)上找不到任何文獻和學習資料。
二、對理論知識要求高
在每年輟學比例排行榜上，Informatik都名列前茅，我猜測一個主要原因就是“名不副實”?？赡茉诖蠖鄶?shù)外行看來，Informatik就是一個學編程的專業(yè)。但實際上在德國，這一學科在很多學校會和數(shù)學一起被歸為理科，而不是工科。即使像UML這樣看起來很水的課也會充斥大量Pushdown Automaton的相關(guān)證明。理論課的要求往往更高，作業(yè)中很少會要求根據(jù)某定理構(gòu)造一種結(jié)構(gòu)，大部分情況都是證明一些基礎理論，并且把結(jié)論用在下一次作業(yè)的證明中，比如在“可計算性和復雜度理論”課上，某次作業(yè)就是證明PCP=>MPCP。而在我通過搜索引擎能搜到的所有中文、德語、英語的資料或者課件中，都只有MPCP=>PCP的證明，另外這個方向的正確性都幾乎沒有被提到過，更不要說具體證明過程了。
三、畢業(yè)門檻低，學習空間大
和很多世界名校一樣，Informatik的Master的畢業(yè)門檻并不高，只要避開中國人的普遍弱項——理論和一些比較難的課，總是能輕松畢業(yè)的。盡管如此，學校里依然有很多學生會在高年級刻意放慢選課進度，學一些額外的知識，或者花更多時間在實驗室。
四、課程設置
大部分國家的課程設置都本著“低耦合，高內(nèi)聚”的原則，比如“組合數(shù)學”會開一門課，“代數(shù)”會開成另一門。而在德國，一些本科課程會把很多課程的基礎部分放到一門課里，然后對每個方向單獨開一門選修課。比如“編程”這門課上會有一些課時講函數(shù)式編程，“離散結(jié)構(gòu)”這門課上會把組合數(shù)學、數(shù)論、圖論、群論放在一起講。以至于一些剛來德國就直接選高級課程的學生短時間內(nèi)會因為基礎知識不夠而接受不了。
五 、社會地位
在國內(nèi)，社會上普遍接受“計算機是高薪職業(yè)”的說法，計算機系學生每天做的事情也和其他專業(yè)學生有很大區(qū)別，比如參加技術(shù)沙龍、編程比賽。但是在德國，無論是學校里還是社會上，Informatiker都不是一個很特殊的一類人。比如有一次和一個德國大叔聊天：
他：你在那里上學？
我：亞琛工大
他：那里的機械很好
我：……
他：你學的什么專業(yè)？
我：Informatik
他：不錯，學Informatik有機會進西門子
不過，Informatik的學生也是有優(yōu)勢的：因為編程能力普遍更好，所以更容易在學校找到Hiwi或者或者兼職實習。
六、德國計算機專業(yè)排名的真實情況
1.薩爾大學：（強勢研究方向：視覺，NLP，機器學習，人工智能，計算圖形，感知，HCI。強在馬普所）
2.KIT：（強勢研究方向：算法，計算機圖形，機器學習。該校極偏理論和基礎研究）
3.TUM：（強勢研究方向：人工智能，視覺，機器人，自動化。其他了解不多，但肯定很有錢）
4.RWTH：（強勢研究方向：計算機圖形學，自動化。講真，我是完全不知道RWTH的計算機強在哪里，教學的話我評價不了，估計課程設計和體驗嚴格，畢業(yè)生水平好吧）
5.達姆工大：（強勢研究方向：人工智能，機器學習，視覺，智能控制（系統(tǒng)），NLP，知識挖掘，網(wǎng)絡，密碼安全（這個估計沒啥地方敢挑戰(zhàn)了吧）。強勢的很強勢，一般的很一般）
6.斯圖加特：（強勢研究方向：智能控制（系統(tǒng)），三維重建/圖形，汽車相關(guān)的類似嵌入式等。我對這個學校印象很好，但是據(jù)說課程不太嚴格）
7.漢諾威：（強勢研究方向：視覺。我就知道一個實驗室，其他沒了解，但是感覺水平還不錯）
8.凱澤勞斯滕：（強勢研究方向：人工智能，系統(tǒng)）
9.海德堡：（強勢研究方向：視覺，圖處。其他還需要努力?。?BR> 10.圖賓根：（強勢研究方向：機器人，人工智能，計算機視覺，智能系統(tǒng)，藏得很深的綜合性大學，強在馬普所）
11.曼海姆：（強勢研究方向：商業(yè)智能，但計算機基礎教育水平也是極高。）
12.康斯坦茨：（強勢研究方向：可視化）