物化历组合适合学什么专业？

本文目录一览：

• 1、物化历组合适合学什么专业？
• 2、香港的学科有哪些
• 3、dse是什么意思

物化历组合适合学什么专业？

物化历可以报的专业有：工程类、建筑类、通信类、计算机、技术类、化学类、医学类、象类专业、地质类专业、勘测类专业、环境类专业等 。除去思想政治、思想政治教育、马克思主义理论、犯罪学、治安学等专业要修必须选考政治的专业基本都可以报考。

物化史组合可报考专业覆盖率高达99%，除去思想政治、思想政治教育、马克思主义理论、犯罪学、治安学等专业要修必须选考政治的专业以及部分高校的法学、哲学、地理科学、城乡规划、医学类等专业报考有限制外都可以报考。

物化历能选的专业有海洋科学类、应用物理学、工程力学、电子科学类、地球物理学、材料科学类、热能与动力工程、信息与电子科学类、测控技术与仪器、核工程与核技术学、航天航空类和武器类、理论与应用力学、机械类等。

物化历能选的专业有核工程类、地质学类、化工与制药类、应用化学、林业工程类、生物科学类、材料类、食品科学与工程类、医学技术类、公共卫生与预防医学类等。物化历能选的专业有考古学、民族学、汉语言文学、历史学、地理学科、政治学科、世界历史、文物保护技术等。

物史化组合特性：科目关联度：组合文理思维兼具，物理重视逻辑思维，而历史注重记忆背诵，化学两者兼具的一个科目，其实整体学科关联度不低。科目学习难度：理科科目搭配历史，学习难度适中，课业压力不会太大，对大多数物理成绩好的考生非常友好。

物化历的优势和劣势：

优势：因为有物理化学的存在，使得该组合的专业覆盖率广泛，历史的加入更是让物化生组合中不能报考的人文社科类专业在该组合中得到实现；其次学科难易搭配相对合理，除了公认的物理学科比较难，其余两科的学习都相对来说没有那么的困难。

劣势：该组合选择人数多，且多为学霸选择的科目，这就会出现单科成绩赋分竞争大，压力也自然就很大；其次，虽然说该组合是难易搭配了，但物理也确实是块“硬骨头”，在学习上既要克服物理的难关，历史虽然学着容易，但得高分也确实需要下功夫。

香港的学科有哪些

其实很多学校都不同，给一个普遍的答案。

小学：

中文、英文、数学、常识、音乐、体育、视觉艺术（美术）、普通话、电脑、宗教（有些有，有些没有）

中一至中三：

核心科目：中文，英文和数学

其他：通识，中国历史，综合科学有的学校会分开生物化学和物理教，综合人文有的学校会分开西史和地理教，普通话，美术，音乐，体育和宗教。

中四至中七：

核心科目：中文，英文和数学

文科：中国文学，中国历史，经济，西史，地理（好像不只吧）

理科：生物，化学，物理，Additional Mathematics,Pure Mathematics,Applied Mathematics,Mathematics and Statistics,puter & Information Technology（有些是中六至七才读的）

其他：体育和宗教

PS：除了学校提供的课程，学生可以在校外修读其他的。

明年香港将实行334学制，就三年初中和三年高中。

课程会有很大的转变，也不会再分文理科了。

选修科目有分读两科的或三科的，学校组合的

核心科目：中文，英文，数学和通识。

选修科目：化学，生物，物理，中国历史，中国文学，西史，经济，地理，美术，组合科学，健康管理与社会关怀和资讯科技

其他：音乐，戏剧，舞蹈，创意媒体，体育和宗教。

应用课程（这些可以不读，因不是学校提供的所以周六要到校外上课，但学费全由 *** 付，每间学校名额有限）：应用科学，创意学习，服务，商业,管理及法律，工程及生产，媒体及传意。

语言方面有：法文，德文，西班牙文，日文，印地文和乌克兰文。

至于大学，不同的学校不同的专业都会有不同的学科。

dse是什么意思

DSE是DataScienceandEngineering的缩写，意思是数据科学与工程。

1.DSE的定义和概念

DSE是数据科学与工程的简称，是一门综合性的学科领域，涉及数据分析、机器学习、数据挖掘等技术方法和工程实践，旨在通过对大规模复杂数据的收集、处理、分析和应用，提取有价值的信息并为决策和创新提供支持。

2.数据科学与工程的核心内容

数据科学与工程包括数据管理、数据分析和数据应用三个核心部分。数据管理涉及数据的采集、存储和处理；数据分析涉及统计分析、机器学习和数据挖掘等技术；数据应用涉及将数据分析结果应用于实际问题解决和决策支持。

3.数据科学与工程的应用领域

数据科学与工程广泛应用于各个领域，如金融、医疗、交通、电子商务等。在金融领域，DSE可以通过分析历史数据预测市场走势，优化投资组合；在医疗领域，DSE可以帮助进行疾病预测、精准医疗等；在交通领域，DSE可以进行交通流量预测和路网优化等。

4.数据科学与工程的工具和技术

在实践中，DSE需要借助各种工具和技术来处理和分析数据。如数据清洗和处理常用的工具有Python和R语言，数据存储和查询常用的技术有SQL和NoSQL数据库，数据分析和机器学习常用的库有Scikit-Learn和TensorFlow等。

5.数据科学与工程的发展趋势

随着大数据时代的到来，数据科学与工程的重要性逐渐凸显。未来发展趋势包括数据安全与隐私保护、人工智能与数据科学的结合、自动化数据分析等。同时，数据科学与工程的专业人才需求也日益增长。

总结：

综上所述，DSE是DataScienceandEngineering的缩写，意思是数据科学与工程。DSE是一门综合性的学科领域，涉及数据分析、机器学习、数据挖掘等技术方法和工程实践。它的核心内容包括数据管理、数据分析和数据应用，广泛应用于各个领域，如金融、医疗、交通等。

在实践中，DSE需要借助各种工具和技术来处理和分析数据。随着大数据时代的到来，DSE的重要性逐渐凸显，未来的发展趋势包括数据安全与隐私保护、人工智能与数据科学的结合等。