计算机专业主要涵盖 基础理论、核心课程、进阶课程以及实践课程等多个方面，具体学习内容如下：
基础理论
数学基础：包括离散数学、概率论与数理统计、线性代数等，这些数学知识对于理解计算机科学的理论和算法有很大帮助。
物理基础：了解计算机硬件的基本物理原理，如电路、电子设备等。
核心课程
编程语言：学习至少一种编程语言，如C、C++、Java、Python等，掌握编程的基本语法和调试技巧。
数据结构：理解基本的数据结构，如数组、链表、栈、队列、树、图等，以及它们在算法中的应用。
算法：学习基本的算法设计与分析技巧，包括排序、查找、动态规划等。
计算机组成原理：了解计算机的硬件组成和工作原理，如CPU、内存、输入输出设备等。
操作系统：学习操作系统的基本原理，如进程管理、内存管理、文件系统等。
计算机网络：理解计算机网络的基本概念、协议和模型，如TCP/IP协议、网络分层模型等。
数据库原理：了解数据库的基本原理和设计方法，掌握SQL语言进行数据库操作。
进阶课程
软件工程：学习软件开发的基本流程和方法，如需求分析、设计、编码、测试、维护等。
高级语言程序设计：深入学习一种或多种高级编程语言，掌握其高级特性和应用。
编译原理：了解编译器的设计和实现原理，学习如何将高级语言转换为机器语言。
计算机图形学：学习计算机图形处理的基本原理和方法，如图像处理、三维建模等。
实践课程
大数据技术导论：学习大数据技术的基本概念和应用。
数据采集与处理实践：通过Python等工具进行数据采集与处理。
Web前/后端开发：学习Web开发的基本原理和技能。
统计与数据分析：学习统计学原理和数据分析方法。
机器学习：学习机器学习的基本原理和应用。
高级数据库系统：深入学习数据库系统的高级特性和应用。
数据可视化：学习数据可视化技术，将数据以图形方式展示。
云计算技术：学习云计算的基本原理和应用。
人工智能：学习人工智能的基本原理和应用。
自然语言处理：学习自然语言处理的基本原理和应用。
媒体大数据案例分析：分析媒体大数据的应用案例。
网络空间安全：学习网络空间安全的基本原理和应用。
程序设计：完成程序设计相关的实验和课程设计。
数据分析：进行数据分析相关的实验和课程设计。
机器学习：进行机器学习相关的实验和课程设计。
数据可视化：进行数据可视化相关的实验和课程设计。
大数据综合应用实践：进行大数据综合应用的实践项目。
专业实训和毕业设计：通过实际项目或毕业设计，综合运用所学知识解决实际问题。
计算机专业的学习内容十分广泛且深入，涵盖了从基础理论到实际应用的各个方面。建议学生在学习过程中，注重理论与实践相结合，通过实验、课程设计和实际项目来巩固和提升自己的技能。