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2025年度中國證監會招考職位專業科目

筆試考試大綱（計算機類）

一、考試目的

考查考生是否具備證券期貨監管工作所必需的計算機專業知識和相關知識的應用能力。

二、考試內容與試卷結構

考試形式為筆試，考試時間120分鐘，滿分100分。

報考計算機類職位的考生參加本類別的專業科目考試。計算機類專業科目考試試題由以下兩部分組成：

（一）證券期貨基礎知識

單項選擇40題

（二）專業知識—計算機

1. 單項選擇40題

2. 多項選擇20題

三、答題要求

考試均采用客觀性試題，要求考生從每題所給的選項中選擇答案。考生必須用2B鉛筆在答題卡上作答，在試題本或其他位置作答一律無效。

四、樣題

（一）單項選擇題（每題給四個備選項，其中只有一個選項是正確的，應試人員應將正確的選項選擇出來并按要求在答題卡相應位置填涂，多選或不選均不得分）

1. 以下軟件中，（  ）不是操作系統。

A：Windows     

B：Unix        

C：Linux      

D：Microsoft Office

答：（ D ）

（二）多項選擇題（每題給四個備選項，其中有兩個或兩個以上的選項是正確的，應試人員應將正確的選項選擇出來并按要求在答題卡相應位置填涂，多選、少選或不選均不得分）

1. 以下軟件中，（  ）是操作系統。

A：Windows      

B：Unix        

C：Linux      

D：Microsoft Office

答：（ABC）

五、考查知識點

考生應掌握證券期貨基礎知識（可參考財金類考試大綱）和以下計算機專業知識：

（一）計算機組成原理

1. 計算機系統概述

計算機發展歷程、計算機系統層次結構、計算機性能指標

    2. 數據的表示和運算

數制與編碼、定點數的表示和運算、浮點數的表示和運算

    3. 存儲器層次結構

存儲器的分類、存儲器的層次化結構、半導體隨機存取存儲器、主存儲器與CPU的連接、高速緩沖存儲器(Cache)、虛擬存儲器

4.指令系統

指令格式、指令的尋址方式、CISC 和 RISC 的基本概念

5.中央處理器(CPU)

CPU的功能和基本結構、指令執行過程、數據通路的功能和基本結構、控制器的功能和工作原理、指令流水線

6.總線

總線概述、總線仲裁、總線操作和定時、總線標準

7.輸入輸出(I/O)系統

I/O系統基本概念、外部設備、I/O接口(I/O控制器)、I/O方式

（二）操作系統原理

1. 操作系統基本概念

2. 進程管理

進程與線程、調度、同步與互斥、死鎖

3.內存管理

內存管理基礎、虛擬內存管理

4.文件管理

文件系統基礎、文件系統實現、磁盤組織與管理

（三）計算機網絡和信息安全

1. 計算機網絡

計算機網絡的基本概念、基本原理和基本方法；計算機網絡的體系結構和典型網絡協議；典型網絡設備的組成、特點和工作原理

2.信息安全

《網絡安全法》《數據安全法》《個人信息保護法》《關鍵信息基礎設施安全保護條例》等法律法規、信息安全基本概念、常見的系統漏洞和攻擊方式、密碼技術基礎及公鑰基礎設施、網絡訪問控制、網絡通信安全、信息安全管理

（四）數據結構

1. 數據結構基礎

數據的物理結構、數據的存儲結構及其關系；線性數據結構、非線性數據結構

2. 常用數據結構及算法

數組、鏈表、棧、隊列、哈希、樹、堆、圖

（五）數據庫和數據治理

1. 數據庫系統

數據庫的基本概念、數據庫系統的結構；關系模型的基本概念、關系數據庫的標準語言SQL等；數據需求管理、范式概念、數據建模和數據集成概念及操作、數據倉庫分層邏輯及實務

2. 數據倉庫

單機關系型數據倉庫架構（MPP）、大數據倉庫架構（分布式）、新型數據倉庫架構（內存數據庫等）；數據倉庫的任務調度、安全管理、存儲管理、事務管理、并發控制、恢復管理等

3.數據治理

數據治理涉及的活動、數據治理基本環境要素、數據治理組織規劃、數據治理目標設定、數據治理流程管理；數據治理相關標準（國際標準ISO/IEC 38505、國內標準數據治理框架和DCMM）、證券期貨行業數據標準體系、數據模型（概念模型、邏輯模型、物理模型設計原理）；數據分布及盤點、數據質量提升、數據權限和分類分級、數據共享交換、數據分析挖掘、數據運營和增值

（六）軟件工程和項目管理

1. 軟件工程概述與軟件過程

軟件工程的定義、軟件生命周期和軟件過程

2.結構化方法

需求工程、結構化分析、概要設計、詳細設計、結構化編碼

3.面向對象方法

面向對象分析、面向對象設計、軟件體系結構與設計模式、軟件重構

4.軟件測試與維護

軟件測試基礎、白盒測試、黑盒測試、軟件維護

5.軟件項目管理

項目估算、進度管理、配置管理、質量管理

（七）新技術

1. 人工智能

機器學習與深度學習、人工智能典型應用

2.云計算

容器技術、云原生

3.區塊鏈

去中心化機制、加密貨幣

來源：http://bm.scs.gov.cn/pp/gkweb/core/web/ui/business/article/articledetail.html?ArticleId=8a81f6d891e0a049019289aba2aa0160&id=0000000062b7b2b60162bccd55ec0006&eid=0000000062b7b2b60162bccdd5860007