2025国考：中国证监会招考职位专业科目笔试考试大纲（计算机类）

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2025年度中国证监会招考职位专业科目笔试考试大纲（计算机类）

　　一、考试目的

　　考查考生是否具备证券期货监管工作所必需的计算机专业知识和相关知识的应用能力。

　　二、考试内容与试卷结构

　　考试形式为笔试，考试时间120分钟，满分100分。

　　报考计算机类职位的考生参加本类别的专业科目考试。计算机类专业科目考试试题由以下两部分组成：

　　（一）证券期货基础知识

　　单项选择40题

　　（二）专业知识—计算机

　　1. 单项选择40题

　　2. 多项选择20题

　　三、答题要求

　　考试均采用客观性试题，要求考生从每题所给的选项中选择答案。考生必须用2B铅笔在答题卡上作答，在试题本或其他位置作答一律无效。

　　四、样题

　　（一）单项选择题（每题给四个备选项，其中只有一个选项是正确的，应试人员应将正确的选项选择出来并按要求在答题卡相应位置填涂，多选或不选均不得分）

　　1. 以下软件中，（ ）不是操作系统。

　　A：Windows

　　B：Unix

　　C：Linux

　　D：Microsoft Office

　　答：（ D ）

　　（二）多项选择题（每题给四个备选项，其中有两个或两个以上的选项是正确的，应试人员应将正确的选项选择出来并按要求在答题卡相应位置填涂，多选、少选或不选均不得分）

　　1. 以下软件中，（ ）是操作系统。

　　A：Windows

　　B：Unix

　　C：Linux

　　D：Microsoft Office

　　答：（ABC）

　　五、考查知识点

　　考生应掌握证券期货基础知识（可参考财金类考试大纲）和以下计算机专业知识：

　　（一）计算机组成原理

　　1. 计算机系统概述

　　计算机发展历程、计算机系统层次结构、计算机性能指标

　　 2. 数据的表示和运算

　　数制与编码、定点数的表示和运算、浮点数的表示和运算

　　 3. 存储器层次结构

　　存储器的分类、存储器的层次化结构、半导体随机存取存储器、主存储器与CPU的连接、高速缓冲存储器(Cache)、虚拟存储器指令系统指令格式、指令的寻址方式、CISC 和 RISC 的基本概念中央处理器(CPU)CPU的功能和基本结构、指令执行过程、数据通路的功能和基本结构、控制器的功能和工作原理、指令流水线总线总线概述、总线仲裁、总线操作和定时、总线标准输入输出(I/O)系统I/O系统基本概念、外部设备、I/O接口(I/O控制器)、I/O方式

　　（二）操作系统原理

　　1. 操作系统基本概念

　　2. 进程管理

　　进程与线程、调度、同步与互斥、死锁内存管理内存管理基础、虚拟内存管理文件管理文件系统基础、文件系统实现、磁盘组织与管理

　　（三）计算机网络和信息安全

　　1. 计算机网络

　　计算机网络的基本概念、基本原理和基本方法；计算机网络的体系结构和典型网络协议；典型网络设备的组成、特点和工作原理信息安全《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》《关键信息基础设施安全保护条例》等法律法规、信息安全基本概念、常见的系统漏洞和攻击方式、密码技术基础及公钥基础设施、网络访问控制、网络通信安全、信息安全管理

　　（四）数据结构

　　1. 数据结构基础

　　数据的物理结构、数据的存储结构及其关系；线性数据结构、非线性数据结构

　　2. 常用数据结构及算法

　　数组、链表、栈、队列、哈希、树、堆、图

　　（五）数据库和数据治理

　　1. 数据库系统

　　数据库的基本概念、数据库系统的结构；关系模型的基本概念、关系数据库的标准语言SQL等；数据需求管理、范式概念、数据建模和数据集成概念及操作、数据仓库分层逻辑及实务

　　2. 数据仓库

　　单机关系型数据仓库架构（MPP）、大数据仓库架构（分布式）、新型数据仓库架构（内存数据库等）；数据仓库的任务调度、安全管理、存储管理、事务管理、并发控制、恢复管理等数据治理数据治理涉及的活动、数据治理基本环境要素、数据治理组织规划、数据治理目标设定、数据治理流程管理；数据治理相关标准（国际标准ISO/IEC 38505、国内标准数据治理框架和DCMM）、证券期货行业数据标准体系、数据模型（概念模型、逻辑模型、物理模型设计原理）；数据分布及盘点、数据质量提升、数据权限和分类分级、数据共享交换、数据分析挖掘、数据运营和增值

　　（六）软件工程和项目管理

　　1. 软件工程概述与软件过程

　　软件工程的定义、软件生命周期和软件过程结构化方法需求工程、结构化分析、概要设计、详细设计、结构化编码面向对象方法面向对象分析、面向对象设计、软件体系结构与设计模式、软件重构软件测试与维护软件测试基础、白盒测试、黑盒测试、软件维护软件项目管理项目估算、进度管理、配置管理、质量管理

　　（七）新技术

　　1. 人工智能

　　机器学习与深度学习、人工智能典型应用云计算容器技术、云原生区块链去中心化机制、加密货币

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（编辑：娜）