很高興回答這個問題，本人是計算機專業的，主要學習計算機網路，但是課程也有軟體，低，電路等方面課程，開始時候主要有電子電路，高等數學，資料庫，作業系統等等，主要看學習的具體專業，具體專業對數學要求也不一樣，比如我們學習網路的，我是一個菜鳥，我們要求就是華為認證水平，如果你從事軟體程式設計，設計很多資料，建模等等，像現在很火的大資料都需要數學知識，比如概論，線性數學等等，具體從事計算機專業對於數學要求差別大，但是各個數學科目都要有基礎。

計算機、計算機網路和計算機軟體這是三個不同層次上的概念。

1、計算機。目前是電子計算機的簡稱，是以透過高度整合電子電路的晶片為計算核心，配合儲存器以及滑鼠鍵盤等外設的統一裝置的簡稱。（估計在不久的將來，計算機就不僅僅是電子計算機了，還有計算能力更強的量子計算機）

2、計算機網路。是將具有獨立功能的多臺計算機，透過通訊交換將他們連線起來，在通訊協議的協調管理下，實現資源和資訊共享。計算機網路包括物理鏈路層、資料鏈路層、網路層、傳輸層、會話層、表示層、應用層等七層。

3、計算機軟體。是指計算機中的程式和文件等內容，程式則是按照計算機處理規則編寫的程式碼描述，文件則是便於瞭解程式所需要的說明性資料。

有以上三個物件定義來看，計算機、計算機網路與計算機軟體的基礎都不是數學。但數學的研究確實限制計算機及計算機相關行業發展的關鍵。因為一些數學模型（尤其是專業領域的數學模型），如果沒有精妙的數學模型支撐，則計算工作將成倍甚至百倍千倍的增長，有的甚至達不到行業對計算效能的需求。比如：VR/AR在處理虛擬現實場景時，就需要大量的渲染，而目前的網路交換很難滿足資料交換的需求，在計算機處理上，複雜場景的VR處理，大型計算機都很難滿足運算需求，因此，數學模型從一定程度上限制了計算機軟體的發展。

在計算機相關知識中，基礎的數學知識如：插值法、二分法、行列式、矩陣、微積分等都經常被應用。

順便說一句：俄羅斯的航天工程在蘇聯解體之前之所以很厲害，據說主要是莫斯科大學數學系的一批教師、博導得功勞！

曾經有個程式設計師前輩對我說過一句話：牛逼的程式設計師數學都非常好

計算機，計算機網路，計算機軟體，都是基於二進位制的學科，二進位制本身就是屬於數學範疇。

分開來看呢，計算機的設計理念是數學基礎，目標是為計算服務，但設計依靠的是電學

計算機網路傳輸二進位制訊號，實現靠的是材料學，電學

軟體是利用二進位制寫出來的，其設計過程會頻繁用到數學，尤其是演算法這部分，幾乎就是數學，而演算法是一個軟體的基礎，因為一切都是基於計算的

現在很多培訓機構在培養程式設計師，哪些機構出來的，可以做網站，可以做爬蟲。這個倒是不需要數學，可相對來說，薪水也有限，而且工作內容比較重複，缺乏創新性。

計算機，網路及計算機軟體的本質基礎不全是數學，數學理論只是其中一小部分。純數學系畢業的學生，學電腦程式設計及硬體也很慢，有的人甚至還不如學自動化，學數位電路的人學的快。

1，計算機，概念有點寬泛，簡單地說，是硬體與軟體的結合。硬體是CPU中央處理器，內、外儲存元及外部介面電路。

2，計算機網路。與計算機一樣，也包含大型伺服器及客戶端，訊號的傳輸、接收裝置，如路由器，交換器等。同樣也要軟體支撐。

3，以上兩者的硬體，可以認為是大規模積體電路，與數學關係不大，換言之，核心不是數學，至少用不到高深的數學。

4，軟體用到數學，但不是純數學的。軟體分很多，如UI介面，控制軟體，管理軟體，辦公軟體，網路程式設計CAD/CAM，AI演算法等。這其中每個部分都會用到數學知識，如CAD的有限元分析，控制軟體中的描述運動軌跡的曲線方程及積分差補演算法，AI的模糊演算法。

對於一個軟體系統，數學運算只是其中一小部分。大部分的工作量，在於如何做軟體架構，UI，邏輯，控制，快速的資料交換方法，資料庫處理等，它們才是主體。所以，一般的軟體公司，做演算法的兩~三個人，其它的開發者大致要20~30人。

總結：學好數學，有利於程式設計進階；數學好的人，未必就會做軟體；純粹的數學理論，可以在書本上查到；計算機理論，大多還未進入課堂。