Ik. Fundamentele kennis:

* Wiskunde:

* Discrete wiskunde: Logica, verzamelingenleer, grafentheorie, combinatoriek – cruciaal voor het ontwerp en de analyse van algoritmen.

* Lineaire algebra: Vectoren, matrices, lineaire transformaties – essentieel voor computergraphics, machinaal leren en signaalverwerking.

* Rekenkunde: Differentiaal- en integraalrekening – belangrijk voor het begrijpen van signalen, besturingssystemen en optimalisatie-algoritmen.

* Waarschijnlijkheid en statistieken: Essentieel voor data-analyse, machine learning en signaalverwerking.

* Natuurkunde:

* Basisfysica: Inzicht in elektriciteit, magnetisme en elektromagnetisme is van cruciaal belang om te begrijpen hoe hardware werkt.

* Elektronica: Circuitanalyse, halfgeleiderfysica, digitale logica.

* Grondbeginselen van computerwetenschappen:

* Gegevensstructuren en algoritmen: Het is van cruciaal belang dat u begrijpt hoe u gegevens efficiënt kunt opslaan en manipuleren.

* Programmeertalen: Vaardigheid in ten minste één taal op hoog niveau (bijv. Python, Java, C++) en idealiter één taal op laag niveau (bijv. C, Assembly). Het begrijpen van de principes van programmeerparadigma's (imperatief, objectgeoriënteerd, functioneel) is ook essentieel.

* Besturingssystemen: Begrijpen hoe besturingssystemen bronnen beheren (geheugen, CPU, I/O) is van cruciaal belang.

* Computerarchitectuur: Kennis van CPU-ontwerp, geheugenhiërarchieën en I/O-systemen.

* Databases: Inzicht in relationele en NoSQL-databases.

II. Gespecialiseerde kennis (afhankelijk van specialisatie):

* Ingebedde systemen: Real-time besturingssystemen, programmeren van microcontrollers, co-ontwerp van hardware en software.

* Computernetwerken: Netwerkprotocollen (TCP/IP, enz.), netwerkbeveiliging, routeringsalgoritmen.

* VLSI-ontwerp: Digitaal logisch ontwerp, CMOS-technologie, circuitsimulatie, verificatie.

* Robotica: Besturingssystemen, sensorintegratie, robotmanipulatie.

* Kunstmatige intelligentie/machine learning: Algoritmen, datastructuren, machine learning-modellen.

* Cyberbeveiliging: Netwerkbeveiliging, cryptografie, veilige coderingspraktijken.

III. Praktische vaardigheden:

* Hardwareontwerp en prototypering: Ervaring met circuitontwerptools (bijv. Altium, Eagle), breadboarding en het testen van circuits. Bekendheid met FPGA's en microcontrollers is een voordeel.

* Softwareontwikkeling: Mogelijkheid om schone, efficiënte en goed gedocumenteerde code te schrijven. Ervaring met versiebeheersystemen (bijvoorbeeld Git) is cruciaal.

* Foutopsporing en probleemoplossing: Mogelijkheid om problemen in zowel hardware als software te identificeren en op te lossen.

* Teamwerk en samenwerking: Computertechnische projecten omvatten vaak teamwerk.

* Probleemoplossing: Het vermogen om complexe problemen op te splitsen in kleinere, beheersbare delen.

IV. Zachte vaardigheden:

* Communicatievaardigheden: Vermogen om technische informatie duidelijk en effectief over te brengen, zowel mondeling als schriftelijk.

* Tijdmanagement: Mogelijkheid om meerdere projecten en deadlines tegelijkertijd te beheren.

* Kritisch denken: Vermogen om informatie te analyseren, problemen te identificeren en oplossingen te ontwikkelen.

* Aanpassingsvermogen: Het vakgebied evolueert voortdurend, dus het vermogen om snel nieuwe technologieën te leren is essentieel.

Dit is geen uitputtende lijst, maar bestrijkt de belangrijkste gebieden. De specifieke kennis en vaardigheden die nodig zijn, zullen variëren afhankelijk van de interesses van de student en de gekozen specialisatie binnen computertechniek. Bedenk dat praktische ervaring via projecten, stages en buitenschoolse activiteiten cruciaal is als aanvulling op de theoretische kennis.