在撰写计算机专业的专业技能时，可以从编程语言、开发工具、数据库管理、操作系统、网络技术、软件工程、数据分析等多个方面进行描述，以下是一个示例模板，你可以根据实际情况进行修改和补充：
编程语言
熟练掌握：精通Java语言，熟悉其面向对象编程范式，能够熟练运用Spring Boot、Spring MVC等框架进行企业级应用开发，具备良好的代码规范和注释习惯，能够高效地进行代码调试和优化。
熟悉使用：掌握Python语言，能够运用其进行数据处理、自动化脚本编写以及简单的Web开发，熟悉Flask和Django框架，具备一定的数据分析和可视化能力，熟练使用Pandas、NumPy等库进行数据操作。
了解基础：学习过C++语言，理解其基本语法和面向对象特性，能够进行简单的数据结构和算法实现，对模板编程和STL库有初步了解。
开发工具
集成开发环境（IDE）：熟练使用IntelliJ IDEA进行Java项目的开发，熟悉其代码编辑、调试、版本控制等功能，能够高效地进行项目构建和部署；熟练使用PyCharm进行Python开发，掌握其智能代码补全、代码分析和调试技巧，能够快速定位和解决问题。
版本控制工具：精通Git版本控制系统，熟练掌握分支管理、代码合并、冲突解决等操作，能够使用GitHub和GitLab进行代码托管和协作开发，熟悉Git的高级功能如Git hooks、Git submodule等。
代码编辑器：熟练使用VS Code作为轻量级代码编辑器，能够根据不同的编程语言进行配置和扩展，熟悉其插件生态系统，能够高效地进行代码编写和调试。
数据库管理
关系型数据库：精通MySQL数据库，熟悉其表结构设计、SQL查询语句、索引优化、事务管理等操作，能够进行数据库的备份与恢复，具备一定的数据库性能调优能力；熟悉Oracle数据库的基本操作和架构，能够进行简单的数据库管理和维护。
非关系型数据库：了解MongoDB文档型数据库，能够进行数据的存储、查询和更新操作，熟悉其在大数据场景下的应用场景和优势；了解Redis键值存储数据库，能够进行缓存数据的读写操作，熟悉其数据结构和持久化机制。
数据库设计工具：熟练使用Navicat、MySQL Workbench等数据库设计工具，能够进行数据库的可视化设计和管理，能够生成数据库的ER图，进行表结构的创建和修改。
操作系统
Windows操作系统：熟悉Windows Server系列操作系统的安装、配置和管理，能够进行用户权限管理、服务配置、网络设置等操作，具备一定的系统故障排查能力；熟练使用Windows桌面操作系统，能够进行日常办公软件的安装和使用，熟悉其文件系统和任务管理器等工具。
Linux操作系统：精通Linux操作系统，熟悉其常用命令和Shell脚本编程，能够进行系统安装、配置和管理，具备一定的系统安全防护能力；熟练使用CentOS、Ubuntu等主流Linux发行版，能够进行软件包管理、服务部署和监控操作，熟悉Linux的文件系统、进程管理和服务管理机制。
网络技术
网络基础：熟悉TCP/IP协议栈，了解网络层、传输层和应用层的主要协议和功能，能够进行网络故障的排查和诊断；熟悉OSI七层模型，理解各层之间的关系和作用，能够进行简单的网络设备配置和管理。
Web开发技术：精通HTML5、CSS3和JavaScript前端技术，能够进行响应式网页设计和交互效果开发，熟悉Vue.js、React.js等前端框架，能够进行单页面应用的开发；熟悉HTTP协议和Web服务器的工作原理，能够进行Apache、Nginx等Web服务器的配置和优化。
网络安全：了解网络安全的基本概念和常见攻击手段，如SQL注入、XSS攻击、CSRF攻击等，能够进行Web应用的安全防护和漏洞修复；熟悉防火墙、VPN等网络安全设备的配置和管理，具备一定的网络安全防护能力。
软件工程
项目开发流程：熟悉软件开发生命周期，包括需求分析、系统设计、编码实现、测试验证和上线部署等阶段，能够按照规范的流程进行项目开发，具备一定的项目管理能力；熟练掌握敏捷开发方法，能够进行迭代开发和持续集成，具备良好的团队协作能力和沟通能力。
软件测试：熟悉软件测试的基本方法和流程，包括单元测试、集成测试、系统测试和验收测试等，能够使用JUnit、TestNG等测试框架进行单元测试，熟悉自动化测试工具如Selenium、Appium等，能够进行Web应用和移动应用的自动化测试。
代码质量管理：熟悉代码质量管理工具如SonarQube、Checkstyle等，能够对代码进行质量检查和分析，能够进行代码规范的制定和推广，具备良好的代码质量意识和团队协作精神。
数据分析
数据分析工具：熟练使用Excel进行数据处理和分析，能够进行数据透视表、函数公式等操作，能够进行数据可视化展示；熟悉Tableau、Power BI等数据可视化工具，能够进行数据的导入、清洗、分析和可视化展示。
数据挖掘技术：了解数据挖掘的基本概念和常用算法，如分类、聚类、关联规则挖掘等，能够使用Python中的scikit - learn等机器学习库进行简单的数据挖掘实验，具备一定的数据分析和建模能力。
大数据技术：了解Hadoop、Spark等大数据处理框架的基本原理和架构，能够进行简单的数据存储、计算和分析操作，熟悉HDFS、MapReduce、Spark SQL等组件的使用方法，具备一定的大数据处理能力。
以上内容仅供参考，你可以根据自己的实际情况进行调整和补充，突出自己在计算机专业方面的优势和特长。