人工智能研究生就业

工作人员在2018世界人工智能大会现场演示与机器人打乒乓球。新华社发马名杰 郭红松绘黄荣怀 郭红松绘吴清军 郭红松绘首届新疆智能产业博览会上，小朋友在与一款智能机器人互动。新华社发编者按时下，以人工智能为代表的新一轮科技革命方兴未艾，教育模式、社会分工都随之发生深刻变革。5月16日，习近平主席向国际人工智能与教育大会致贺信，指出把握全球人工智能发展态势，找准突破口和主攻方向，培养大批具有创新能力和合作精神的人工智能高端人才，是教育的重要使命。光明智库特邀三位学界、业界专家，围绕“‘智能+’时代的就业问题”，从“怎么看”与“怎么办”两个维度，共同探讨如何调动多元力量，深化教育改革，激活就业领域的一池春水。本期嘉宾国务院发展研究中心创新发展研究部部长、研究员 马名杰北京师范大学互联网教育智能技术及应用国家工程实验室主任 黄荣怀中国人民大学劳动人事学院劳动关系系主任 吴清军就业总量不会受太大影响 但就业结构会有所改变光明智库：人工智能的快速发展，正在改变我们的生产生活。今年《政府工作报告》中又点出了“智能+”概念。请问，人工智能给就业带来的挑战有多大?新机遇又有哪些?黄荣怀：中国社会正处于转型期，以人工智能为代表的新一轮科技革命，正影响着人们的日常生活。世界经济论坛发布的《未来就业报告(2018年)》指出，目前机器可以完成的任务时长，占当前工作总时长的29%，2022年后预计可达42%。可以看出，“智能”与行业充分融合后，就业结构会发生很大变化，这呼唤更多“新动力人群”的出现。为适应这种需求，教育部门也在积极应对。近期，教育部印发《关于公布2018年度普通高等学校本科专业备案和审批结果的通知》，全国共有35所高校获首批“人工智能”新专业建设资格，在专业调整方面开始发挥积极的政策引导作用。吴清军：评价人工智能对就业的影响，不能单纯看就业人数的增减，还要考虑对劳动生产率、社会生产总值、就业质量、就业结构、劳动力技能等方面的影响。人类历史上，没有一次技术创新导致整个社会大规模失业。我们研究发现，从长期来看，就业总量不会受太大影响，但就业结构会有所改变。人工智能确实给一些程序性工作带来冲击，不过复杂性工作以及非程序性工作，不会受到冲击，反而会创造新的机遇。随着信息化技术的飞速发展，市场需求将推动人才培养体系的改革创新。高校人工智能课程、专业的设置，标志着我们已经迈出了第一步，下一步还将推动经济、管理等其他学科的改革与创新。新技术和新商业模式的发展，打破了传统工业时代的岗位设计和职业规划，在生产和服务领域，催生了一大批新职业。这背后体现的是社会分工体系正在转变，与数字经济相匹配的新职业体系，正在逐步形成。近期，人力资源和社会保障部正式发布13个新职业，电子竞技员、云计算工程技术人员等职业应运而生，折射出我国未来发展的热点领域。马名杰：所谓“智能+”，可理解为以人工智能为主的新一代信息技术，在各行业得到广泛应用，从而改变传统的产业形态和就业方式，促进经济社会更好发展。当前乃至今后较长时期，人工智能处于快速发展阶段，对就业的影响将是一个渐进的、逐步扩大的过程。实际上，工业革命的发展史就是“传统劳动”不断被替代、新就业岗位不断被创造的过程。纺织机、蒸汽机、自动化技术等重大技术变革都曾引发“失业恐慌”，但新技术、新业态、新产业创造了更多就业机遇，“智能+”很有可能继续这种趋势。尽管从长远看，人工智能有利于推动就业发展，但由于求职者转换劳动技能需要时间，且个体差异较大，短期内可能对就业产生一定压力。促进教育培养模式重构光明智库：有观点认为，我国教育多以“吸收性知识教育”模式为主，而人工智能需要通过深度学习进行，这对传统学习模式形成了挑战。未来的人工智能，很可能会让现行教育模式下的毕业生优势荡然无存。这引发了对如何进行教育改革、促进人才培养等问题的思考。您如何看待?马名杰：随着我国经济转型升级和迈向高质量发展，大数据、人工智能等新技术被广泛应用，知识结构更新换代节奏加快，未来就业的不确定性明显提高。这就要求劳动者要具有更强的学习、适应、创新能力。当前，各地高校在培养目标、课程设置、教法创新、实践训练、师资队伍、孵化资源等重点领域做了不少探索。但人工智能时代要求的自主学习、批判思维和创新潜质的培养，还明显不足。传统岗位劳动力能以多快的速度掌握新技能，从而满足数字经济时代的就业需求，是当前就业面临的关键挑战。所以，我国教育模式需要加快转变的步伐，满足未来就业需求。吴清军：题中观点失之偏颇。目前很多学校都在培养“专业性”人才，大量的课程都是技术或技能教育。但这不仅仅是中国独有的问题，全世界教育领域都存在这样的问题。为适应第三次工业革命带来的产业结构和发展特点，人才培养要求越“专”越好。未来，受人工智能冲击最严重的，可能就是这些专业性、程序性的工作岗位。但是，很多高校已经启动教育模式改革，应对上述挑战。培养方式上，已从专业性转向综合性人才培养;课程体系中，基于大量基础性课程，又增加了技术技能课程;培养模式方面，已从专业性思维培养，逐步转向解决复杂问题的思维培养。黄荣怀：知识精加工型和知识贯通式学习，是两种不同的学习方式。前者与“吸收性知识教育”类似，强调训练“如何寻找和记忆答案”，对问题的来龙去脉不要求过多思考，是一种浅层次学习。后者与“联通主义学习理论”相一致，强调知识之间的关联、理解问题语境、提出问题以及寻找解决问题的途径。在记忆(存储)和信息加工(计算处理)方面，机器已经超过人类;但解决复杂问题方面，未来的机器难以超越人类。所以，无论是从基本生存能力，还是创新能力角度看，学生都需要从知识精加工型向贯通式学习转变。“智能+”时代，学生之间存在“数字使用鸿沟”，作为“数字移民”的教师，如何管理“数字土著”的学生，都关乎技术与教学的深度融合问题。我们可尝试从单一的课堂教学，拓展到项目学习、探究学习等多样化情境中，激发学生的好奇心;采用“翻转教学”等方式，弥补同质化课堂的教学缺陷，满足学生诉求;优化信息化环境，提升学习效率。特别应指出，要推动教育装备等产业发展，增加对教学硬件的支持力度。“智能+”时代，求职者该做些什么?光明智库：人工智能技术的出现，使就业结构发生了改变。同时，新技术在推动新旧动能转化的过程中也延伸了产业链，创造了大量新岗位。广大学生、家长及再就业者、创业者都很关注的问题是：数字时代，将会催生哪些新行业、新职业，他们应该为此做哪些准备?吴清军：数字技术发展太快，很难精准预测会产生哪些新职业、新岗位。未来就业者需要培养好两种能力，以不变应万变。一是解决复杂问题的能力，而并非简单的专业性技术能力;二是终身学习的能力，要随着技术的发展时刻保持学习状态。未来的创业者，除了具备以上两种能力外，更要培养一种自我判断的能力。创业能否成功，需要有市场预判、经营管理以及沟通交往的能力。我并不建议年轻人盲目创业，创业之前需要对自我能力进行评估，这是至关重要的。黄荣怀：当下，智能技术领域的人才已经供不应求，如人工智能和机器学习专家、数据分析师、信息安全分析师、用户体验和人机交互设计师、区块链专家等。目前，人工智能在服务业应用较多，如客服、销售、培训和开发岗位等。除此以外，“人机协作”将成为未来的主要工作方式，如口译人员可以在智能语音识别系统的辅助下进行翻译，医生在智能诊断系统的辅助下对病人进行诊察。《未来就业报告(2018年)》指出，2018年至2022年间，所需劳动力技能的平均转移幅度为42%;到2022年，至少54%的员工需要进行大规模的重新培训和技能提升。所以，未来就业、创业的学生非常需要提升自身的“数字化生存能力”。增强好奇心对学生来讲很重要，学会在冗杂信息中探究事物本质的能力;提高学习能力，才能适应社会发展带来的挑战与机遇;良好的自控力对提高个人能力也很关键，这是应对变革时期的“软实力”。马名杰：我国正处于新旧动能转换进程中，技术创新瞬息万变，要准确预测十分困难。有些一度活跃的新业态、新模式，可能很快就被市场证明是失败的。归根结底，创造新岗位的主体是企业，它们抓住机遇、不断创新和试错。一般而言，新技术和新产业的发展，往往会产生人才缺口。例如，据教育部、人力资源和社会保障部、工业和信息化部等共同编制的《制造业人才发展规划指南》估算，2025年，新一代信息技术产业、生物医药和高性能医疗器械、节能与新能源汽车、新材料、机器人领域，人才缺口将分别达到450万、40万、103万、400万和450万。在快速变化的新时代，劳动者要注意提升自身对新知识的学习能力，增强对新形势的适应能力和创新能力，这样才能变挑战为机遇。统筹多方力量营建就业好环境光明智库：就业不仅要靠就业者的个人努力，更要靠整个社会形成合力。针对人工智能时代的全新需求，政府、学校、用工单位如何因时而动、顺势而为，为广大就业创业者创造更好的环境?马名杰：一方面，要加快推进我国教育体制改革。从短期看，加强技术和职业培训以及终身教育的政府扶持力度，支持离岗人员再培训;鼓励多种形式的创业，如支持“零工经济”的新工作方式，提高跨领域的劳动力流动性。从中长期看，要重视培养学生的科学精神、创造性思维和创新能力，在培养机制、课程体系、教学方法和考核方式等方面，深化教育改革。另一方面，要破除制约企业创新的各种束缚，完善新产品、新业态、新技术标准，坚持宽容、审慎地监管，营建鼓励创新、公平竞争的市场环境。黄荣怀：政府除了重视智能技术的发展，加大投入力度，重视人才培养以外，还需要营建城市智慧学习环境，充分利用好公共场馆设施，为公民终身学习提供保障。在社会治理中，也可引入智能技术，提高治理的有效性。学校可在突破关键、共性的产业技术瓶颈上下功夫，积极组织开发基于人工智能的教学实验项目，建设人工智能实验室，并与社会对接。吴清军：适应智能时代要求、完善教育体制改革的良好政策环境正在逐步形成。我们要看到，中国已置身于经济全球化中，要创造更好的环境，无非有两点原则：一是保持充分、平等的市场竞争才能带来创新动力，营造创新的环境;二是以包容审慎的态度对待创新，才有可能应对第四次工业革命对传统产业结构、社会结构产生的巨大冲击。(记者 李晓、姚晓丹、王斯敏、蒋新军、成亚倩)

作者介绍@大师兄混迹数据江湖十余载。主要负责大数据商业变现和产品运营工作。传播数据思维，普及数据文化。上周有一个家乡邻居，就读于湖南大学人工智能专业，跟我咨询，大数据和人工智能专业方向怎么样？未来的就业前景如何？本人一直从事大数据商业变现工作，对大数据和人工智能两个方向也有着浓厚的兴趣。今天就来跟大家聊聊这方面的话题，希望对这方面感兴趣的朋友有所启发和帮助。大数据和人工智能，是两个不同的研发方向，也是当前最热门的领域。虽然是两个不同的研究方向，但这两个方向又结合的特别紧密。如果你想要做好人工智能的话，就必须有大数据技术的支撑。大量的数据建模分析，再加上机器学习的东西，才能做好人工智能。让我们先看一下大数据，大数据是什么？顾名思义，是大量的数据。但大数据并不仅是因为大，才称之为大数据，还有它的多维度性，就是数据的多样性，这样才能称之为大数据。面对大量的和多维度的数据，当你要筛选分析这些数据的时候，需要进行很多的算法以及数据结构的设计，这一块需要很深的计算机基础知识。如果你人工智能专业做的很好的话，说明你的计算机相关知识已经非常棒了，去大公司找一份工作没有任何问题。如果这一块你也是刚及格的话，也能做很多工作，比如说软件方面的或者是数据分析方面的，或者是算法设计方面的，也可以做人工智能产品经理，都可以找到很好的工作。（大数据和人工智能搞的好，还是这些互联网巨头公司）人工智能的发展，相对比较偏应用这方面。大数据是基础，人工智能是表像。人工智能的应用与物联网概念联系的非常紧密，比如说现在市场上有很多智能小物件，比如智能手表、智能音响、智能电视、智能吸尘器、智能冰箱等。就拿智能手表来说，你可以做很多手机上能做的事情。智能小物件，就是在这些小物件上，添加了很多计算功能，然后以此为基础，这些小的东西上就可以做很多事情。再说说智能吸尘器，现在算是比较好的人工智能产品，市场上卖的非常火热了，有时候你可能觉得价格贵一点，但是如果你的屋里相对来说不是很乱的话，它可以帮你清洗得还是很不错的，尤其是在清理灰尘的时候。当然，它会存在一个噪音的问题，如果你让它自己启动，在你人不在家的时候，给你打扫卫生的话，这就可以避免噪音的问题。人工智能领域，家庭是个大应用场景。像类似这样人工智能产品的开发，需要大量的专业人才。如果你是人工智能专业的话，就有很多的就业机会。人工智能这一块的发展，可以说未来10年、20年，甚至更长时间，都会是一个热门，这里面涉及到的专业知识非常多，工作机会也很多。（智能吸尘器）人工智能产品，通常会涉及到数据的输入和输出。输入方面，有一些传感技术，比如疫情期间现在用的比较多的就是刷脸，通过摄像头来捕捉你的脸。还有，支付时输入指纹，自动完成支付。这些身份信息的捕捉，先不考虑安全性的问题（但安全性的问题还必须要考虑），如果有大量数据的话，它通过人工人工智能的分析，可以快速的辨认你是什么人？你是做哪个行业的？这些相关的信息可以给你提取出来，帮你计算，帮你快速匹配职业。也比如说，你的兴趣爱好，你的专业是什么，你将来的发展，比如说你未来几年的规划，人工智能都可能会给你大体估算出来。这些都是人工智能领域将来可以给人力资源领域提供的一些帮助。（现在各大火车站都是采用人脸识别进站）人工智能方面有很多个分支，刚才说的那些都是一些小分支。大的分支，比如智能汽车，也就是自动驾驶。这块想象空间很大，也是各互联网巨头和传统汽车巨头们争先恐后要抢的蛋糕。你可以想象，一个汽车作为一个机器人，在大街上出现，它不需要人的任何操控，就可以自主上路。这种场面，非常令人振奋。那个时候，就可能没有所谓私家车的概念，你只需要在手机上按一个按钮，点一辆车，让它过来接你，然后接完了，你就关上车门。当你不使用时，就把这个辆车退掉，或者归还，这个车自己就回到停车位上去，这个是非常方便的一种生活状态。当然了，这个车辆的归属问题，可能就存在一个法律上的界定问题，相关的法律和法规就需要配合出台。目前，在国内已经有几条用于自动驾驶测试的道路。像上海有几条，像深圳还有北京都听说过有几条道路，甚至有一些地方都有智能自动驾驶的公交车，像哈尔滨和深圳。所以这一块，工作机会也非常多。（正在道路上测试的自动驾驶汽车）有一个高中同学，目前在杭州的一家初创技术公司，他的公司就是做自动驾驶相关的技术解决方案，帮助中国移动公司做自动驾驶道路上的辅助设施技术，据说公司很赚钱。假如毕业了，如果能够找到一家比较好的公司不管是初创公司，还是一些大公司，如果在学校有一定研究成果的话，你可以到公司继续实践和深造，可以学习很多东西。当然大公司可能相对难进一些，那你就需要积累很多专业知识和工作经验，引起他们的注意。（高中同学发过来的图片）大数据和人工智能，这两个专业中间，还涉及到一个专业就是数据分析。数据分析专业，主要就是说你有大量成型的数据，比如这个数据是散放在各个网络角落，你可能需要一些爬虫类似的程序，不停的提取这些数据，提取到了你的本地后，那你需要对这些数据进行大量的计算，去寻找规律。这种数据就不是简简单单类别数据或者数值数据，这个是超海量的文本数据。这样的数据要分析起来，是一个非常庞杂的任务。当然这种数据，如果能够提纯的话，价值也是非常庞大的。所以有些大公司他们的产品做得很一般，但是他们的用户量非常大，而用户数据提的很纯，分析的又非常好。这样导致这些公司的市值不断的攀升。他们的用户又稳定，用户量增加的越快，他们的价值也就越大。这个在现代的网络社会中，表现得越来越鲜明。有了用户，你就成为了这个行业的佼佼者，所以用户就是你的上帝，这是真正意义上的上帝，并不是说说服务他们就那么简单，因为你直接用它的数据来给你挣钱。（滴滴就是我说的产品一般，但数据有巨大价值的产品）这种情况当然用户需要在注册你的网站或者APP上，同意你的Privacy Policy这些隐私条款。聊到这里，就要说下大数据和人工智能领域不得不面对的隐私问题。在互联网的世界，我们已经放弃了我们的那些隐私特权，几乎所有的大公司，都会研究用户的数据，在这种情况下，我们个人隐私数据无处遁形。你的所有的信息，你的脸、你的指纹、你的住址、你手机、你的生日等，基本上都会在某个地方被使用 。将来我们去世了，我们这些信息都会存在，甚至我们的思维都可能会存在。将来的人工智能技术发展，很有可能会把你这个人复活，比如把你的思维放在一个机器人上，然后你就会以另外一种生命继续存活在这个世界。这是这个领域将来发展的可能性，到那个时候你可能真人和机器人，真的就分不清楚了。像人工智能，尤其是机器人，中国现在因为制造业非常发达，已经做的非常棒。当然，领先者还算是日本，日本在机器人行业方面一直做的非常棒，它们能做出一些惟妙惟肖的那个类似女仆的那种机器人，在市场上卖的还相当不错。像海底捞这样的大餐厅，已经很早就有端盘子的机器人。像大型商场，也有这种给你带路的机器人，会识别是男士还是女士，然后为你提供所需要帮助。类似这种都是人工智能，在我们实际生活中的典型应用结合，这些应用就会产生非常多的工作机会。所以说，大数据和人工智能的就业方向非常有前景，技术人才，市场处于供不应求的状态。但这两个方向，对个人的专业要求很高，需要把自己的基本功打扎实，才有自己的立足之地。一个数据人的自留地是一个助力数据人成长的大家庭，帮助对数据感兴趣的伙伴们明确学习方向、精准提升技能。关注我，带你探索数据的神奇奥秘#社会百态#

虽然硕士研究生的就业与毕业院校、研究方向和自身的能力都有较为密切的关系，但是近些年来随着IT行业的持续快速发展，计算机技术方向的硕士研究生普遍具有较好的就业表现，不仅岗位级别相对比较高，薪资待遇也呈现出了逐渐提升的发展趋势。相对于本科生来说，计算机技术方向的硕士研究生，要想具有较强的就业竞争力，需要重视以下几个方面的内容：第一：研究方向。研究方向对于硕士研究生的就业有比较直接的影响，近些年来选择大数据、物联网和人工智能等相关方向的研究生往往有更好的就业表现。随着5G通信的落地应用，未来物联网相关方向会释放出大量的研发型岗位，所以可以重点关注一下物联网与人工智能和移动互联网的结合。第二：研究成果。研究成果是衡量研究生科研能力和创新能力的重要因素，所以一定要重视提升自身的科研成果。要想取得较好的科研成果，一方面要选择自身比较擅长的领域，另一方面也要付出足够的努力，要充分利用研究生的教育平台和各种实验资源。论文是评价科研成果的重要形式之一，所以在读研期间尽量多发表一些高质量的论文，这对于未来的就业也有非常直接的影响。第三：实践能力。实践能力对于硕士研究生的就业也有非常重要的影响，如果在读研期间完成了一些落地项目，这对于就业会起到较大的辅助作用，往往学硕更应该注重实践能力的提升。我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言！

首先，人工智能的发展必然会带来岗位升级，一些传统岗位必然会陆续被替代。但是，人工智能的发展也会创造出大量新的工作岗位。按照历史经验来看，科技的发展往往会创造出更多的工作岗位。目前我国正在进行产业结构升级，产业结构升级的重要内容之一就是产业互联网，而产业互联网将综合采用大数据、物联网、云计算和人工智能的相关技术，所以未来在产业互联网发展的大背景下，人工智能将会逐渐落地到传统行业。人工智能落地到传统行业必然会导致一些传统岗位逐渐被智能体所替代，而对于从事这项岗位的人才来说，就业必然会受到一定的影响。目前不少智能体已经开始陆续应用在一些生产环境中，但是从目前智能体所替代的岗位来看，并不会对就业产生较大的影响。目前智能体所替代的工作往往都具备较低的岗位附加值，这些岗位本身就存在招聘难的问题，所以智能体的运用对于企业来说解决了招聘难的问题，但是并没有因此而导致就业难的问题。对于现代职场人来说，如果想提升自身的岗位竞争力，一定要掌握一定的人工智能知识，因为未来在工作环境中将会与大量的智能体进行交流和合作。从目前的知识结构来看，学习人工智能相关知识可以从编程语言开始学起，因为编程语言是与智能体进行沟通和交流的重要方式和途径，对于基础比较薄弱的人来说，从Python开始学起是个不错的选择。我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。如果有互联网方面的问题，也可以咨询我，谢谢！

当前人工智能是科技领域的热点，也是产业互联网的重要组成部分之一，未来更多的人工智能产品将随着产业互联网走进传统行业。所以，从这个角度来看，未来人工智能领域的发展将对整个传统行业带来影响。人工智能的发展对于大学生就业的影响将体现在以下几个方面：第一：人工智能将促进岗位升级。人工智能的发展必然会带来岗位升级，大量的智能体（人工智能产品）将逐渐替代一些技术含量较低的工作岗位，随着人工智能的不断发展，未来更多的岗位将被智能体所取代，所以岗位升级将是一个持续推进的过程。第二：人工智能将降低岗位工作难度。智能化发展的重要目的就是提升工作效率的同时要降低岗位工作难度，通过资源整合等一系列手段来使得岗位工作任务更容易完成，所以在智能化时代掌握如何与智能体进行交流合作是非常重要的。所以对于大学生来说，掌握一定的人工智能知识是有必要的。从目前的知识结构来看，可以从编程语言开始学起，比如Python语言。第三：人工智能将创造出大量的工作岗位。人工智能的发展一方面会取代一部分工作岗位，另一方面也会创造出大量的工作岗位，这些工作岗位将集中在人工智能产业的周围，包括智能体的研发、生产、维护等环节。由于未来人工智能产品的应用领域将非常广泛，所以人工智能产业自身将创造出大量的就业机会。我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。如果有互联网方面的问题，或者考研方面的问题，都可以咨询我，谢谢！

在选择专业时，一方面要看其现阶段的发展情况， 另一方面也要看其未来的发展趋势，有没有发展前景，其中一个很重要的影响因素就是国家对该专业的重视程度和市场人才缺口的大小。一起来了解：毕业后“就业不愁”的5大专业！前景好，研究生毕业待遇更高！毕业后“就业不愁”的5大专业！人才缺口大，读研后更有优势！第一，人工智能专业每次谈到最容易就业的专业，大家一定会说人工智能专业。确实，该专业也一直是大势所趋。通过人工智能来研究开发相关的技术以及很多应用系统，无论是在现在还是在未来，都非常的适用。包括现在的热点新闻，人脑以及机器人的相关博弈，也成为了大家关注的热点。无论是我国的研究领域以及国外的研究领域，人工智能也一直是大家想要攻克的问题。能够在该领域取得更好的发展空间，一直是一个具有挑战性的项目。推荐院校有清华大学、武汉大学、南京大学、西北工业大学等。第二，工程物理专业不同于传统的物理学科，工程物理学科是研究能以热。对于很多同学来说，他可能是一个陌生的概念，但是在未来的很多科技领域，工程物理都与其息息相关，包括在国民经济方面，也发挥着重大作用。无论是在军事领域，农业以及医药等相关领域等等，都会看到他的影子。因此，学习该专业的学生，可以说未来就业方向会十分广泛，国家也非常重视该专业的人才培养。推荐院校有北京航空航天大学、西安电子科技大学等。第三，机器人工程专业机器人工程专业涉及到研究机器人的相关技术问题，那么它就需要学生具备扎实的基础知识以及丰富逻辑性很强的动手能力。当然，作为一门交叉学科，可能学到的理论知识会有很多，这就需要各位学生耐得住寂寞。作为新兴的热门专业，想必未来一定会有光明的前途。无论是从专业角度还是未来就业方向，都是一门不错的专业。好的院校能够给各位学生提供的平台和优势有很多，同时好的地区也能给予学生优秀的学习资源。所以大家在选择院校时，也要综合地区以及学校的师资力量综合考量。推荐院校有哈尔滨工业大学、东南大学、华南理工大学等。第四，信息工程专业在这个互联网相互交互的时代，通信信息显得至关重要。无论是从网络安全以及信息传输，处理等各个方面，每一个环节的相互配合，为我们打造了一个良好的信息网络环境。那么无论是从理论层面还是技术层面，都需要专业人士加以研究。所以从学科的角度，我国还是很需要这方面的技术工程人才，所以在本科期间将该门专业知识学好，未来的就业方向会很广泛。可以继续读研深造，也可以去相关科研所工作等等。具备现代通信技术的相关人才，无论是走向什么样的工作领域都是非常优秀的。除此之外，从毕业生的薪资方面，起薪也非常高，能够满足大家对薪资的渴求。推荐院校有电子科技大学、北京邮电大学。第五，制药工程专业对于该专业，大家可能不是特别的了解，因为无论是从国内讲起还是从国外说起，他都是一个新兴的专业。我国正式设立制药专业的年头不是很长，也是由原来的中药，生物制药等，一系列制药的基础上整合而来的，经历了今年的疫情，该专业的知名度也逐渐打响。在课程设置方面，更是参照了国外的一些经验以及国内的具体情况。该专业的毕业生能够从事的工作领域可以在医药，兽医，农药等各个化工部门，可以是一名研发工作者，也可以是一名经营管理工作者。推荐院校有天津大学、四川大学、合肥工业大学等。这些专业的学习难度都比较大，且对专业的技术要求也比较高，大部分学生都会选择考研，考研后这些专业的待遇可直接翻倍，有的甚至翻几倍，未来的就业行情非常好。对于今天的话题：毕业后“就业不愁”的5大专业！人才缺口大，读研后更有优势！你怎么看？欢迎评论区留言讨论

大数据和人工智能方面的人才培养就是从研究生阶段开始的，然后逐渐开始向本科阶段普及，所以硕士研究生选择大数据和人工智能相关研究方向是比较常见的，而且大数据和人工智能领域的研究方向还比较多。从人才培养体系来看，目前大数据专业既有研究生培养方案，也有本科生和专科生培养方案，研究生阶段主要以培养具备创新能力的研发型人才为主，本科生阶段主要培养具备初级研发能力的应用型人才，而专科教育则主要以培养技能型人才为主。硕士研究生阶段如果选择大数据方向，需要重点考虑一下本学校的资源整合情况，最好选择学校具有一定优势的细分方向，这样不仅能够获得更好的学习（研究）体验，往往也会有更多的就业渠道。目前除了计算机专业能够培养大数据方向的研究生之外，统计学专业和经济学等专业也能够培养大数据相关方向的研究生，只不过侧重点会有所不同。人工智能方面的人才培养主要以研究生教育为主，一方面人工智能涉及到的知识体系比较复杂，另一方面人工智能的学习和研发对于环境（实验室）的要求也相对比较高，所以在研究生阶段学习人工智能会有更好的学习效果。从近两年研究生的就业情况来看，大数据相关岗位的数量比较多，但是算法岗位相对比较少，而且岗位竞争比较激烈，这对于人工智能相关方向的研究生来说，是一个不小的挑战。如果想提升自己的就业竞争力，不仅应该注重自身研发能力的提升，也应该注重实践能力的锻炼。我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！

首先，当前人工智能专业是一个比较热门的专业，随着人工智能领域的快速发展，人工智能专业人才的需求量也相对比较大，所以当前选择人工智能专业会有比较广阔的就业前景。在工业互联网和产业结构升级的联合推动下，未来人工智能领域会汇集大量的行业资源和社会资源，人工智能相关岗位的岗位附加值也会比较高，这一点在近几年研究生的就业上，就有比较明显的体现。随着当前大型互联网（科技）公司开始纷纷布局人工智能领域，未来人工智能专业人才的需求量依然有较大的上升空间。长期以来，人工智能专业人才的培养都是以研究生教育为主，当前一部分高校陆续在本科阶段开设了人工智能专业，而且未来会有更多的高校会在本科设立人工智能专业。在人工智能技术逐渐开始落地应用之后，人工智能领域不仅需要具有创新能力的高端人才，同样需要大量具有行业应用能力的技能型人才，而且技能型人才的需求量往往会更大。从这个角度来看，未来本科生甚至是专科生学习人工智能专业，也都会有较好的就业前景。人工智能是非常典型的交叉学科，涉及到哲学、数学、计算机、控制学、经济学、神经学和语言学等多个学科，所以不仅知识量比较大，学习难度也相对比较高，因此选择人工智能专业一定要做好充分地思想准备。最后，虽然当前本科阶段就可以选择人工智能专业，但是如果想获得更好的发展，当前应该考虑读一下人工智能方向的研究生。我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！

对于就业而言，考研生至少在以下几个方面会形成较为明显的影响：第一：岗位级别。研究生在岗位级别上与本科生有较为明显的区别，以计算机专业为例，研究生往往会从事研发级岗位，而本科生往往会从应用级开发岗位开始做起。造成岗位级别差距的根本原因是人才层次上的区别，本科生的培养目标是具备初级研发能力的应用型人才，而研究生的培养目标是具备一定研发能力的创新型人才。随着产业结构升级的推进，未来广大的传统行业也需要大量的创新型人才。第二：薪资待遇。近些年来研究生的薪资待遇一直在稳步提升，某些领域研究生与本科生的薪资待遇差距也越来越明显。以计算机专业为例，研究生的薪资待遇要明显高于本科生，在大数据、云计算、人工智能等方向尤其明显。另外，由于知识结构上的差距，不少大型科技公司的研发型岗位往往只招聘研究生。第三：就业空间。从近几年的发展趋势来看，研究生的就业选择空间往往更大，不少研究生在毕业前会拿到多家企业的offer，可以有充分的选择空间。以2019年我带的一个大数据方向的毕业生为例，由于大数据方向的就业岗位相对比较多，这名同学先后拿到了6家科技企业和互联网公司的offer，最终经过多方面因素的权衡，他选择了一家大型互联网企业。近几年来，类似的情况具有一定的普遍性，相信在产业互联网的推动下，未来计算机相关专业研究生的就业前景还是比较广阔的。我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言！