专业研究方向

自己选择的专业，学了这么久，你真的了解你的专业吗？你知道你的专业以后就业方向是什么样的吗？快随小编来看看吧！一、文学类专业1、中国语言文学类：到国家机关、企事业单位、大学、中学和宣传出版部门从事文秘、宣传和编辑等工作。2、外国语言文学类：到外事、各大企事业单位、教育、文化、对外贸易等部门从事翻译、管理和经营等工作。3、新闻传播学类：到新闻、宣传出版单位（报社、杂志社、广电等）从事新闻报道、编辑、教学和科研等。二、理学类专业1、数学类：在科研部门、高等院校、生产部门、管理部门工作。2、物理学类：到自然科学、工程技术的科研部门、学校、工矿企业中从事基础或应用研究及教学工作。3、化学类专业：到研究单位、学校以及生产部门从事科学研究、教学的技术开发工作。4、生物科学类专业：可在教学、科研部门，也可在农、林、渔、牧、副、医、药以及有关的企事业单位从事教学、科学研究或其他有关技术工作。5、地质学类专业：适宜在地质、地震、冶金、石油、煤炭、建材、材料科学、环境科学和工业建设等有关研究单位、高等院校从事基础理论及应用研究、教学和生产实际工作。6、地理科学类：适宜在地理、环保、国土、综考、水利、测绘等有关研究单位、高等院校从事基础理论及应用研究、教学和技术工作。7、大气科学类：到气象、环保、海洋、农、林、水利、交通、航天、通信等有关研究单位、学校和生产实际部门工作。8、海洋科学类：适宜在与海洋科学有关的研究、技术部门从事科研、教学和技术工作。9、力学类：适宜从事力学方面的科研、教学工作及其他力学方面的实际工作。10、电子信息科学类：到邮电、电子等单位从事技术开发和业务经营，也可到高校、科研机构工作。11、心理学类：到学校、科研部门从事心理学的教学和研究工作，以及到国防、管理、体育运动等部门从事有关的各种研究。三、工科类专业1、地矿类：在地质部门、有关矿业部门和工程建设部门的企业、研究院工作。2、材料类：到冶金、化工等部门的材料研究、设计、生产单位工作。3、机械类：机械行业的研究、设计、制造工作，以及在其各行各业的机械设计、制造、使用部门工作。4、仪器仪表类：服务于仪器仪表的研究、设计、制造部门，从事有关仪器仪表的使用、维修和改进等工作。5、电气信息类：适合到电力、机电、铁道等部门从事科研、新技术开发和应用等工作。6、电子信息工程类：适合到电子行业、广播电视等部门从事设备制造及原材料的开发研制、生产管理等工作。7、通信工程类：适合到各邮电管理局及公司从事科研、技术开发、经营及管理工作，也可到军队、铁路、电力等部门从事相应的工作。8、计算机科学与技术类：适合到各系统或行业的相关部门从事软件开发、经营和维护。9、土建类：适合到建筑部门或铁道、交通、工矿、国防和房地产开发公司及建筑设计院、规划局等部门从事研究、设计、施工、管理和经营等工作。10、水利类：去水利规划、水利工程建设部门工作。也可以到建筑、铁路、交通等部门从事相应的工作。11、测绘类：到专业测绘部门和工农业规划、城市规划、国防建设等部门从事测绘工作。12、化工与制药类：到化学、制药工业的生产、设计、科研等部门从事化学和制药工程、工艺及产品的制造、开发和设计等工作。13、交通运输类：到铁路、公路、水运等单位从事各类运输及其设备研究、生产及管理工作。14、农业工程类：到农牧渔业部门及乡镇企业，从事生产管理及现代化农业中各种工程措施的开发设计、管理等。15、林业工程类：到林业部门设计、研究机构中的生产组织管理、工程设计、新技术的开发和经营等。还有没涉及到的专业类别，欢迎大家补充哦！关注我获得更多教育信息

在今年有很多学弟学妹们问我，联系导师发现自己对各个老师的研究方向一点都不了解，自己也没有任何了解的方向和想学习的方向，其实这也是很多人的通病，越是说自己学什么都可以的人，大概率是对自己未来没有规划的表现。因此就有了不知道联系哪些导师，联系导师除了成绩不知道如何介绍自己来吸引老师。其实不只是联系导师时，面试时很多学校也会要求学生说明自己喜爱的研究方向或者是兴趣点，当然不是所有学校都在意这一部分，但是据我的经验，越好的学校，越好的老师对于此点越看重，也会越谨慎。如果此时的你已经拿到了满意的夏令营优营名额，并且联系到合适的老师，但是你在此前三年并未对你研究方向和兴趣有过多了解，那么趁着现在，好好了解下自己的研究方向，规划下以后的职业生涯。如果你还想在预推免努力一下好的学校，那么我想经历了夏令营几次面试，你对自身基础知识、项目知识，论文内容甚至文书简历已经烂背于心，那么你最应该努力的点就在于自己的研究规划。我以人工智能为例讲，一是因为这个领域最近几年比较热，二是因为这个专业跨专业学生异常多，因此，人工智能的老师对学科的包容性很大，同等本科是计算机科学与技术专业但是对人工智能一窍不通的学生和跨专业的参与了解过很多人工智能项目的人，本科计科学生的优势明显吗？明显不会！甚至人工智能领域其实是喜欢和别的学科融合的，我下面也以人工智能为例，说一下我对未来规划的理解。人工智能覆盖面很广，其中较为常见的有数据挖掘、计算机视觉、语音识别和自然语言处理等，在应用领域，比如智能交通、机器人等都是以上三种技术的应用。那么计算机视觉、自然语言处理和数据挖掘，他们之间鸿沟大吗？答案是侧重点会有不同，但是不是非A即B那么严重，比如他们都会涉及到一些机器学习模型，甚至深度神经网络模型有时也通用，比如自然语言中大师级别transformer预训练模型，也尝试用于了计算机视觉领域，CNN在自然语言处理中的应用也有不短的历史了。最后如何开启扫盲之路呢？1、如上所说，很多方向不是没任何关系，如果你真不知自己兴趣点，找一个方向先了解着。2、网络知识现在太多了，只要想学，不会没资源，只是我想提醒一下，视频和博客看了不等于理解学会，条件允许情况下，要懂得实践是检验真理的唯一标准，动手算一算或者写一写，有自己理解与升华的过程。三、通过动手检测自己掌握情况。以上内容不针对某一学科，我只想说学会自己查找筛选资料，真正弄懂一个知识，是所有人必不可少的技能

考研的辛苦程度和难度不亚于高考，跨专业考研更是难上加难。对于想跨专业考研的学生来说他们需要的勇气是巨大的，面临的抉择也是困难的。根据研究生导师分析和回答的“跨专业考研该如何选择？”，我给大家整理了以下这三大方面，希望对你有所帮助！一、为什么会选择跨专业考研？跨专业考研的情况有三种！一是因为目前的专业和学校层次就业面比较窄，出于找工作的需要；二是不喜欢现在的专业以及对口的工作，出于将工作与兴趣结合的需要；三是看到某几个学科之间的交叉优势，出于对自己未来学术道路发展的需要。二、怎样确定跨考专业？如果只是为了研究生学历的话，建议可以放弃原先的专业，考一个比较好考的纯文科专业。如果是为了自己的兴趣和将来工作的需要，还是建议选一个与原专业有联系的专业：比如数学专业可以跨考金融专业，管理类专业可以跨考经济学等。如果跨度太大这就意味着前面四年的时光白白浪费了！而且选择与原专业有联系的专业，在接下来读研的日子里也会轻松很多，毕竟大量的专业课是相通的。对于想完全抛弃自己原先专业的同学有一点是必须提醒的：一定要保证自己所选择的专业不是一个在不断萎缩的专业。三、怎样选择学校？在确定了自己心仪的专业之后就可以确定自己的学校了。在网上搜索跟心仪专业有关的大学，仔细研究。还有一点是需要考查该学校的一些指标：比如近几年的招生人数和毕业人数、该专业导师的基本情况、过去三年本专业国家级课题的在研数量和结题数量等。特别是在导师方面一定要认真选择，不然很可能研究生难毕业。在了解这些后大致可以选择自己报考的学校了。对于想跨专业考研的学生上面的这三点只是给你一些忠实的建议，至于其他的方面，决定权还是在你的手中。

随着研究生录取通知书的陆续寄到，相信新一届的学弟学妹们即将踏入梦寐以求的科研学府。而导师的选择对于研究生生活来说更加重要。现阶段实施的是双选制度，那么在导师的选择上我们应该注意什么呢？是导师重要还是研究方向重要？现在让我和大家谈谈。导师的职称自然最重要一般来说，研究生导师都是教授或副教授级，因为这些职称的导师都会在外接项目，有了这样的导师，就可以跟着导师做项目，才能真正学习到更多的东西。如果是一般讲师的话，就算研究方向很对你胃口，建议也不要选择他们，因为他们只是在学校教书，不会与某些公司合作，我们只能学习一些理论知识，实际经验是不可借鉴的，这对于研究生毕业之后的工作选择不利。除此之外，你也可以选择担任重要职位的导师，如学院院长或书记，他们一般都忙于管理，需要靠学生自觉。但由于他们的职位较大，毕业相对容易，而且在毕业工作的选择上也有一定优势。要明确导师愿意带自己大家可能不知道，有的同学选了自己认为好的老师，可是等到分老师的时候才知道自己的老师忙，三年可能都见不到老师，而老师会让自己的学生或者是徒弟来帮助自己带学生，这样的话就有一个不好的地方。一是，他自己本身就带学生又帮别人带学生，所以带的学生就很多，很难照顾的过来，有什么好处不知道怎么分给学生，想教教学生无奈学生太多教不过来，这样是害了学生啊。所以大家在选择导师的时候一定打听清楚是不是自己选的那个老师带自己。现在流行的是通过邮件的形式来联系导师，学生通过研究生院校的信息来选择导师，但并不知道老师的其他信息，有些学生等到分老师的时候才知道自己的老师忙，亦或者是导师太受欢迎，选择的人很多。这时候导师很可能会让自己工作室的其他老师来帮助自己带学生，这样的话在资源分配上就会很吃亏，在三年研究生生涯当中所获得的成果也会大大减少。选好自己喜欢的方向其实研究方向和导师之间并不矛盾，很多导师都没有强迫学生去研究他的方向，你可以自己结合自己的兴趣爱好去研究，当然需要付出更多的汗水。这时候就需要综合做一个取舍，但是在这里还是建议选择好的导师，毕业后的资源是其他年轻导师不可比拟的。我相信如果能把握这三点，你就可以在研究生期间选择一个合适的导师，找准自己的位置，让自己的研究生生活更加充实，也能够为未来打好基础。

读MBA最近似乎成了一股潮流，我们会发现身边无论是混迹职场多年的“老油条”，还是初出象牙塔的毕业生，都开始热衷于读MBA。不得不说，MBA近些年确实成为了很多职场人士的晋升之梯。但是不同的MBA院校是有不同的专业和研究方向的，那么读MBA选什么专业和研究方向比较好呢？在上世纪80年代MBA的教育模式和体系引进我国后，30年的时间里MBA院校在我国如雨后春笋般成立。经过几十年的发展，各个MBA院校都已经逐渐有了自己的特色，不同的MBA院校都有各自不同的专业和研究方向。连国内MBA院校都如此，更遑论比国内MBA院校成立要早得多的国际MBA院校了。那么在多如过江之鲫的MBA专业和研究方向中，选什么专业和研究方向比较好呢？下面就跟随小编一起看一下吧。虽说每个学校都有自己的特色，但总体来说MBA主要有以下几个比较热门的研究方向：企业管理：这是MBA最初设立的主旨之一，就是为了给企业或单位培养和输送优秀的中高级管理人才。因此企业管理研究方向也是绝大多数MBA院校的主流专业之一。企业管理研究方向又包括创业、公司兼并和收购、国际管理和组织行为管理等小方向。市场营销：这也是很多MBA院校的特色专业和研究方向，其主要倾向于企业运作当中的营销环节。包括营销策划、市场调研、消费者行为研究等等。金融管理：金融学和管理学是MBA的两大支柱课程，也是大多数MBA院校课程中的必修课程之一，因此金融管理研究方向深受很多MBA院校的青睐，大多数学资源都会倾斜到这一专业。人力资源管理：人力资源管理和市场营销一样，也是涉及到企业运作管理中细化的一个小方面。人力资源管理主要分为企业员工管理、员工绩效与薪资设计管理等和人力资源挂钩的几个方面。以上就是读MBA时常见的几种主流专业和研究方向，因此对于“读MBA选什么专业和研究方向比较好？”之类有疑问的同学可以参考小编列举的这四个方面。

研究生阶段的研究方向通常都具有较高的研究价值，在方向的选择上要注重以下几个方面：第一：个人的兴趣。通常来说，兴趣是驱动学习最好的方式之一。在方向的选择上首先应该考虑个人的兴趣，有兴趣才能够更好的主动学习。当然兴趣是建立在对具体方向的认知之上，通常在选择方向之前要对不同方向做一个较为全面的了解，可以跟具体方向的导师进行交流。不少学校也会定期举办不同方向的介绍会，同学们应该仔细了解一下。第二：发展趋势。虽然研究生阶段的研究方向都有较强的研究价值，但是在具体方向的选择上，也应该结合未来的发展趋势。当前是大数据、物联网和云计算的时代，未来更是智能化时代，这些方向的发展趋势都非常不错，可以重点考虑。不同方向的细分领域也比较多，比如人工智能方向就有机器学习（包括深度学习）、自然语言处理、计算机视觉等等。第三：个人发展规划。有的同学对于未来的发展有较为清晰的规划，那么在方向的选择上就要与自身的发展规划相匹配。如果未来要到科技公司工作，那么就需要加强技术在落地应用方面的研究，如果未来要搞学术研究，那么就应该深挖技术的理论深度，所以不同的发展规划往往对于方向的选择也有一定的影响。最后，不同高校或者科研院所往往都有比较擅长的领域，在这些擅长的领域通常都有比较著名的专家，选择这些方向更容易做出成果，同时对于未来的就业也会有较大的帮助，所以这一点也需要学生重点关注。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！

本文由木哥原创，欢迎转载分享，转载须注明来自百家号“木哥说教”！今日话题：我想考研，但是不知道选择什么专业比较好？木哥前面的文章从复习，冲刺以及资料选择到院校选择基本都给大家写了专属的文章来分析，希望考研的或者有打算考研的人可以仔细看看，如今还缺一篇关于如何选择专业的文章，就基本上把整个考研的一系列问题都差不多给大家梳理出来了，因为选择专业是大部分学生一直纠结也是木哥觉得是最重要的一个问题，所以一定要放在其它问题之后给大家来写，希望能帮到大家。首先我把考研分为两种人，每种人思路不一样，具体如下：第一种：仅仅只是需要一个研究生学历针对这种只求一个学历的同学，可能是家里有点关系，需要的就是研究生毕业证书和硕士学历，然后自己家里能给安排工作的，你们其实主要就是考上为主，那么选择学校可以选择稍微差的最有把握的即可，然后专业的话，根据自身情况，选择最有利于自己复习的结合学校一起就行了，如果数学很差的，就可以选择跨考一些二本学校的比如教育学或者其它的记忆为主的即可，这样考上的可能性大点。第二种：为了提升自己的专业能力以便找到更好的工作其实木哥主要就为了这类人写的，首先你们必须明白自己考研的目的是什么，无非就是为了有一个更好的前程，你们家里没有关系，无法帮你们安排，能依靠的就是自己，那么专业能力就是考核你的最高标准。说到这里，木哥还是要再次跟大家强调一下研究生就业的问题，只有认清了这个问题，你才知道专业的重要性。可能你们的许多同学专科或者本科就已经就业的，你会发现几乎很少有人是从事与本科所学专业一致的工作的，所以会有部分同学会觉得研究生就业会不会也是这样，木哥明确告诉大家，完全相反。 研究生就业是非常严格的，经过严格的专业笔试和面试，以及你研究生期间所做的项目或者专业方面的实践进行严格的考核的，只有这些都通过了，才能进入到最后的薪资待遇沟通以及发OFFER。所以可想而知，专业选择多重要，木哥告诉大家的就是，考研之前，先想清楚，如果自己未来毕业了，要从事什么方面的工作，自己最大的兴趣在哪里，想好了，就果断选择这个相关的方向就对了，即使是这个专业考不上，那也比你胡乱选择要好，只有选择自己未来感兴趣的方向，你才能去学好，才能在这个方向上做到深入浅出，才能找到一份更好的工作。木哥小结：木哥希望大家能好好针对上述所写先找到自己是属于哪种人，然后针对性去选择，尤其是第二种人，千万不要为了考研而考研，因为学历不是万能的，只有当你找到了自己的兴趣所在，然后在这个领域取得更好的学历，又具备高深的专业能力，你才能立于不败之地。

从数据看，研究生的就业一年比一年难这是一个不争的事实。这跟近二十年来快速增长的研究生录取人数息息相关。但是也不能一概而论，不同学校、不同专业、不同导师的学生的就业情况都不一样，冲线鸭为大家讲解研究生究竟有哪些就业方向。从研究生就业单位类型来看，主要有机关事业单位，高校、科研院所，国有大中型企业、私营企业，考博。其中国有企业、科研单位、事业单位基本上占就业人数的一半以上。总的来说，主要有以下几个方面：第一、机关事业单位成为首选。一方面，国家、各省市公务员招考职位数量增加，同时各省市选调生工作大幅度开展，这些单位门槛高，对高学历毕业生的需求量相对较大；另一方面，大多数研究生在找工作时存在求安稳的心态。机关事业单位有较完善的福利待遇，且工作稳定。很多单位都有评定职称、住房补贴等方面的优厚待遇，吸引大量毕业研究生参加公务员和选调生考试。第二、高校、科研院所人数有所下降。近年来，高校、科研院所成为更多研究生的就业选择。博士毕业生进高校可直接任教，而硕士研究生则主要担任行政工作或辅导员等。但随着毕业生逐年增加，各高校和科研单位岗位数量有限，研究生竞争较激烈，进入高校、科研单位的毕业研究生数量有所下降。第三、国有大中型企业、私营企业人数占较大比例。理工科研究生到企业工作的相对较多，一般主要是一些大型国企、知名外企和私营企业的研发、分析研究性等岗位，这些岗位能发挥研究生的专业特长，同时也有较好的福利待遇。相对于理工科毕业生来说，文科毕业生到媒体、出版社等文化单位则相对较多。第四、考博数量趋于稳定。为了缓解自身就业压力，提高自身学历水平，部分硕士研究生选择考取博士研究生，近年来考取本校和外校的博士研究生数量有所变化，幅度较小。第五、主要学生干部就业质量高。在团委、研究生会、班级、辅导员助理等岗位工作过的主要学生干部，考取公务员、进入高校、科研单位、进入国企、外企的人数较多，就业质量相对较高。总而言之，研究生在面试机关事业单位时优势尤其明显，有些单位直接标明只要研究生；而在面试企业单位时，研究生的优势相对较小。部分企业，尤其是私企认为本科生尚未成型，可塑性强，比较听话，成本低，而研究生思想活跃，工作的稳定性较差，喜欢跳槽，公司成本高。这种想法一定程度上影响了研究生在企业的就业。冲线鸭认为，只要专业精、学校好、导师强、有信心，就业都不是梦。

大数据和机器学习是我的主要研究方向，目前也在带相关方向的研究生，所以我来探讨一下这个问题。首先，大数据和机器学习之间存在较为紧密的联系，选择大数据方向的学生通常也需要掌握一定的机器学习知识，而选择机器学习方向的学生通常也需要具备一定的大数据技术基础。要想搞清楚具体选择哪个方向，应该对大数据和机器学习有一个整体上的认知，然后结合自身的知识结构和兴趣爱好进行选择。大数据技术体系结构经过多年的发展目前已经趋于成熟，大数据相关技术也正处在落地应用的初期，所以选择大数据方向有三点好处，其一是技术体系成熟，学习起来要容易一些；其二是大数据生态逐渐健全，就业岗位多；其三是大数据技术是人工智能的基础，未来的选择空间比较大。大数据方向对于数学、统计学和计算机基础具有较高的要求，目前大数据应用的核心集中在数据分析领域，场景大数据分析是目前比较重要的落地应用之一。另外，目前大数据产业链涉及到数据采集、数据存储、数据安全、数据分析、数据呈现等一系列环节，需要的知识结构也存在一定的区别。选择大数据方向通常要结合自身的知识结构选择一个突破点，行业领域的突破点还是比较多的。机器学习是人工智能领域的六大研究方向之一，机器学习（包括深度学习）也是目前人工智能领域比较热门的方向之一，随着大数据和云计算的发展，机器学习在强大的数据和算力支撑下，目前已经有越来越多的项目处在落地应用的初期，未来机器学习的发展空间非常广阔。选择机器学习方向的好处也有三点，其一是机器学习领域的创新点比较多，容易做出成果；其二是目前行业人才短缺严重，就业形势比较好；其三是机器学习未来将广泛落地到传统行业，市场空间巨大。简单的说，大数据方向以数据价值化为核心开展各种课题研发，而机器学习则以知识发现和应用为核心开展各种课题研发。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！