史上最难就业年?这类专业的大学生遭企业疯抢

梧桐果用大数据解析各专业就业趋势,指出计算机专业毕业生最易就业,企业招聘需求旺盛,人才缺口大。软件工程、网络工程等高端专业人才供不应求,一线城市对计算机人才需求量大,且技术型专业人才薪资高,毕业生应提升能力适应行业发展。

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我们选择一所大学最终的目的是为了更好的就业,找一份适合自己的工作,相对的选择专业也变得尤为重要。

 

我们选择了什么专业很大程度上决定了我们未来的就业发展方向,热门专业和冷门专业在毕业后更是天差地别。

 

那么,哪些专业容易就业?哪些专业的毕业生才是企业眼中的香饽饽?

 

伴随着一系列的问题,梧桐果用大数据为您解析,带您了解各专业的就业趋势。


一、计算机专业毕业生最“不愁嫁”


史上最难就业年?这类专业的大学生遭企业疯抢

从以上数据显示来看,企业对计算机专业毕业生招聘需求量最大,占总招聘需求的12.19%;其次为工商管理和电子信息类专业,分别占比为9.56%和6.63%。

 

由此数据可见,计算机类学生最“不愁嫁”,企业招聘需求最旺盛!

 

近年来,计算机专业一直是我国各大高校的热门行业,伴随着“互联网+”时代的到来,信息化带动传统化模式的开展,互联网不断渗透于传统企业,覆盖营销、渠道、产品、运营等多个层面,特别是物联网、云计算、大数据、人工智能的发展,计算机专业又一次被推上了就业的高峰,计算机人才短缺的现象越来越严重,据最新数据统计,目前我国计算机专业人才缺口高达150万人左右。

 

那么,未来我们更需要哪些计算机专业人才?


二、技术型岗位凸显 “用人荒”,人才供给不足成常态


史上最难就业年?这类专业的大学生遭企业疯抢

 

从计算机相关专业招聘需求分布来看,软件工程专业人才需求最大,占比为15.62%,其次为网络工程和信息安全专业人才,占比分别为13.4%和9.54%。

 

随着我国企业改革步伐加大,对计算机高新技术人才需求量迅速增长,像软件工程、网络工程、信息安全等高端专业人才的需求更是供不应求,尤其是人工智能专业,被国家高度重视到将举全国之力在2030年抢占人工智能全球制高点。

 

调查显示,2017年时,AI工程师平均年薪为34万元,接近IT工程技术类的两倍,而有10年以上经验的AI工程师,年薪高达140万元。

计算机高端专业人才供给不足已逐渐成为常态

 

梧桐果数据统计,今年7月中旬百度、阿里、腾讯等互联网公司还未等秋招开始就相继开放2019校园招聘网申,招聘职位需求多为软件工程、人工智能、大数据相关专业毕业生。

 

我们采访了一位985院校2019届计算机专业的李强(化名)同学,他告诉我们,该校计算机软件相关专业的学生在5月份都已经被某知名互联网公司预定。

 

由此可见,企业纷纷提前开启抢人大战,校园招聘竞争相当激烈。


三、一线城市“名列前茅”,计算机专业人才最紧缺


史上最难就业年?这类专业的大学生遭企业疯抢

从数据显示来看,北京是计算机专业人才需求量最多的城市,占比为13.21%;其次是上海和深圳,占比分别为9.34%、8.98%;广州排在第四,占比为7.71%,其他的均为省会城市。

 

由此来看,北上广深一线城市是计算机专业人才需求量最多的城市,一线城市经济发达,是互联网公司的聚集地,像百度、腾讯、网易等公司都集中在一线城市,所以一线城市对于计算机人才的需求量相对较大,也为计算机专业人才提供更多的就业机会,该专业毕业生去一线城市就业也相对容易。


四、“计算机技术型”专业人才薪资高


史上最难就业年?这类专业的大学生遭企业疯抢


从计算机各专业薪资分布来看,智能科学与技术专业毕业生起薪为6588元,排名第一;软件工程专业毕业生起薪为6458元,排名第二;信息安全专业毕业生起薪为5925元,位于第三。

 

从以上数据显示,起薪高的均为技术型人才,对于公司来说,技术创新是企业发展的核心推动力,无论是技术管理还是技术开发、安全维护,专业起薪都处于较高的地位。

 

计算机专业人才无论是从国情发展需要还是从岗位和薪酬来看,对毕业生来说都是最具有发展前景的,所以毕业生应该提升自身能力,适应行业发展。

内容概要:该PPT详细介绍了企业架构设计的方法论,涵盖业务架构、数据架构、应用架构和技术架构四大核心模块。首先分析了企业架构现状,包括业务、数据、应用和技术四大架构的内容和关系,明确了企业架构设计的重要性。接着,阐述了新版企业架构总体框架(CSG-EAF 2.0)的形成过程,强调其融合了传统架构设计(TOGAF)和领域驱动设计(DDD)的优势,以适应数字化转型需求。业务架构部分通过梳理企业级和专业级价值流,细化业务能力、流程和对象,确保业务战略的有效落地。数据架构部分则遵循五大原则,确保数据的准确、一致和高效使用。应用架构方面,提出了分层解耦和服务化的设计原则,以提高灵活性和响应速度。最后,技术架构部分围绕技术框架、组件、平台和部署节点进行了详细设计,确保技术架构的稳定性和扩展性。 适合人群:适用于具有一定企业架构设计经验的IT架构师、项目经理和业务分析师,特别是那些希望深入了解如何将企业架构设计与数字化转型相结合的专业人士。 使用场景及目标:①帮助企业和组织梳理业务流程,优化业务能力,实现战略目标;②指导数据管理和应用开发,确保数据的一致性和应用的高效性;③为技术选型和系统部署提供科学依据,确保技术架构的稳定性和扩展性。 阅读建议:此资源内容详尽,涵盖企业架构设计的各个方面。建议读者在学习过程中,结合实际案例进行理解和实践,重点关注各架构模块之间的关联和协同,以便更好地应用于实际工作中。
资 源 简 介 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系, 详 情 说 明 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。 本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系,在此基础上重点分析了一种快速ICA实现算法一FastICA。物质的非线性荧光谱信号可以看成是由多个相互独立的源信号组合成的混合信号,而这些独立的源信号可以看成是光谱的特征信号。为了更好的了解光谱信号的特征,本文利用独立分量分析的思想和方法,提出了利用FastICA算法提取光谱信号的特征的方案,并进行了详细的仿真实验。 此外,我们还进行了进一步的研究,探索了其他可能的ICA应用领域,如音乐信号处理、图像处理以及金融数据分析等。通过在这些领域中的实验和应用,我们发现ICA在提取信号特征、降噪和信号分离等方面具有广泛的潜力和应用前景。
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