深受理科生喜欢的10大专业

本文介绍了深受理科学生喜爱的十大专业,包括数学与应用数学、信息与计算科学、应用物理学等,详细阐述了这些专业的特点、就业方向及推荐院校。

 

深受理科生喜欢的10大专业
2017-03-09 05:30:00 来源:老满说高考
1.数学与应用数学


专业介绍:本专业特点是理工结合,培养具有宽厚的数学基础,熟练的计算机应用和开发技能,较强的外语能力,并掌握一定的应用科学知识,能运用数学的理论和方法解决实际问题的高级科技人才。
就业去向:毕业生适合到科研、工程、经济、金融、管理等部门和高等院校从事教学、计算机应用、科学计算、软件设计、信息管理、经济动态分析和预测等多方面的研究和管理工作。
推荐院校:北京大学、南开大学。
2.信息与计算科学

专业介绍:本专业培养能在科技、教育和经济部门从事研究、教学、应用软件开发和管理工作等方面的高级专门人才。
就业去向:主要到科技、教育和经济部门从事研究、教学和应用开发及管理工作。
推荐院校:清华大学、浙江大学。
3.应用物理学
专业介绍:本专业培养具有坚实的数理基础,熟悉物理学基本理论和发展趋势,熟悉计算机语言,掌握实验物理基本技能和数据处理的方法,获得技术开发以及工程技术方面的基本训练,具有良好的科学素养和创新意识。
就业去向:毕业生能在应用物理、电子信息技术、材料科学与工程、计算机技术等相关科学领域从事应用研究、技术开发以及教学和管理工作。
推荐院校:南京大学、天津大学。
4.应用化学
专业介绍:本专业以高分子材料、精细化工和计算机在化学化工中的应用技术为专业方向,培养具有可从事相关领域的科学研究,工业开发和管理知识的高级专门人才。
就业去向:主要到科研机构、高等学校及企事业单位等从事科学研究、教学及管理。
5.环境科学
专业介绍:本专业培养能在科研机构、高等院校、行政部门和企事业等单位从事科研、教学、规划与管理、环境评价和环境监测等工作的高级专业人才。
就业去向:主要到科研机构、高等学校、企业事业单位及行政部门等从事科研、教学、环境保护和环境管理等工作。
6.环境工程专业
专业介绍:本专业培养具备城市和城镇水、气、声、固体废物等污染防治和给排水工程,水污染控制规划和水资源保护等方面知识的环境工程学科高级工程技术人才。
就业去向:主要至政府部门、规划部门、经济管理部门、环保部门、设计单位、工矿企业、科研单位、学校等从事规划、设计、施工、管理、教育和研究开发方面的工作。
推荐院校:华中科技大学、天津理工大学
7.计算机科学与技术
专业介绍:培养能在科研部门、教育单位、企业、事业、技术和行政管理部门等单位从事计算机教学、科学研究和应用的计算机科学与技术学科的高级专门科学技术人才。
就业去向:计算机科学与技术类专业的毕业生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,也可从事教学、科研和技术工作。
推荐院校:北京理工大学、吉林大学。
8.生物工程(生物科学)
专业介绍:本专业培养能在生物技术与工程领域从事设计、生产、管理和新技术研究、新产品开发的工程技术人才。
就业去向:生物科学类专业的毕业生可在教学、科研部门,也可在农、林、渔、牧、副、医、药以及有关的企业与事业单位从事教学、科学研究或其他与生物学有关的技术工作。
推荐院校:华东理工大学、南开大学。
9.生物技术
专业介绍:本专业能适应生物技术及相关领域的理论及应用性研究,具有创新能力和实践能力的高级专门技术人才。
专业介绍:本专业能适应生物技术及相关领域的理论及应用性研究,具有创新能力和实践能力的高级专门技术人才。
就业去向:主要到科研机构或高等学校从事科学研究或教学工作或在工业、医药、食品、农、林、牧、渔、环保、园林等行业的企业、事业和行政管理部门从事与生物技术有关的应用研究、技术开发、生产管理和行政管理等工作。
推荐院校:中国农业大学、四川大学。
10.通信工程
专业介绍:本专业培养掌握光波、无线、多媒体通讯技术、通讯系统和通讯网等方面知识,能在通信领域从事研究、设计、制造、运营及从事通讯技术开发与应用、管理与决策的高级工程技术人才。
就业去向:适合邮电部所属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。
推荐院校:北京邮电大学、西安电子科技大学

 

 

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在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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