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2018校园就业季落幕:大数据就业不愁 养老人才抢手

2018-12-12 17:19:25 北京晚报

  2018校园就业季落幕

  大数据就业不愁 养老人才抢手

  2018年校园求职季落下帷幕,记者从多家高校了解到,除了之前被媒体频繁曝光的人工智能外,大数据专业、老年服务与管理专业都成为备受青睐的“热门专业”。其中,大数据专业是国内高校近两年才设置的新兴专业,虽然毕业生们就业不愁,不过有同学对进入工作岗位后的定位很“迷茫”。随着人们对养老产业认知的变化以及行业薪资的提高,老年服务与管理专业的毕业生们也越来越抢手了,而养老人才的缺口依然很大。

  人工智能

  业界应用遍地开花 优秀人才年薪百万

  据新华网最新报道,近日从广东深圳召开的第二十届中国国际高新技术成果交易会人才与智力交流会上了解到,“一年前,人工智能领域的应届硕士生大约能拿到30万元年薪,博士生则高达50万元。现在,企业给应届生的薪水提高了10%至20%,一些企业给博士生的年薪升至80万元。”

  杨光(化名)是北京大学自然语言处理方向2018届的硕士毕业生,目前在国内某互联网巨头公司从事人工智能产品开发工作。他告诉北京晚报记者,人工智能技术的应用大范围受到媒体和业界关注是从2014年左右开始的。2016年3月,正在念硕士的他关注到了AlphaGo击败人类围棋选手的新闻,加上当时人工智能技术在多个产品和行业中都成功落地,效果显著。于是杨光把自己学习研究的重点转向了人工智能领域。“人工智能技术近几年非常热门,但很多人不知道与它密切相关的基础课程是一直都有开设的,例如凸优化、概率图模型。随着人工智能研究和应用的发展,很多课程都焕然一新,也结合技术应用衍生出了一系列新的课程。一般来说,人工智能技术有三个主要的应用方向:语音、语言和视觉。现在人们常见的语音识别、虚拟语音助手、人脸识别、无人驾驶等都属于人工智能技术在这些方向上的应用。想往人工智能技术应用发展的学生在学习完一系列基础课程之后,都会根据自己的兴趣往这三个方向中的一个深入发展,选修一些相应的课程。在北京大学,与人工智能相关的课程,一般课程设置人数上限为50人,但由于非常热门,旁听的学生特别多,特别是前几门课,坐满站满一两百人是常事。”

  关于人工智能领域的毕业生就业情况,杨光告诉北京晚报记者,同学们毕业后大多都投身科技行业,从事技术相关的工作,就业的地域也集中在北京、深圳、杭州等大城市。而关于薪资,一般硕士毕业生年薪能达到30万到40万,优秀的毕业生更是千差万别,从50万到上百万都有。“一般来说,拿到顶薪的是博士居多,当然也有部分特别出色的硕士。这些同学一般都在自己的研究方向发表了多篇论文,在国内外学界有一定的知名度,同时也具备出色的工程实践能力。以往,人工智能多在学界发展,但现在,这个领域更多的研究和发展需要和业界结合,在业界落地和实践。目前人工智能技术在业界的应用是一个遍地开花的状态,所以薪资水平水涨船高,足够优秀的人才自然能拿到高薪。”

  大数据

  新兴专业发展迅速 市场认知还需完善

  林欢(化名)现在是某互联网公司的数据挖掘师。2017年,她从首都经济贸易大学应用统计专业大数据方向毕业,面试过三四家公司后,很快确定了心仪的工作。然而,在毕业前的很长一段时间,林欢用“迷茫”来形容自己。

  “当初读研选择大数据方向的时候,其实我并不是很清楚会学到什么,工作会是什么样。但是从专业性上来说,大数据专业在统计方面比不上统计学专业,算法方面比不上计算机专业,感觉这个专业的地位比较尴尬。作为学习这个专业的学生,有时候自我定位就会比较迷茫。”

  为了找清楚发展方向,林欢在校期间就做了很多份实习,但她认为同样迷茫。“我所在的实习岗位明明标注着需要大数据的专业背景,但在实习过程中用得最多的是EXCEL的数据透视表,这种比较初级的统计方法。我的感觉是虽然有的企业需要大数据人才,但大数据专业是什么样的?大数据专业的毕业生应该怎么更好地为企业服务?有的企业并没有想明白这个问题。”

  首都经济贸易大学统计学院副院长任韬告诉北京晚报记者,现在市场对大数据的认知还不是很完善,很多企业设置的岗位叫做大数据,但实际工作内容也就是传统的数据分析,是一种“伪需求”。但这种“伪需求”情况属于一种发展阶段,它并不一定是坏事。“这个岗位现在不是大数据,并不意味着以后不是。很多企业现在设置大数据岗位,也是在做一种探索和人才储备,需求是要在不断的探索和实践中去明确的。”

  任韬介绍,大数据专业还是一个新兴的专业,国内真正有大数据专业的毕业生是从2017年开始。不过大数据专业发展迅速,2017年,招收大数据专业的院校在教育部备案的已经有200多家了,而且招生规模也在增加,以后产生的毕业生规模会非常大。目前首都经济贸易大学的大数据专业本科生70%以上会更倾向于读研。而硕士生和其他本科生的就业去向包括互联网企业、金融类企业、数据类企业、政府机关、事业单位等。

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编辑:傅仁誉

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