您好！今天我们将探讨一个引人关注的话题——就业前景好的专业有哪些。为此，我们整理了5个关于就业前景好的专业有哪些的详细解答，希望这些信息对您有所帮助。让我们一起来看看吧！
2024年什么专业吃香？
2024年最吃香的专业是，计算机专业，计算机专业被称为是最公平的专业，计算机毕业的学生毕业以后也都是凭实力你说话，不用担走后门等问题。
临床医学专业，学生毕业以后不仅工作有社会的地位，还有高收入和广阔的前进。
还有金融学和师范类专业，以上4位专业是未来最受欢迎的。
从当前情况来看，估计2024年，大数据技术学类，计算机科学与技术，师范学院，医学类，电气工程及其自动化，安全工程类，这些专业是比较吃香的专业。
其次还可能有经济学，金融学，土木工程，车辆工程，电子信息工程工程，微电子学都任然是热门专业。
人工智能专业吃香。专业以计算机科学为基础，通过电脑、心理学、融合哲学等多个学科的交叉学科、新兴学科，是一项研究、为模拟而开发、扩展和扩展人类智能的理论、方法、技术和应用系统的新兴技术科学。具体研究领域包括机器人技术、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。目前，人工智能行业正处于火热阶段，研究机构、科技公司等需要这方面的人才，就业前景好。
我国有哪些人才紧缺，但毕业后待遇好，前景好的专业？
楼主问得好！
据我了解，机器学习虽不如其他领域那么火爆，但在过去几年里也算得上火热了，研究者和学习者越来越多，甚至很多大学还单独成立了AI学院及专业。然而，很遗憾，尽管如此，这个方面的人才还是稀缺。
那么，这是为什么呢？其实是因为现在是被信息和数据爆炸的时代。这么说吧，咱们每人每天至少会产生1G以上的数据，这些数据五花八门，包括网络数据、行为信息、设备数据、点击流、应用数据等，而这些信息具有以下特点，就决定了这么多应用场景，目前的人才产值显然是远远不够的。
1.庞大而复杂，无法直接被使用；
2.善加分析利用，可在电商、医疗、能源、交通、工业等方面产生价值，而且除了这些行业级领域外，在一些细分领域，也能产生价值。
下面，再来聊一聊哪个方面的人才最紧缺？
一个机器学习从业者面对这么多的数据、场景、行业、领域的时候，可能会茫然：我到底能做什么，能在哪个方面做出事情来？
1、机器学习平台建设：一个好的机器学习平台要包括算法、工程、服务发布等，从机器学习平台建设的角度去入手的话，现在已经晚了，因为现在的云上机器学习平台已经非常成熟了，而且还有云上的几乎可以说不限量、不加价的计算资源支撑——比如华为云EI，而且自己从零开始构建一个机器学习平台成本太高了。由此可见，机器学习平台不稀缺……
2、机器学习算法研究：这么说吧，算法研究永无止境，机器学习算法研究更是深坑无数，现在机器学习在图像、语音方面的算法、模型已经比较成熟了。拿图像识别来说，真正应用的时候95%准确率和96%准确率有区别吗？我个人认为并没有。所以如果未来3~5年是待在校园的话，建议还是继续从事算法研究；如果要踏入职场，建议放弃图像和语音方面的算法研究。至于文本相关的算法研究，个人认为可以持续，毕竟文本是非常常见的一种信息，而且中文文本又是这么的特殊，继续填坑非常有价值。由此可见，这一领域的人才稀缺！
3、机器学习场景识别：哪些场景可以用机器学习、哪些场景用传统方法即可解决、哪些场景写规则就可以了，这个需要对场景相对比较深的理解，这方面的知识是实践出来的。由此来看，这个领域的人才毫无疑问属于稀缺状态！
4、机器学习行业应用：机器学习从业者的口号是“只要有数据存在的地方，机器学习就有价值”，但实际上还是得分行业，有一些行业并不需要机器学习的进入。所以细分的、行业相关的、领域相关的机器学习人才是非常有价值的。故此，这个领域的人才稀缺无疑！
知道了哪个领域的人才最稀缺，或许有朋友想问了，那么我怎样才能成为最稀（zhi）缺（qian）的顶尖人才呢？
最后，我再给有志于从事该领域人才的朋友们支几招，助力有心人成为武林高手。
招数1、懂场景识别、懂平台建设
有人要问了“你上面不是说机器学习平台建设不稀缺吗？”是的，没错，机器学习平台本身不稀缺了，所以单纯要去做机器学习平台其实意义不大。但是如果你懂机器学习场景的话，将识别出来的一些重要场景能够嵌入到机器学习平台上成为固化的拿来即用的方案（有点绕，多读两遍），这个就非常有意义，尤其是对一些想要用AI的中小企业来说，无疑节省了非常多的成本。华为云EI目前就内置了非常多的场景，并且在持续不断的更新中。
招数2、懂细分行业中的场景识别
如果你能够在某一个行业深入的探索适合这个行业的机器学习解决方案，能够识别这个行业中能够应用机器学习的场景，能够明白这个行业的这个场景如何进行数据采集、数据清洗、数据预处理、算法选择、服务部署方式，那么恭喜你，你就是这个方面的专家！
招数3、迁移学习研究
与数据爆炸相悖的一些场景是数据量非常非常的少，比如工业界的故障数据。如果能够在迁移学习的研究上形成突破，解决数据量少、知识不完备、知识迁移的问题，那么将有很多的工业界的问题能够解决。
招数4、有趣的应用
做一个简单的应用方案已经不够吸引人了，比如现在图像识别这么成熟，你打开手机前置摄像头，识别出你的性别、大概年龄、衣服颜色等等，新鲜劲过了之后，意义就不大了。但是如果能够加上一些东西，比如通过表情识别在屏幕上显示“你现在不开心吗？”，这样的交互感更强（当然也更难实现）。说白了，现在的AI人机交互主要通过语音，如果能够通过语音+图像的方式，则更有意义。
招数5、文本研究
文本很特殊，中文文本更特殊，如果能够做到很好的文本理解，提高知识、信息的获取速度、准确度，会有很大价值。这一点不多解释。
招数6、工业应用
工业、制造业作为传统的行业，目前机器学习的进入还不够深入不够广泛，并且由于工业领域的多样性、数据的复杂性、设备的复杂性，导致应用泛机器学习很难，如果能够将工业界的机器学习应用进行划分，并且在每一个划分中总结合理的方法论，非常有意义。
本文作者：
@LoveCC
华为云 EI解决方案部
图片来源网络
更多精彩内容可以关注 华为云技术宅基地
这种思维逻辑害死你，专业时髦称为紧缺——最后全销声匿迹了，你查查全国各地招聘启事归总一下专业名称，分析一下自己可以和愿意报考那个专业和院校，就可以了。以后别人才人才的，那是国家尊重你——给你的自尊，一般人都是劳动力，都要去劳动力市场去出卖的。人才吗？看看各省招聘人才标准，名校博士毕业都属于最低一个档次，以后把自己放低一下身段，省着背了几本书和没背的人比知识点让你轻狂。
中医药大学前景好的专业？
是中西医临床结合专业。
这个专业好就业，然后就是中医药类专业相对也有良好的就业率，而且中医药类专业领域实施文理兼收，招生计划人数比例比较大，在本科一批批次和本科二批批次均有招生计划专业。
临床医学专业。
临床医学的就业率不算很高，并且各大医院对于学生的学历要求也十分的高，但当一位医生的薪水也是十分可观的，并且能够医治病人也是会让自己觉得十分有成就感的。说以，如果你热爱医学，选这个专业是一个十分不错的选择。
中医药大学好的专业有以下几类：
（1）中医学、临床医学。这个专业属于医学范畴，就业面一般是去医院，当然，也有一部分人毕业之后去了医药企业，或者去了社区医院，工作前景还是很好的。
（2）中药学，药学。大部分本科生毕业时做销售，少部分是去做研发。
（3）制药工程，生物制药等。这些专业是医药专业与工学结合的专业，工作与药学类类似，要求也类似。
（4）护理专业。这个专业比较好就业，就是比较累。读研应该没啥必要。
2025专科就业前景最好的十大专业？
医学类专业，教育类专业，财会类专业，计算机类专业，工程类专业，医美专业，航空类专业，厨师类专业，AI智能研究类专业，畜牧兽医类专业等，就业前景非常好，技术培训专业硬，对人才需求量大，薪资待遇也很不错，非常适合高考失利以及社会性人才
2025理科就业前景好的专业？
TOP1车辆工程
说到车辆工程，也许很多人都不知道，但实际上主要是通过掌握电子、机械、计算机等技术，解决、研发车辆工程、汽车技术等领域的产品设计、研发、生产、检查、营销、培养管理等方面的人才。
用通俗易懂的语言来说，就是设计汽车、制造汽车、修理汽车、销售汽车的工作，这个专业的就业前景很好，随着人们对汽车的需求增加，汽车相关的专业也非常受欢迎，毕业后，可以直接和国内的汽车品牌签约就业，完全不担心就业，工资和待遇都很好。
车辆工程专业在全国的专业排名中也排名靠前，另外，汽车产业是国家的大支援产业，市场前景很好，这个专业近几年处于全国第一位。
TOP2软件工程
软件工程的这个专业，是近几年的申请也受欢迎的专业，特别是清北、哈工大学等知名学校的软件工程专业。
每年参加考试的学生多到数不清，但是这个专业也渐渐普及到各个大学，另外，近年毕业生的就业状况也很好，我国处在“科技”高速发展的时代，中国的科学教育战略在世界上也占有很重的重量，所以科技作为我国的一种软实力，也受到国家的支持，所以这方面的人才缺口也很大。
在像北上广深这样一线城市，IT精英非常不足，毕业生不愁工作，而是根据自己的兴趣选择想去的企业，毕业生也可以有一个广阔的平台来实现自己的价值，但是，这个专业属于“技术流程”，学历也是重要的技术更重要，所以，大学的时候选择这个专业的话，掌握专业知识是就业的硬道理。
TOP3工程成本专业
在大多数人的认识中，理科没有多少适合女子学习的专业，工程成本这个专业很适合女子学习。
这个专业是教育部根据国民经济和社会发展的需要，新增设的专业，这个专业主要基于对国家工程项目的新规定，预算工程从开工到竣工之间的所有费用，人才不足很大，但是，工程成本的入门考试非常难，合格率低，这方面的人才不足，听说这个专业和工程有关，确实是工程专业中不需要出什么力的专业。
以上就是关于就业前景好的专业有哪些的全部介绍，希望这5个解答能对您有所帮助。如果您还有其他问题或需要更多信息，请继续关注我们的内容。
