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信息与计算科学专业好吗?

学习信息与计算科学真的很好就业，这门学科就业领域是真的广泛。具体大致是在信息与计算科学、计算机信息处理、经济、金融等部门从事研究、教学、应用软件开发或者是管理部门从事一些实际应用、开发研究或者管理工作。

信息与计算科学专业就业前景很好，工资待遇也不错。信息与计算科学专业的毕业生进入IT企业是一个重要的就业方向，它们可以在这些企业非常高效的从事计算机软件开发、信息安全与网络安全等工作。

继续深造：由于信息与计算科学专业的毕业生不仅具有扎实的数学基础和良好的数学思维能力，而且掌握了信息与计算科学的方法与技能，受到科学研究的训练，因此继续深造的可选择领域将变得非常广泛。

除了豆瓣,你还可以来这些网站寻找「高分神作」

1、Rotten Tomatoes，以“烂番茄”命名，通过影评人正面评价的比例来评价作品，新鲜度成为其评分标准。时光网，国内最早的影讯网站之一，提供专业影评和票房数据，是豆瓣之外的好选择。影向标，由专业影评人组成，专注于热门电影的观影体验，给出10分制评分。

2、- **AllMusic**：[https：//]，音乐版的IMDb，既有媒体编辑的专业评分，也有听众的个人感受，帮你发现音乐世界的新鲜面孔。- **Pitchfork**：[https：//pitchfork.com]，独立音乐的灯塔，评论与动态交织，带你探索音乐的前沿。

3、豆瓣 豆瓣堪称中国最文艺的网站，商业化气息比较淡。豆瓣不止是标记一部电影、一本书，看一些影评、书评这么简单。尤其是豆瓣的app，有推荐功能会推荐一些有深度的日记和有趣的话题。

“大数据时代”的数据挖掘

数据挖掘基于数据库理论，机器学习，人工智能，现代统计学的迅速发展的交叉学科，在很多领域中都有应用。涉及到很多的算法，源于机器学习的神经网络，决策树，也有基于统计学习理论的支持向量机，分类回归树，和关联分析的诸多算法。数据挖掘的定义是从海量数据中找到有意义的模式或知识。

其实很简单，大数据其实就是海量资料巨量资料，这些巨量资料来源于世界各地随时产生的数据，在大数据时代，任何微小的数据都可能产生不可思议的价值。大数据有4个特点，为别为：Volume（大量）、Variety（多样）、Velocity（高速）、Value（价值），一般我们称之为4V。所谓4V，具体指如下4点：1．大量。

大数据挖掘技术涉及的主要内容有：模式跟踪，数据清理和准备，基于分类的数据挖掘技术，异常值检测，关联，聚类。

月13日下午，南京邮电大学计算机学院、软件学院院长、教授李涛在CIO时代APP微讲座栏目作了题为《大数据时代的数据挖掘》的主题分享，深度诠释了大数据及大数据时代下的数据挖掘。众所周知，大数据时代的大数据挖掘已成为各行各业的一大热点。

文科生有希望进入网易游戏工作吗?

1、后来游戏部发达了，校招开始要研究生了，再到后来开始跟大公司抢人，什么微软、ibm、google之类，和腾讯一样走上流化路线，把博士招来做执行的都不是个例。网易校招时非常重视笔试的成绩（像高考一样复杂的一套题），如果在校时期和公司中高层之前有过接触且被看好的情况，有可能跳过笔试直接过关。

2、游戏策划与开发：学习游戏开发的相关知识，包括游戏设计、游戏引擎使用、编程等，有助于进入游戏开发或游戏行业相关职位。 剧本创作：学习故事结构、角色塑造和剧本编写等技能，可以从事动漫或游戏剧本创作的相关工作。

3、%，远低于理科生就业签约率。此前，网易数读报道称，进入大学后，偏人文社科专业的学生，如果想找到完全对口的工作，一般比较难，薪资也往往偏低。于是市场需求量大、发展前景广阔的程序员，就成为了很多人的转行首选，在豆瓣小组爬取的数据显示，转码相关信息中专业提及度最高的就是文科。

4、总体来说，文科生毕业确实在就业上存在一定的劣势，但也没有达到“惨”的级别。要背诵和记忆的知识点太多。政治要背时政语言，地理要背地图，历史要背时间轴。而且不仅仅是机械式的背诵，还要充分理解背诵的内容。能选的专业太少。

5、考虑其他编制岗位：可以考虑报考一些不限制专业的岗位，虽然竞争较大，但只要有合适的岗位，文科生也是有机会的。考虑民办学校或机构：一些民办学校或机构在招聘时并不限制专业，可以考虑在这些机构中工作。

6、你不能受别人影响。学文科很有用处！我就是文科出身，现在在本科学的是电子商务，我很感谢我当初选择的是文科，这在大学帮了我很多，不一一列举。大学很多专业不分文理，但实际上文科相比理解却能帮忙很多。有些人本来就喜欢理科的知识，他们借着理科的跳板在大学里继续他们的理科梦。

人工智能、大数据、虚拟现实、网络安全这些专业有前景吗?

人工智能：人工智能技术，包括机器学习和深度学习，正迎来快速发展期。AI工程师、数据科学家和机器学习专家等人才将备受欢迎。 大数据：数据已成为关键资源，数据分析、数据挖掘和数据科学家等专业人才需求不断增长。

人工智能：随着人工智能的广泛应用，从机器学习到深度学习，专业领域也将迎来飞速发展。AI工程师、数据科学家、机器学习专家将成为未来争夺的热门人才。 大数据：随着信息化程度的提升和互联网的普及，数据已成为各行各业的核心资源。

智能制造工程专业 随着工业0的到来，未来制造业将朝着智能化、自动化、柔性化方向发展。智能制造工程专业将越来越受到企业的关注和认可，从事智能制造研究和开发的工程师需求量将大大增加。

人工智能与机器学习专家：随着人工智能技术的不断发展，这方面的专业人才需求会增加。数据分析师：大数据时代，数据分析的重要性日益凸显，数据分析师的前景也很广阔。网络安全专家：随着网络安全问题的日益突出，网络安全领域的人才将越来越受欢迎。

人工智能专业：随着人工智能技术的飞速进步，对AI领域专家的需求正日益增长。这一专业涵盖了机器学习、自然语言处理、计算机视觉等多个子领域，并在各个行业中展现出广泛的应用潜力。 大数据专业：大数据时代的到来已经催生了对于数据分析师、数据挖掘师和数据管理专家的巨大需求。