大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于大学紧俏专业排名的问题，于是小编就整理了1个相关介绍大学紧俏专业排名的解答，让我们一起看看吧。
我国有哪些人才紧缺，但毕业后待遇好，前景好的专业？
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。
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***、不加价的计算***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！
到此，以上就是小编对于大学紧俏专业排名的问题就介绍到这了，希望介绍关于大学紧俏专业排名的1点解答对大家有用。
