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1、建筑类专业就业前景依然乐观虽然近期房地产业面临系列压力，但在人才市场上，与房地产相关的专业，包括建筑、设计、策划、销售等人才需求仍然较旺。随着国家和各地对基础设施投资力度的加大，建筑类和房地产专业毕业生就业前景依然乐观。尤其是近两年来，路桥建设等相关专业开始升温，这使路桥规划人员变得畅销起来。用人单位表示，这主要与制造业升级换代及目前城市基础设施建设力度加大有关。制造业升级换代急需补充新鲜血液，基础设施建设力度加大则急需专业人才。2、医学类专业特殊领域潜力无限随着医疗体制改革的不断深化，将会有更多的私立医院，这使医学类专业的学生更为抢手。而且，由于人们工作、生活的压力不断增大，患病率也在增加，现有的医疗系统不能完全满足社会的需要，这就形成了医疗行业的卖方市场。所以，医学类专业人才将会越来越吃香。据有关部门分析，将来从事老人医学的人才将走俏，保健医师、家庭护士也将成为热门人才。另外，专门为个人服务的护理人员的需求量也将增大。3、艺术类专业需求层次不断提升传统的美术、音乐、表演等专业已经渐渐显露出就业面狭窄等问题。传统艺术正与计算机技术、工业、建筑、管理等学科不断交叉，衍生出许多新的专业，这些专业也相应地成了近年来的热门。目前，广告设计、工业设计、建筑设计、环境艺术设计、公关策划、动漫制作、游戏策划、游戏设计等专业人才紧缺。艺术专业正朝多学科综合的方向发展，实用艺术的应用范围越来越广。不懂物理和建筑，就无法搞建筑、装潢设计;不懂计算机就做不出数字化影音作品。文化课严重缺失的“跛脚”毕业生就业压力必然不小。4、财务金融专业顺应潮流金融、金融学均为现代经济产物。古代主要是农耕、农业经济，主要是易货和简单的货币流通，根本不存在金融和金融学。如在中国，一些金融理论观点散见在论述“财货”问题的各种典籍中。它作为一门独立的学科，最早形成于西方，叫“货币银行学”。近代中国的金融学，是从西方介绍来的，有从古典经济学直到现代经济学的各派货币银行学说。就现在来说，金融专业在中国的就业主要在以下几个领域：基金公司、证券公司、银行。5、电子商务专业发展前景好电子商务通常是指是在全球各地广泛的商业贸易活动中，在因特网开放的网络环境下，基于浏览器/服务器应用方式，买卖双方不谋面地进行各种商贸活动，实现消费者的网上购物、商户之间的网上交易和在线电子支付以及各种商务活动、交易活动、金融活动和相关的综合服务活动的一种新型的商业运营模式。电子商务专业学生毕业后可从事银行的后台运作(网络运作)、企事业单位网站的网页设计、网站建设和维护、或网络编辑、网站内容的维护和网络营销(含国际贸易)、企业商品和服务的营销策划等专业工作，或从事客户关系管理、电子商务项目管理、电子商务活动的策划与运作、电子商务系统开发与维护工作以及在各级学校从事电子商务教学等工作。6、民航管理专业薪资待遇好学民航管理专业薪资较高。近年来，我国民航业迅速发展，中国民航总局局长在全国民航工作会议上提出：到2020年，中国将再新增2600多架飞机，民航总局将投入超过5000亿的资金用于机场建设。而民航业却存在着巨大的人才缺口，许多民营航空公司为此展开人才大战，高薪挖角。国内主流航空公司优秀空乘人员平均年薪在几十万元人民币，国外航空公司空乘人员的薪资水平更高。就民航管理专业学生就业情形来看，薪资普遍较高并受到用人单位的广泛好评。
小璐贝贝
现在大学学计算机专业就业前景最好。
现在在各个专业中只有计算机是最好的就业专业，好的学生能够进入到大厂去工作，起步年薪就非常的高，是所有专业中最高的。而且这些学生进入了大厂工作，以后的晋升空间也非常地大，肯定是大佬级别的。一般这些学生很快就能够在当地买一套房子，没什么压力，而其他专业的学生就非常的难了。
其次是计算机专业很多单位都需要，即使这个单位不是专门搞网络的，也会需要，这个主要体现在考事业单位等中，职业非常的多，机会很大，比其它专业好的多了。
综上所述，必须要学计算机才有前途，
休普若斯
数据分析师的基本工作流程：
1.定义问题
确定需要的问题，以及想得出的结论。需要考虑的选项有很多，要根据所在业务去判断。常见的有：变化趋势、用户画像、影响因素、历史数据等。
2.数据获取
数据获取的方式有很多种：
一是直接从企业数据库调取，需要SQL技能去完成数据提取等的数据库管理工作。
二是获取公开数据，政府、企业、统计局等机构有。
三是通过Python编写网页爬虫。
3.数据预处理
对残缺、重复等异常数据进行清洗。
4.数据分析与建模
这个部分需要了解基本的统计分析方法、数据挖掘算法，了解不同统计方法适用的场景和适合的问题。
5.数据可视化和分析报告撰写
学习一款可视化工具，将数据通过可视化最直观的展现出来。
数据分析入门需要掌握的技能有：
1. SQL（数据库）：
怎么从数据库取数据？怎么取到自己想要的特定的数据？等这些问题就是你首要考虑的问题，而这些问题都是通过SQL解决的，所以SQL是数据分析的最基础的技能。
2. excel
分析师更多的时候是在分析数据，分析数据时需要把数据放到一个文件里，就是excel。
熟练excel常用公式，学会做数据透视表，什么数据画什么图等。
3.Python或者R的基础：
必备项，也是加分项，在数据挖掘方向是必备项，语言相比较工具更加灵活也更加实用。
4.学习一个可视化工具
如果你想往更高层次发展，上面的东西顶多只占20%，剩下的80%则是业务理解能力，目标拆解能力，根据数据需求更多新技能的学习能力。
诗酒趁年少r
以下推荐一些从入门到精通——关于学习数据分析的书籍清单！
入门篇
《深入浅出数据分析》：大头书，HeadFirst系列，内容很浅，比较适合没有基础的人作为科普读物，适合快速入门；
《统计数字会撒谎》：本文不涉及枯燥的数学公式与推理过程，通俗易懂，其实讲的都是统计学最基本的常识，可是却往往容易被人所忽视；
《谁说菜鸟不会数据分析》：不错的工具类书籍。比较浅显，适合完全没有Excel或对Excel似懂非懂的人。 讲了一些方法论的东西，但是非常的简单，不太适合对Excel熟悉的读者；
《深入浅出统计学》
：帮你快速了解统计学相关的知识。
进阶篇
《MySQL 必知必会》：不到250页的小册子，实践性很强，基本没有什么理论的堆砌，完完全全就是一本实践指南，教会你怎么用SQL语句操作MySQL；
《高性能MySQL(第3版）》：跟《MySQL必知必会》相似的书籍，主要讲解了MySQL的理论和实践知识；
《数据化管理：洞悉零售及电子商务运营》：讲解在企业中应用数据的例子，读完受益匪浅，里面举的很多例子都很接地气，很值得数据分析师阅读学习。
高级篇
《统计学》（贾俊平，何晓群，金勇进著）：统计比较通用的入门教材了，也算是兼顾数学证明和应用，可读性没有上面强，但是也非常的通俗易懂，有很多统计学专业的起始教材也会选择这本。
《Python数据分析》：作者对于利用Python进行数据分析有着很丰富的经验，因此写出的书也是深入浅出，让人很容易就能看懂。对一个热爱学习的数据分析师来说学一门数据分析处理的编程语言是一件很有用的事情。
《Python数据挖掘入门与实践》：作为一个专业的数据分析师，实际上很多时候都需要用到模型。这本书作为数据挖掘入门读物，介绍了数据挖掘的基础知识、基本工具和实践方法，通过循序渐进地讲解算法，还是挺不错的一本书。
偶素小cici
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