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湖南计算机专业学校 -学费更便宜

日期:2022-04-22 10:36:30     浏览:96    来源:中等职业
核心提示:湖南计算机专业学校 -学费更便宜 ’更多更好的就业机会‘当前就业市场的竞争越来越激烈,每年都有大批的毕业生涌入求职市场,这样,
湖南计算机专业学校 -学费更便宜
’更多更好的就业机会‘当前就业市场的竞争越来越激烈,每年都有大批的毕业生涌入求职市场,这样,很多用人单位在招聘人才的时候,除了要求学历之外,还需要有一定的工作经验,即强调一定的职业技能。那么,对于中专生来说,如果能通过自考本专科的套读,并且认真学习学校安排的专业课程及职业技能的培训与实习,日后,一定可以在毕业时取得更多更好的就业机会,凭着坚实的核心竞争力取胜 湖南计算机专业学校 -学费更便宜

专业解读 | 什么样的学生适合报考计算机类专业?

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计算机类专业是这几年来特别热门的专业之一,不过很多同学和家长对计算机类专业还存在不少误解。

其实计算机类专业毕业出来不单单只是做程序员。

从计算机大类上讲,它有很多细分的专业。包括计算机科学与技术、软件工程、网络工程、信息安全、物联网工程、数字媒体技术、智能科学与技术、空间信息与数字技术、电子与计算机工程等细分专业。

现在是互联网时代,"计算机"已经远远不是"电脑"的概念,比如传统的电视机进化成互联网电视之后和计算机有关了,传统汽车加了车联网以及智能驾驶后和计算机有关了,金融行业中大数据、电子交易、程序化交易等占据越来越重的地位等等。

因此,我们能看到越来越多企业"跨界"进入计算机领域,其实是必然的趋势。相应的,计算机类专业人才就业前景也十分广阔。

根据《2020生就业报告》显示,2019届本科毕业生月入5440元,而计算机类、高职铁道运输类专业领跑薪酬榜,分别为6858元和5109元。


portant; outline: none 0px !important;">图源:生就业报告

信息安全、软件工程、网络工程、信息工程、计算机科学与技术、数字媒体艺术等与计算机相关的六个均为"绿牌"专业。

(注:绿牌专业指的是失业量较小,就业率、薪资和就业满意度综合较高的专业,为需求增长型专业。行业需求增长是造就绿牌专业的主要因素,连续绿牌说明相关专业就业优势具有持续



市场需求大
随着传统企业与与联网的融合程度不断加深,这也相应带动了大量的人才流动。根据拉勾网平台数据所得,零售、教育、金融、物流、房地产这领域在拉勾网上的招聘需求同比长488%、299%、290%、170%、70%。在转型之际的传统企业,需要大批IT人才的支持和帮助

经常有同学和家长来询问:"学IT,能不能月薪过万?"这点其实不用担心,,只要你能认真学,刚毕业你的月薪可能没有破万,但也不会太差,如果你工作几年之后积累了一定的经验,工资肯定会随之水涨船高。就拿一批*毕业就来学习的同学们,他们经过几年的学习,毕业之后都找到了心仪的工作。




高质量的职业教育,在为技能型社会提供人才支撑的同时,也书写了更多"技能改变人生"的精彩故事,很多出去的学子,工作一两年之后月薪一两万的比比皆是……




我们相信,对于很多*毕业选择了同学来说,只是一个起点,未来还有更多可能


随着人工智能的兴起,这门技术已经逐渐融入我们的日常生活,那么人工智能是什么呢?


人工智能就是能够在各类环境中自主地,或交互地执行各种拟人任务(anthropomorphic tasks)的一类机器。它是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的一个分支,其近期主要目标在于研究用机器来模仿和执行人脑的某些智力功能,探究相关理论、研发相应技术,如:判断、推理、证明、识别、感知、理解、通信、设计、思考、规划、学习和问题求解等思维活动。

发展阶段:

1956年夏季,以麦卡赛、明斯基、罗切斯特和申农等为首的一批有远见卓识的年轻科学家在一起聚会,共同研究和探讨用机器模拟智能的一系列有关问题,并提出了“人工智能”这一术语,它标志着“人工智能”这门新兴*的正式诞生。IBM公司“深蓝”电脑击败了人类的国际象棋更是人工智能技术的一个完美表现。

人工智能的发展是以软硬件为基础,经历了漫长的发展历程。20世纪三四十年代,以维纳、弗雷治、罗素等为代表发展起来的数理逻辑,和以丘奇、图灵等人为先驱提出的计算思维,促进了智能计算方法的萌生。1956年夏,人类历史上次人工智能研讨会在美国的达特茅斯(Dartmouth)举行,标志着人工智能*的诞生。

1969年,召开了届国际人工智能联合会议,此后每两年召开一次。次年,《人工智能》国际杂志(International Journal of AI)创刊。这些对开展人工智能国际学术活动和交流、促进人工智能的研究和发展起到积极作用。随后,20世纪七八十年代,知识工程的提出和系统的成功应用,确定了知识在人工智能中的地位。近年来,机器学习、深度学习、演化计算、群智能等研究深入开展,形成高潮


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