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时间:2021-02-02
《国内大学就业率最高的7个高考专业解析.doc》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在应用文档-天天文库。
1、就业率最高的七大高考专业解析高校专业从来都不缺“江湖”,如“薪资江湖”“职业江湖”等,这里要侃的是专业的“就业江湖”。在一个人的人生职业规划中,如果大家当前所学专业与今后所用不同调,找工作也许会不断抱怨专业不对口、就业率很低、社会需求少等等因素。俗话说“人在江湖漂,哪有不挨刀?”这种一旦就业就要面临“挨刀”的滋味肯定不好受。就业前景是大家选择专业的重要因素之一,现在我们就来看看“麦可思2010年度主要本科专业就业率排行榜”的前十位专业,它们由高到低依次为:地质工程、金融工程、港口航道与海岸工程、船舶与海洋工程、学前教育、石油工程、医学影像
2、学、采矿工程、油气储运工程、物流工程。从调查表出发,我们来细细品味这十大高就业率专业的“江湖风范”。(因地质工程与采矿工程都属于地矿类专业,这里就只描述排在靠前的地质工程。另外,学前教育在本期另一篇文章中有深入介绍,船舶与海洋工程将在7期呈献给大家,本文就不再详述。)TOP1:地质工程就业率:100%时代在发展,经济在进步,社会对人才的需求也是瞬息万变的。几年前的热门行业如今也可沦为“鱼腩行业”;几年前的冷门行业也可摇身一变成了“香饽饽”。几年前被认为又冷又苦的地质工程专业如今就业率居然排行第一,因为该专业回报高、就业好等原因,它已经成了
3、人们眼中的黄金专业。从专业字眼来看,我们大概知道地质工程与施工、勘查有关,实际上,该专业培养的是能在资源勘查、工程勘察、设计、施工、管理等领域从事资源勘查与评价、管理、各类工程建设地质等方面工作的高级工程技术人才。据了解,国内凡是开设此专业的大学,大都会设有基础地质学、矿产地质学、地球化学勘探、钻掘工程学、基础工程施工、环境地质学、地质工程学等专业课。大家在学习这些专业时,一定要好好学,因为这些都是实用性很强的课程,而且当今社会需要的是厚基础、宽专业、强能力、重应用、具创新精神、适应能力强的复合型人才,为此只有那些既有扎实的地质学、工程地
4、质学、力学、计算机基础等基础知识,又掌握其他常规的勘探技术和方法,具有工程地质综合分析、勘察设计、施工设计、岩土施工、岩土改良等专业知识的学生,才深受用人单位青睐。作为实用性很强的一门专业,理论和实践的结合是相当重要的,于是开设该专业的高校都会安排大量的实习和实验课程,不过每所学校的实习内容都不尽相同。通常他们的实习时间在3-4个月,实习的内容有:认识罗盘并学会使用罗盘,学会用罗盘测量岩石的走向、倾向和倾角;观察各种岩石和分析其构成的边坡情况,了解岩土的工程性质、地形地貌和水文地质情况,然后针对岩石和边坡情况采用相应的措施如施工或防护等等
5、。该专业的毕业生主要到地质、地震、冶金、石油、水电等相关研究单位、高等院校和生产部门从事基础理论及应用研究、教学和生产等工作。值得注意的是,这里的水利水电行业历来是地质工程专业的人才需求大户,也是未来地质工程专业发展的一个重要方向。报考贴士:由于该专业对学生的数学、物理、化学、计算机方面的要求较高,为此同学们对这些科目要比较感兴趣才好。院校链接:中国地质大学(招生办)、中国矿业大学(招生办)、吉林大学、同济大学、中南大学(招生办中南大学招生办听众:1537人+收听已收听最新消息2011年6月2日08:59我校今年在湖南招生787人!!!更
6、多)等TOP2:金融工程就业率:98.6%行走在人流如织的现代化都市,在仰头的一瞬间,某某银行、某某证券公司、某某基金管理公司、某某投资银行等气派的建筑映入眼帘,这时,如果我们去找一位意气风发的白领搭讪,或许会发现他们大都为金融相关专业出身。金融工程专业兴起于20世纪90年代初,是综合运用数学、统计学和计算机编程技术来解决金融问题的崭新领域。它以现代金融活动为研究对象,是以金融创新为核心,综合运用以数理分析为中心的现代金融理论、工具、技术与方法,创造性地解决金融问题的一门新兴金融学科,具有很强的应用性与技术性。大家实际学习的内容主要包括数
7、学、计算机编程、证券衍生物定价、风险分析、金融模型、金融信息分析和一些高级的金融理论等。在大学里,大家既要要学习概率论、西方经济学、货币银行学、政治经济学等偏理论性的专业课,又要学习数学分析、高等代数、数理统计、计量经济学等应用性很强的专业课。金融工程课程是极具职业导向的,目标是培养具有相当强的计算机和数学素质,同时具有管理和商务技巧的专业人才,使大家可以在投资银行、商业银行、保险公司、公司财务部门等,从事证券金融衍生产品估价、投资组合管理、风险管理和市场预测等工作。目前,各大高校培养金融工程专业的人才大部分都是输送到各大金融机构、大型企
8、业和政府部门,以满足这些企事业单位对金融产品设计开发、投资和风险管理的需求。其工作流程大致是,首先是广泛地搜集金融数据、信息,然后运用相关软件对这些数据进行分析,最后得出结论并制定出一套能规避
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