中南中国矿业大学化学考研科目计算机科学与技术博士就业方向

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2022-11-29 08:00 标签： 中国矿业大学化学考研科目

华为技术有限公司 语音识别研究员 苏芸
本书从机器学习中的实际应用出发，对线性代数中的关键知识点进行了循序渐进的讲解。其语言生动有趣，并配有丰富的几何图示和Python代码实例，深入浅出地呈现了机器学习中重要数学概念和数学方法的来龙去脉，一改人们对数学教材艰深乏味的印象。不论是对于学习或从事机器学习的工程师，还是正在学习线性代数的学生，本书都将带来不一样的视角和收获。

北京邮电大学 信息与通信工程学院 副教授 张娇
《机器学习线性代数核心》这本书内容以生动形象的语言给大家讲解了机器学习的核心数学知识线性代数。主要介绍了坐标与变换、空间与映射、近似与拟合、相似与特征、降维与压缩五个维度。当前，机器学习正在被应用到各种不同的领域，然而，大部分人都只知皮毛，而不知其内部运行机理，面对晦涩的机器学习理论也难免望而却步，此书作者通过生动形象的语言让读者学习起来可以更加轻松愉悦。如果你想进一步加深对机器学习的理解，那么，建议阅读此书。

腾讯 高级数据分析师 李家智
互联网行业近年来的热门，从过往的大数据分析到现在的机器学习，都围绕着数据而展开。掌握机器学习最大的门槛是数学，这本教材非常适时的出现了。作者从理论和实用相结合的角度出发，用深入浅出的方法传授了机器学习中线性代数的核心知识点。本书还结合了时下最热门的数据分析语言Python，便于读者上手应用。BAT当下正在积极布局如下的业务：如阿里云业务/腾讯医疗图像识别、智慧城市/百度无人驾驶/头条的精准推荐，若你能掌握这门基于Python语言的实用机器学习分析之道，都为你的工作发挥非常重要的作用。

华中科技大学 计算机科学与技术学院 副教授 郑渤龙
本书深入浅出的介绍了线性代数中的基础知识点：坐标与变换、空间与映射、近似与拟合、相似与特征、降维与压缩。不同于传统教材的枯燥乏味，作者使用生动的语言，结合直观的图例与Python代码，不仅清晰的讲解了线性代数的理论知识，同时让读者可以通过运行代码实践操作，进一步加深巩固知识。

长城证券投资银行部 业务董事 柏路
目前金融行业不管是行业研究员、基金经理、审计人员，还是投行一线员工，工作的核心基本都是频繁处理大量数据。之前，分析师们依赖的工具是Excel。但随着数据量的增多，Excel越来越跟不上时代，数据量较大时，Excel处理数据效率极低。Python作为新一代的数据处理工具，对于每天要处理海量数据的金融从业人员，就是解放生产力的救命稻草。本书直观地展示了机器学习线性代数中的知识点，且配合展示Python实例，让金融行业一线工作人员数据处理的逻辑更加清晰，把金融从业人员从数据搜集，底稿整理，财务统计以及信息录入统计等重复低效的工作中解放出来。如果你是每天需要处理大量数据的金融从业人员，此书不妨一读。

松禾资本投资人 清华大学计算机科学与技术系博士 林海卓
这是一本通向Google、Facebook以及BAT的神书。在人工智能时代，如何能够成为潮流的弄潮儿，这本充满技术干货的书写满了实用的各种机器学习与线性变化的实用技能，你会发现原来枯燥难懂的技术竟然也可以如此脉络清晰的学习和掌握。我本人从学生时代就是其忠实粉丝，这本书着实让人大呼过瘾！

中南大学 信息科学与工程学院 副教授 蒋万春
线性代数是几乎所有大学理工科学生的必修课，也是机器学习、人工智能等背后的数学基础。大学教学中更加重视数学推导的细节，着重培养学生的逻辑推理能力，但也导致学生难以捕获线性代数背后的数学思想，容易出现“学了不知道有什么用”的情形。《机器学习线性代数核心》着眼于线性代数背后的数学思想及其编程实践，涵盖了线性代数所有的基础知识，也不乏编程实例，有助于读者快速的建立起线性代数与其相关机器学习应用的联系，是一本不可多得的线性代数教科书。尤其适用于因机器学习而需要快速学习或者复习线性代数的读者。

重庆大学 大数据与软件学院 讲师 范琪琳
线性代数是绝大多数理工科学生必修的数学基础课，但学生们对其内涵和学习的意义是存在困惑的。这一本书例证结合，深入浅出地剖析了线性代数与机器学习之间的紧密联系，能够帮助更好地理解机器学习算法内部到底是怎么运行的。本书以应用为导向，使用Python作为编程语言，读者通过对本书的学习，可以迅速上手实践机器学习，并利用机器学习解决实际问题。

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计算机科学与技术，亦即计算机科学与技术专业。下属三个二级学科，本专业培养具有良好的科学素养，系统地、较好地掌握计算机科学与技术包括计算机硬件、软件与应用的基本理论、基本知识和基本技能与方法，能在科研部门、教育单位、企业、事业、技术和行政管理部门等单位从事计算机教学、科学研究和应用的计算机科学与技术学科的高级科学技术人才。

计算机科学与技术专业就业现状

1.网络工程方向就业前景良好，学生毕业后可以到国内外大型电信服务商、大型通信设备制造企业进行技术开发工作，也可以到其他企事业单位从事网络工程领域的设计、维护、教育培训等工作。

2.软件工程方向 就业前景十分广阔，学生毕业后可以到国内外众多软件企业、国家机关以及各个大、中型企、事业单位的信息技术部门、教育部门等单位从事软件工程领域的技术开发、教学、科研及管理等工作。也可以继续攻读计算机科学与技术类专业研究生和软件工程硕士。

3.通信方向学生毕业后可到信息产业、财政、金融、邮电、交通、国防、大专院校和科研机构从事通信技术和电子技术的科研、教学和工程技术工作。

4.网络与信息安全方向宽口径专业，主干学科为信息安全和网络工程。学生毕业后可为政府、国防、军队、电信、电力、金融、铁路等部门的计算机网络系统和信息安全领域进行管理和服务的高级专业工程技术人才。并可继续攻读信息安全、通信、信息处理、计算机软件和其他相关学科的硕士学位。

计算机科学与技术专业就业前景

第一，短期内社会需求仍然很大，计算机专业毕业生的就业市场前景广阔。从全球IT行业的发展看，经过几年的低迷发展，IT行业已经走出低谷、大有东山再起之势，IT行业在国民经济发展中日益显现出蓬勃生机。从中国情况看，从事计算机软件开发的人才远远低于发达国家。美国从事计算机软件开发的人才达到 180多万，印度达到90万，而中国从事计算机软件开发的人才不足40万。这就说明，中国计算机软件人才短缺，这将严重束缚中国IT行业的发展，特别是直接影响到中国经济的发展和社会的进步。与此同时，由于中国经济社会发展的不平衡，导致中国东部与西部之间，城乡之间出现很大的差距，特别是中国经济发展比较落后的地区，急需计算机方面的专业人才。因此，随着中国经济的不断发展，社会在一定时间内对计算机专业人才的需求仍将很大。

第二，随着计算机专业毕业生的增多，就业竞争将更为激烈。有关资料显示，截止2003年，中国普通高校总数为1683所，本科学校679所，其中505所开设有“计算机科学与技术”专业，是全国专业点数之首;2003年，计算机专业在校学生人数27万，占理工科在校生总数的14.6%，加上信息技术相关专业的在校生达到63万人。也就是说，信息技术和计算机专业的学生数量占全国所有理工科学生总数的1/3。这样势必导致计算机学科专业毕业生的就业竞争将更加激烈。

第三，用人单位对毕业生选择余地增加，导致对毕业生的要求将越来越高。在今后的一段时间内，由于中国经济发展可能会面临不平衡，中国计算机专业毕业生的就业仍将存在结构性的矛盾，最终导致计算机专业毕业生在职业选择时会出现“冷热”不均的现象。经济发达地区或工资待遇高的地区，仍将成为学生职业的首选，致使毕业生的需求显得相对过剩。用人单位在选择毕业生时有充分的选择余地，致使用人单位对毕业生的要求会越来越高，不仅要求毕业生具有一定的专业素养和综合素质，而且还要具备一定的职业能力，包括核心技能、行业通用技能和职业专门技能。因此，提升计算机专业学生的综合素质、培养职业能力日显突出和必要。

计算机科学与技术专业就业发展趋势

截至2005年底，全国电子信息产品制造业平均就业人数 322.8万人，其中工人约占6 0%，工程技术人员和管理人员比例较低，远不能满足电子信息产业发展的需要。软件业人才供需矛盾尤为突出。2002年，全国软件产业从业人员59.2万人，其中软件研发人员为15.7万人，占26.52%。而当前电子信息产业发达国家技术人员的平均比例都在30%以上。中国电子信息产业技术人员总量稍显不足。

计算机科学与技术专业就业方向

本专业学生毕业后可在软件企业、国家机关以及各个大、中型企、事业单位的信息技术部门、教育部门等单位从事软件工程领域的技术开发、教学、科研及管理等工作。

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