北京大学最值得读的专业是什么？

今天晨曦网小编整理了北京大学最值得读的专业是什么？相关内容，希望能帮助到大家，一起来看下吧。

本文目录一览：

• 1、北京大学最值得读的专业是什么？
• 2、学习行政管理专业是一种怎样的体验？
• 3、如何看待数据科学与大数据技术专业

北京大学最值得读的专业是什么？

其实，没有哪一个专业是最好的专业，只有最适合自己的专业。

在大学招生时都难免有分数线的高低，但这是因为需求和资源的分配而导致的。作为一名北京大学工学院的本科生，常感觉到很多人都对北京大学的工科不太了解，乃至于存在一些偏见，只要想到理工科，便想到 清华大学 等高校。就给大家介绍一下大多数人不了解，但很值得读的北大工科吧。

北京大学工学院于1910年建立，于2005年重建，拥有 力学与工程科学系、航空航天工程系、能源与资源工程系、 生物医学工程 系、材料与科学与工程系、 工业工程 与管理系 等六个系，3个一级学科点（力学 、生物医学工程、 管理科学与工程 ）3个重点学科（固体力学、 流体力学 、一般力学与力学基础）1个国家重点实验室（湍流与复杂系统国家重点实验室）等。

北京大学工学院发展的是 新工科 ，与清华大学等传统工科强校具有较大的区别。由于重建时便有较高的起点，学生的各类发展机会也很多，有globex项目，每年与全球最杰出的几十所工科院校相互交流，学生之间相互交换，并聘请外国老师暑假来北大开课，力学、生医系等也有很多 出国实习 的机会，有学费减免、还可以申请奖学金。与我们合作的都是排名靠前的院校，师资力量也很强大，交换期间还可以跟着他们的老师做科研。

毕业后出国比例也挺高，也大概有 百分之三十到四十的同学保研 。

再分享一下平时的课程和生活吧，我们17级本科生男女比达到了10:1，所以坐在课堂上，四周几乎全都是理工男……我们上的课程涵盖内容很广泛，数学课有 数学分析、 常微分方程 等基础课， 物理、化学要求也较高 ，力学、电磁等都是大一的必修课。此外各专业要求的课程也有较大不同，生医系有和医学部、生科院一起上的课，也对编程能力要求较高。

同学们在大二时基本都修了 双学位 或进组做本研了，有出国打算的同学也早早做起了准备，报名了 托福 、gre等考试。虽然有些虐，但是感觉短短几个学期以来，学术和科研水平真的有很大提高，每天都过得很充实。

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学习行政管理专业是一种怎样的体验？

作为一名人大在读的行政管理专业的大二学生，我简要地谈一下读行政管理专业的感受。

中国人民大学的公共管理学院 下设三个学科，行政管理是其中之一。从分专业开始，我们学习的课程不仅包括包含全校共同课程，还包括专业必修课程与选修课程，开设《统计学》、《行政法》、《公共组织与管理》、《公共部门人力资源管理》、《公共管理的宪政基础》等专业课程。通过大学两年的学习，我大概对行政管理的相关内容有了一个粗略的了解。

行政管理专业相较于一些理工科的专业而言， 学习的内容宽泛一些 ，可以说，行政管理专业培养的是通用型人才。一开始学习的时候我也会有困惑，我们学这么多内容，是不是真的有用呢？

后来我发现，因为学习的内容的广泛性，所以会培养我 看问题角度的多元化 。在看待一件事件时，我会采用多方视角。所以在更加深入的学习之后我发现，行政管理专业学习的内容虽然看似很泛、不精，但是其实学院安排我们学习的每一个课程，都有其背后的用意。

学习的过程有困难，也有快乐。有时候会因为学习内容太多而感到无从下手，但通过老师和同学的帮助，也会在繁杂的学习中收获成绩。

管理的本质很重要来说就是分类，行政管理专业的学习带给我的重要启示也是我在学习生活中要学会分类管理。总而来说，我觉得行政管理是一个会带给人思考的专业。

如何看待数据科学与大数据技术专业

“ 数据科学与大数据技术 ”专业是近两年才设立的新专业。“数据科学与大数据技术”专业有着很好的就业前景并且就业的宽度广，就业薪资待遇水平高，缺点可能在于专业设立较新，教学课程设置上可能无法跟上大数据人才培养的技能需求。

“数据科学与大数据技术”专业的人才培养方向

分析类岗位

分析类工程师。使用统计模型、 数据挖掘 、机器学习及其他方法，进行数据清洗、 数据分析 、构建行业数据分析模型，为客户提供有价值的信息，满足客户需求。

算法工程师 。大数据方向，和专业工程师一起从系统应用的角度,利用数据挖掘/统计学习的理论和方法解决实际问题；人工智能方向，根据人工智能产品需求完成技术方案设计及算法设计和核心模块开发，组织解决项目开发过程中的重大技术问题。

研发类岗位

架构工程师。负责Hadoop集群架构设计开发、搭建、管理、运维、调优，从 数据采集 到数据加工，从数据清洗到数据抽取，从数据统计到数据分析，实现大数据全产业线上的应用分析设计。

开发工程师。基于hadoop、spark等构建数据分析平台，进行设计、开发 分布式计算 业务，负责机器学习、 深度学习 领域的开发工作。

运维工程师 。负责大数据基础平台的运维,保障平台的稳定可用，参与设计大数据自动化运维、监控、故障处理工具。

管理类岗位

产品经理 。负责大数据平台产品的设计工作，主导数据产品的功能规划、体验设计，与研发、数据分析、算法团队紧密合作，挖掘数据价值，形成数据产品，包括部分数据可视化的 产品设计 等。

运营经理。根据业务特点，结合业务发展需求，设立数据监控模型,搭建数据分析架构，理解业务方向和战略，为业务战略决策、业务方向提供决策支持，竞争分析及建议。

“数据科学与大数据技术”专业的就业前景

人才需求方面，腾讯研究院于2017年12月发布了《2017年全球人工智能人才白皮书》，数据显示，中国592家公司中约有4万位员工，而中国对于人工智能人才的需求数量已经突破百万，人才严重短缺，迫使企业不断降低工作经验门槛，甚至不惜从零培养人才。人工智能人才掌握的技能宽度和深度均在逐渐提高。2017年求职的人工智能人才中，有68%的人掌握至少3种技能，简历中最常出现的技能包括spark、深度学习、算法研究、Hadoop，Python等。而人工智能工程师的招聘主要集中在算法与开发两个大类, 本科学历及以上人才目前是人工智能领域的主力军，同时，就业人群在快速年轻化。

在薪资待遇方面，可参考IT行业类的专业，2016届本科 应届毕业生 就业薪资最高的10个专业中软件工程、 计算机科学与技术 、电子信息工程稳进前十，薪资待遇分布在7K到9K之间，IT行业的薪资待遇非常高。人工智能以及大数据技术的岗位人才需求逐步上升，未来可能会发展为就业前景最好的专业之一。

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