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软件工程专业。软件工程专业的就业情况一直比较不错，在计算机专业当中的表现是比较突出的，所以如果在本科毕业之后就希望参加工作，可以重点考虑一下软件工程专业。软件工程专业的细分方向比较多，不少女生比较喜欢前端开发方向，另外也可以重点关注一下移动端开发方向。
第二：电竞专业。毕业以后可以从事网络游戏美术，网络游戏动漫设计，游戏概念/故事情节设计，网络游戏3D设计，网络游戏人物设计，网络游戏环境设计，游戏服务器开发，游戏引擎开发，手机游戏策划，手机游戏开发，手机游戏程序开发，手机游戏美工，手机游戏测试等工作。发展前景也是很客观的。
第三：大数据专业。大数据专业未来的发展前景非常广阔，由于大数据行业的产业链涉及到多个环节，包括数据采集、数据整理、数据存储、数据安全、数据分析、数据应用等，所以大数据领域的就业岗位也比较丰富，其中数据整理和数据分析相关岗位还是比较适合女生从事的。
第四：UI设计专业。UI设计相比较于编程而言，还是非常适合大众所学习的。学习完UI设计，能获得一份稳定而又不失乐趣的工作，给予最大程度的安全感，同时有利于追求更高品质的生活，在艺术领域可以获得更多的启迪。综合考虑，UI设计是很适合初中生学习的。
人工智能行业会产生哪些新的工作机会
在人工智能领域，毕业的毕业生有着非常非常非常广泛滴就业选择（有没有看出来我的羡慕啊喂），“人工智能以后会不会取代人类的工作岗位?”应该是每个人都暗自担心过的问题吧？可别说你没担心过哦！
2017年全球新兴人工智能项目中，中国占据51%，数量上已经超越美国。但全球人工智能人才储备，中国却只有5%左右，人工智能的人才缺口超过500万。预计未来，中国人工智能产业规模将超过1500亿元，带动相关产业规模超过1万亿元。GMIC北京2018大会发布的《AI人才竞争力报告》显示，人工智能领域平均年薪约33万，稳超互联网行业平均水平。
尽管 AI 技术将取代 180 万个工作岗位，但同时也将创造出 230 万个新就业岗位。新的技术带来新的机会，学人工智能，未来有哪些发展方向呢？
1、数据分析
数据科学家是近年来数据专家里分析类的新类别，主要是通过数据挖掘进行分析来了解复杂的行为、趋势和推论，发掘隐藏的一些见解，帮助企业做出更明智的业务决策，数据分析师一出手！市场导向全在手！数据分析方向还可以分得更细，数据存储和管理、数据清理、数据挖掘、数据可视化。
2、AI机器学习工程师
大多数情况下，机器学习工程师都是与数据分析工程师合作来同步他们的工作。因此，对于机器学习工程师的需求也会出现类似于数据科学家需求增长的趋势。数据科学家在统计和分析方面具有更强的技能，而机器学习工程师则应该具备计算机科学方面的专业知识，他们通常需要更强大的编码能力。
3、数据标签专业人员
随着数据收集几乎在每个垂直领域实现普及，数据标签专业人员的需求也将在未来呈现激增之势。事实上，在
AI 时代，数据标签可能会成为蓝领工作。意思就是，假设你想训练一台机器来识别飞机，你有 100
万张照片，其中有一些照片里边有飞机，有一些没有飞机。那你需要有人先来教会计算机哪些图像有飞机，哪些又没有飞机，给他们贴上识别标签。
4、AI硬件专家
AI 领域内另外一种日益增长的蓝领工作是负责创建 AI 硬件(如 GPU 芯片)的工业操作工作。大科技公司目前已经采取了措施，来建立自己的专业芯片，国内的芯片研发之路也在进行当中。
5、数据保护专家
由于有价值的数据、机器学习模型和代码不断增加，未来也会出现对于数据保护的需求，因此也就会产生对于数据库保护 IT 专家的需求。
业内分析，得益于AI技术的兴起，
以下一些行业岗位将呈现出显着的增长趋势。
数据科学家
数据科学家属于分析型数据专家中的一个新类别，他们对数据进行分析来了解复杂的行为、趋势和推论，发掘隐藏的一些见解，帮助企业做出更明智的业务决策。由于AI推动了创造和收集数据的趋势发展，所以我们也可以看到未来对于数据科学家的需求也将日益增加。据IBM预测，到2020年，对于数据科学家的需求增长幅度将达到28%，数据科学家、数据开发人员和数据工程师的年需求量将达到70万人。其中一般的AI领域专家，包括刚踏出校园的博士生以及相对教育程度低一些、但是有几年工作经验的专业人士，每年薪水加公司股票可能在30万美元至50万美元范围内。
AI/机器学习工程师
大多数情况下，机器学习工程师都是与数据科学家合作来同步他们的工作。因此，对于机器学习工程师的需求可能也会出现类似于数据科学家需求增长的趋势。数据科学家在统计和分析方面具有更强的技能，而机器学习工程师则应该具备计算机科学方面的专业知识，他们通常需要更强大的编码能力。
据Gartner报告显示，有一位首席信息官想要在纽约聘用AI技术的专业人才，却发现人才库只有32人，其中只有16人符合潜在候选人标准。而在这16人中，只有8人正在积极寻找新就业机会。
数据标签专业人员
随着数据收集几乎在每个垂直领域实现普及，数据标签专业人员的需求也将在未来呈现激增之势。
AI硬件专家
AI领域内另外一种日益增长的蓝领工作是负责创建AI硬件(如GPU芯片)的工业操作工作。大科技公司目前已经采取了措施，来建立自己的专业芯片。
英特尔正在为机器学习专门打造一个芯片。与此同时，IBM和高通正在创建一个反映神经网络设计、并且可以像神经网络一样运行的硬件架构。据FacebookAI研究总监YannLeCun表示，Facebook也在帮助高通开发与机器学习相关的技术。随着人工智能芯片和硬件需求的不断增长，致力于生产这些专业产品的工业制造业工作岗位需求将会有所增长。
数据保护专家
由于有价值的数据、机器学习模型和代码不断增加，未来也会出现对于数据保护的需求，因此也就会产生对于数据库保护IT专家的需求。
信息安全控制的许多层面和类型都适用于数据库，包括：访问控制、审计、认证、加密、整合控制、备份、应用安全和数据库安全应用统计方法。
数据库在很大程度上是通过网络安全措施(如防火墙和基于网络的入侵检测系统)来抵御黑客攻击。保护数据库系统及其中的程序、功能和数据的安全这一工作将变得越来越重要，因为网络开放程序越来越高。
AI业务拓展经理
有一件事是AI做不到的，而且在一段时间内也无法做到。这件事就是销售它自己。销售AI（不管是“原始”计算形态，还是打包进一项商用服务中）需要投入人力。AI业务拓展经理将处于计算机科学发展和企业优势的前沿阵地。
人工智能是时代发展的必经之路，
在未来AI与过去所有的其他颠覆性技术一样，
为我们带来许多新就业机会。
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