2024-08-28 14:52:33 | 利好高考网
最近有些人问我高考志愿填报的问题,才意识到原来高考成绩出来了,马上也要填志愿了。
填报志愿的时候,就会有一个亘古不变的话题:到底应该优先选学校还是优先选专业?
这个问题其实困扰了一届又一届的人,高考结束后我也一直接到一些人的问询,毕竟这是决定人一生命运的事情。今天想借此聊一下这个问题。
之所以选学校还是选专业会成为一件很困扰的事情,本质上还是因为分数线在学校和专业之间的资源争夺上:同一个学校不同专业分数线差别非常大,而同样一个专业,排名靠前的专业学校却不一定更好。
我说一下我自己的理解,根据我自己填报志愿的经历,以及我工作这几年的经验和思考。如果有人觉得说得有道理,可以分享给你身边今年参加高考的即将填报志愿的同学看一下。
高考结束,填报志愿,都是为了以后进入社会找到更好的工作。这里面的变量非常多,首先是你的个人能力,这跟你的个人的天资、主观能动性有关;其次,在同样的智商下,你受到的教育、你接受教育的氛围也都很重要,而选学校还是选专业,就正好集中在这里。
分数高就优先选学校
如果你的分数比较高,一直在一本以上的分数线,考虑的也都是985,211等一些重点大学,那么,先选学校,选择自己的分数能够达到的尽可能好的学校,知名度和认可度尽可能高的学校。
第一,高中毕业的时候,很少有人真的知道自己以后要干什么,选择什么专业并不是当下第一选择。
既然你考了这么高的分数,那么你的能力肯定是不错的,智商至少超越了大部分同龄人。而在工作了几年之后,其实大部分人做的工作跟自己当年选择的专业都没有太大的关系。
第二,职场上你跳槽的时候,你的本科学历非常重要,而且简历上基本只会展示你的学校,没人在乎你的专业。
这是一个非常正常的现象,也是一个行业的共识。学校越好,给人的第一印象就越好,在平均几秒钟就看一份简历的当下,学校的知名度直接决定了你的简历能否被多看一眼。
同时,学校越好,知名度越高,学校整体的资源就会越好,只要你主动求上进,任何专业都不是问本质题。
例如,如果你的分数刚刚够清华北大,但是你心仪一个浙大或者复旦的一个全国第一的专业,选哪个?
除非你立志要在这个专业成为行业的专家,那么当然建议你选择专业全国第一的浙大或者复旦。否则,你进入清华或者北大,就是你个人的名片和标签,没有人会因为你的专业再去质疑你的能力。
分数中等偏下选专业
看到这里大家其实已经知道了,分数中等偏下,那么其实学校的知名度差别其实已经不大了。
你研究了半天,知道你的分数其实可以选择一个一本,但是专业差一点,也可以选择一个二本,但是专业更好,全国还能排上名次。其实不用纠结,你要知道,这个一本和二本,在很多人看来,他们可能根本都不了解也没有时间没有兴趣去了解和研究,在别人看来这些学校都差不多。那么,对于你自己而言,既然已经失去了从学校的知名度给自己争取多看一眼的机会,最重要的就是从真正能够提升自己能力的地方入手,夯实自己所学的专业,弯道超车,掌握牢固的专业知识,以此打动别人。
这个时候,专业的选择就特别重要了。你可能需要比那些分数更高的人有更多选择的人要更加提前的了解你自己真正想做的事情、将来想从事的职业,以及现在每个专业都大概是学什么的。
我是怎么选志愿的?
我高中毕业的时候,学校发了几本填报志愿的书,从提前批次、一本、二本、三本到高职高专,书越来越厚,学校越来越多,专业也越来越多。
我把一本的那本书前前后后翻了几遍,里面每个学校的历年分数线、各专业的分数线都研究了几遍。根据先学校,后专业的原则,开始选:
首先,圈定我的分数适合的学校,分为三档:
第一档:更好的大学,但是分数线比较高,有可能考不上。那么第一志愿如果填报的话,有可能录取不了,第二志愿录满了不被录取,会有这样的风险;
第二档:比较稳的大学,至少从录取人数、往年分数线来看概率还是非常大的学校;
第三档:保底的大学,这个选择范围就很广,但是选择的是相对更好的,知名度更好的,自己更想去的学校;
其次,每一档挑出2-3个学校,分析里面的专业,选择学校里面自己更感兴趣而且分数线更合适的专业。需要大概在网上查一查每个专业具体是干什么的。
最后,第一档里面的大学,基本上专业没得选,万一上了,专业大概率也是被调剂。在第二档里面找到了专业也比较合适的学校,最终也上了我自己选的第二档的学校。
其实,如果有个有经验的人当时能够指导我,可以少走很多弯路,可以少费那么大的精力。没人指导只能自力更生,自己一步一步踩坑往前走。
最后,其实我想说的是:
高考后,人生刚刚开始,进入大学,是踏入社会的第一步。
高考前拼智商,高考后更多拼情商。十二年的寒窗苦读,其实塑造的是我们每个人独特的性格,我们需要在社会这条大海里更加自如的往前游,需要我们不断在社会这所大学里不断地学习。
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大数据技术加速应用落地,呈现出十大爆发点
人工智能的崛起,加速了大数据技术的应用落地。国内大数据企业年营业额4000万人民币以上的已经超过40%,这意味着,这些企业已经度过生存期,开始进入应用落地和品牌推广阶段,那么大数据产业十大爆发点会在哪呢?
大数据行业市场规模分析预测 利好高考网
从2011年开始,大数据行业开始进入发展快车道。据
前瞻产业研究院
发布的《
大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告
》统计数据显示,2016年中国大数据行业市场规模148.9亿元,截止到2017年也将保持较高增长,市场规模达到约207.4
亿元,未来两年也将保持35%以上的市场增长率。预计2018年国大数据行业市场规模将达283.7亿元。总体来看,我国大数据行业市场规模量级为百亿级,远未达到一个时代的行业所具备的市场价值空间。
2011-2019年中国大数据行业市场规模统计及增长情况预测
数据来源:前瞻产业研究院整理
大数据产业十大爆发点分析
1、工业企业上云引爆工业APP市场。2017年以来,伴随着工业互联网概念的提出,工业企业上云和工业APP开发成为热点词汇。我国工业领域的云化水平较低,在上云企业数量的广度和企业在云端部署的深度两个维度上都具有非常大的发展潜力,工业企业上云处于爆发前期。
未来,随着国家上云政策的细化和分解(如目标分解、实施路径、考核标准、应用场景和财政支持方式等),以及各地政府对工业企业上云策略(如企业上云评估、诊断和实施路径等)的落地,对工业数据的分析需求会快速上升,引爆各类工业APP应用的开发,诸如设备设施预测性维护、工业生产流程优化、生产过程可视化和供应链优化等工业应用。
2、前端智能将广泛应用在城市安防和设备设施监测维护领域
2017年以来,伴随着工业互联网概念的提出,工业企业上云和工业APP开发成为热点词汇。我国工业领域的云化水平较低,在上云企业数量的广度和企业在云端部署的深度两个维度上都具有非常大的发展潜力,工业企业上云处于爆发前期。
未来,随着国家上云政策的细化和分解(如目标分解、实施路径、考核标准、应用场景和财政支持方式等),以及各地政府对工业企业上云策略(如企业上云评估、诊断和实施路径等)的落地,对工业数据的分析需求会快速上升,引爆各类工业APP应用的开发,诸如设备设施预测性维护、工业生产流程优化、生产过程可视化和供应链优化等工业应用。
3、智能投顾开辟金融市场新蓝海
新兴的智能投顾公司在国外发展迅速,主流财富管理领域已经认可智能投顾并积极投入其中。目前,国内的一些公司也推出了类似的产品(如投米RA、积木盒子、嘉实基金和弥财等),但整体而言仍然处在非常早期的阶段。
国内的智能投顾业务将推动投资理财走向普惠化,改变财富管理市场格局,开辟中国金融市场新蓝海,未来市场发展潜力巨大。
4、网络营销向线下渗透,场景营销成破局利器
营销大数据的本质是,通过把握企业或个人的特征,挖掘识别其需求,并据此将正确的产品和服务推送给有需求的客户,并从中收取费用,最终达成三赢的效果。在用户注意力资源开发已经饱和的现状下,传统网络营销业务增长乏力。基于线下场景的营销,提供了破局制胜的突破口。线下场景数据由于自带精准性的特征,当前已成为营销大数据企业关注的重点。常用的线下场景则包括各大商场、汽车4S店、滑雪场、机场和高铁站等。
5、“数据铁笼”开启政务监管新市场
“数据铁笼”通过应用大数据分析方法,对行政权力的运行开展全面而高效的监督。数据铁笼的建设,首要的是树立开放共享的思想理念,规范权力体系。在此基础上,搭建融合跨界的大数据平台,通过大数据融合分析,支撑权力运行流程的再造和优化,实现精准有效的权利监管。典型的数据铁笼细分应用场景包括:酒驾治理流程化、交通建设工程项目流程化、道路运输管理流程化、纪委监督数据化、公检法案件审判精准化等。
6、BD+ABI引爆多元化健康医疗应用市场
人工智能+健康医疗大数据:健康语音交互、计算机视觉、认知计算等技术蓬勃发展,助推医疗领域的快速突破。通过人工智能的手段,医生诊疗、患者自诊的效率可以大幅提升。具体的应用场景包括:语音录入病历、医疗影像智能识别、辅助诊疗/癌症诊断、医疗机器人、个人健康大数据的智能分析等。
物联网+健康医疗大数据:物联网技术的出现,能够帮助医院实现对医疗对象(如医生、护士、病人、设备、物资和药物等)的智能化感知和处理,支持医院内部医疗信息、设备信息、药品信息、人员信息和管理信息的数字化采集、处理、存储和传输等功能。在医疗物联网领域的两个重点应用:医疗服务,主要是以患者服务为中心的护理、后勤服务和基础设施建设;成本控制,以医院人财物为中心的保障和行政业务管理。
区块链+健康医疗大数据:区块链技术是一种互联网数据库技术,其特点是去中心化、公开透明,让每个人均可参与数据库记录,因此又称为分布式账本技术。首先,各类互联医疗设备和数据安全的需要,使得区块链技术及相关安全基础设施,成为实现数字医疗工作流程和高级医疗互操作性的基础。其次,区块链能够统一不同的数据集,打破那些让机器学习算法难以访问的数据“竖井”,为机器学习提供执行高级分析所需的标准化、全面化、高完整化的数据集。
7、大数据思维开启态势感知市场
当下,面对复杂多变的网络安全威胁和安全风险,仅靠防火墙、入侵检测、防病毒、访问控制等单一技术已经不能满足网络安全需求,而“基于大数据的网络安全态势感知”由于可以综合各方面因素,动态展示网络安全现状,并适时地给出预测和预警提示,得到了市场的广泛关注。
大数据技术特有的海量存储和并行计算等特点,为大规模网络安全态势感知技术的实现奠定了基础。借助大数据技术,通过对海量数据的分析和挖掘,态势感知可以对网络安全状态进行评估,感知网络异常事件和漏洞,并进行整体安全态势预测。
8、数据交易线上化开辟企业数据合作新渠道
当前,各地政府在大力发展大数据产业时,都格外重视“大数据交易中心“建设,加速推动数据资源开放共享。考虑到中国80%以上的数据资源掌握在各级政府手里,政府数据的开放共享和开发应用已经成为建设重点。然而,由于数据商品价值的特殊性(易被复制、易被侵权、数据隐私和安全缺乏保障、数据价值具有不确定性),数据交易的建设和运营面临一些现实困境。未来,随着线上交易机制的完善,确权、安全和定价等问题的解决,将促使线上的交易平台成为数据需求方和供给方对接的新渠道,海量的线下数据合作将逐步向线上迁移,加速数据的流通和应用,拓展企业间数据合作的新渠道。
9、数据跨界集聚构筑寡头生态新蓝图
数据开放推动社会治理的变革,实现了治理主体从一元化向多元化转变,治理模式从政府管理走向市场化的多元合作模式。共享经济通过数据开放共享和平台建设,推动了社会治理的变革,促成了治理系统向法治、协商和自治的转变,有效弥补了政府监管的短板,开放了数据红利,激活了市场创新,提供了更加便捷的生活方式。
目前,我国共享经济的主要应用领域包括交通出行、房屋住宿、知识技能、生活服务、医疗服务和二手交易等。虽然共享经济发展迅速,渗透领域日渐拓展,但该体系下仍存在信用机制不健全、监管缺失、严重依赖补贴等行业乱象。
2016年以来,共享经济的市场竞争格局逐渐清晰,逐步由单个平台走向寡头竞争和生态化发展的趋势明显。一方面,共享企业持续洗牌,以共享单车市场为例,处于市场尾端、运营能力差的企业相继倒闭,而巨头的加入使得共享单车行业梯形分队明显;另一方面,共享经济正逐步走向生态化,诸多细分市场都传来单个共享平台被互联网巨头投资或收购的消息,加速了跨界的数据集聚。
10、在线职业培训弥合复合型大数据人才缺口
大数据人才需要具有跨领域的知识架构,既需要懂IT技术和统计知识,又要懂实际的应用场景业务。预计,2018年中国大数据领域的复合型人才缺口约为160万。面对复合型人才的这种巨大缺口,仅靠传统的高校教育难以快速满足市场需求。在此背景下,在线职业培训成为填补大数据领域复合型人才缺口的有效途径,其灵活高效的资源配置能力,可以有效应对市场的动态变化。
而在各类在线职业培训课程中,以考证类培训最受欢迎,主要是考证类课程的授课目的明确,课后通过考试拿到国家承认的相关资格证书有利于帮助其在职场上升职、加薪。大数据产业是万物互联、人工智能、智慧城市等新概念产业的支撑性基础,是数字经济发展的重要环节。目前,该产业已经由初级发展阶段逐步转向成熟期,传统的软件信息部门正在形成新势力,瞄准细分领域的创企们亦在迭代强化,抓紧战队。
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