报大学为什么专业要冷热专业都要报?

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本文目录一览：

• 1、报大学为什么专业要冷热专业都要报?
• 2、哪些专业会越来越热？哪些专业会越来越冷？
• 3、文科生考研考什么专业好？

报大学为什么专业要冷热专业都要报?

我都大三了，觉得选专业特别重要，如果你是男生的话，建议学点操作技术类的，比如计算机或者电子信息技术或者等等之类的，如果是女生的话，我会建议选金融，会计类的，这样以后找工作也方便，至于考什么大学就要看你自身能力的问题了。。。

希望对你有帮助

哪些专业会越来越热？哪些专业会越来越冷？

高考生填报中专业有热门与冷门，实际上，冷热是可以互相转化的。如过去的热门专业，现在又变成冷门专业了，过去的冷门又变为现在的热门了。

产生“热门”的因素很多，有 社会 心理、价值观念、就业形势等外部因素的影响，也有考生盲从心理和虚荣心的驱使，现在，我们回头看看，所谓的热门都热了几年？都是“各领风骚三五年”罢了。

冷热在一定条件下将很快得以转化，随着 社会 、经济的迅速发展，这种转化周期将越来越短。如，前几年师范院校和专业受冷落，近两年，随着就业形势的变化，师范院校和专业不断“升温”，而一度炙手可热的 财经 院校和专业，则日趋“降温”。

再比如，过去通讯、考古学并不为考生青睐，现在却要热；过去较热的金融、国际贸易专业这几年也没有往年红火；一度被称为冷门专业的动物科学、动物医学等农林类专业因为近年就业形势非常好，就成为考生眼中有前途的热门专业了。就是常胜不衰的英语专业、计算机专业也没有前几年那么火爆了，因为各个专业都要学习英语和计算机，它只是个基础科，只有精通了其它专业，再加上英语和计算机程度又好，这样的毕业生在 社会 上才更有竞争力。

人才培养有一定的周期性，当前看来不错的专业，几年之后就很难说会如何，谁能保证热门专业就是“不落的太阳？”

我们要看专业冷热的变化，看专业发展的前景，需要有点长远眼光和超前意识。

不管冷与热，兴趣为王 。

许多考生在高考报志愿时都遇到这样的难题：我是选择好学校的普通专业，还是选择一般学校的热门专业？还有许多人有这样一个共识：本科选学校、硕士选专业、博士选导师。要让我说：应该兴趣是第一位的。管他东西南北风，冷还是热，填报志愿要凭个人兴趣爱好。一个人只有对自己的专业很有兴趣，即使收入低一些，他也会觉得幸福。

现在一些考生填报志愿时没有自己的主见，人云亦云，随大流赶时髦，追逐热点，而且还把这些热点误认为兴趣，于是，出现了热门专业越热，冷门专业越冷的“两重天”。实际上，现在院校不同的专业，学费都不一样，学费的价格能一定程度地体现专业的市场价值，所以，热门专业学费较高，冷门专业学费相对就低。考生报考农学专业、师范专业的成本就比艺术类的成本要低，所以，专业的价格也是学生和家长应该考虑的。

报考热门专业也要有风险意识，因为是热门专业，所以很多优秀的人都集到一块儿，自己便很难出头，就会显得不优秀。再加上热门专业过热，就会出现供过于求。这是有 历史 教训的，前几年大家都挤着读会计专业，很多大学、包括一些理工科院校都开设各种层次的会计专业，没两年就出现了人才过剩，热门专业变成了冷门专业。

所以，笔者告诫考生在选报志愿时应冷静分析一下：我有什么兴趣、爱好和特长？我到底最喜欢哪一门学科？是动手能力强还是更擅长动脑？形象思维与抽象思维哪一个更有优势？我的志向是干什么？钟情于哪个专业？这些都是选择专业志愿不可忽视的因素。

一般来说，高校录取时，同等条件下都愿意要那些显示出相关特长的考生。如某一考生爱好文学，语文成绩突出，发表过不少文学作品，如果报考汉语言文学专业，只要总分达到了志愿学校的调档线，被该专业录取的可能性就很大。

从现实情况看，由于各专业将来就业状况、工作条件和待遇等方面存在一定的差异，有的考生一味追求热门专业，有的考生追求实惠专业，而忽视放弃自己的志趣、爱好特长，是很可惜的，也是不可取的，说不定将来会遗恨终身。

有人说人工智能，但是人工智能应用场景落地的情况不如JAVA大数据，而且人工智能场景需要JAVA大数据的应用，看着招聘岗位最多的JAVA大数据你就知道了，有人说机器学习算法是人工智能有落地场景，对没错，但你有没有发展大多数落地电商的推荐算法？况且机器学习大多数是经典的算法，不少是以概率论数理统计为基石，比如大数定理，但这恰恰基于大数据的，例如关联算法Apriori以概率论为理论基础，样本数据越多，预测准确率越高符合大数定理。建议学好大数据后再过度人工智能。

怎么学呢？个人觉得现在不少高校课程设置不合理，本来JAVA生态圈体系是基础，可是他们软件工程里面偏偏没有JAVA生态圈，只是传统理论课，我不反对理论，理论是精华，就连本人计算机组成原理、编译原理、数据结构和算法等学的也非常好，以前考试也是高分，我要说的是特别是大数据专业没有JAVA生态体系不行。

现在人工智能火，不过我认为有点虚火，不少地方都拿python语言在忽悠，完全不去理会人工智能背后的基础支撑：概率论和数理统计、运筹学、算法设计、模式识别基础、智能传感器原理等，而且不少落地场景都是基于大数据。机器人？我承认机器人有落地场景，但是自主创新弱

95、00后当然最好考取软件工程、大数据专业；非计算机理工科比如机械自动化、电气自动化的，建议读取第二专业、第二学历，没时间？不，很多理工科的和计算机专业不少基础课包括专业课重叠，再不济你能自学JAVA语言吧？文科同学扎扎实实写好每句JAVA代码，不可浮躁。其实把时间协调好大家毕业完全可以做到拿个双学历，比如学习机械自动化的，学个计算机科学与技术或者人工智能（还在建设），学软件工程的，学个JAVA大数据。有了双学历你会发现你的视界和选择面非常的广，以后属于不断学习创新的 社会 ，不然可能真的被机器淘汰

越来越火的专业主要以 社会 的发展来确定，专业越来越冷也就是 社会 涉及的不多而已，选择好的专业才能让自己更好

@好想去冰山 我是旧

马列、文史哲类褪色了，不能立刻、马上带来经济利益的学科不再受年轻人追捧，分与就业挂钩，热门专业与钱挂钩，全 社会 都在追逐货币，不断的还有助力口号呐喊：不能输在起跑线上……学校高楼大厦，豪华迭起，学校生产出的毕业生累进增长……殊不知……

文科生考研考什么专业好？

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一、报考专业定位

近年来，由于受社会供求的影响，文科类的法律、工商管理、金融经济、MBA、会计，理工科类的医学、电子信息类、计算机类，社会需求量比较大，找工作普遍比较容易，待遇薪水也比较高，属于当前比较热门的专业。通过最近几年的报考情况分析，可以看到这些专业报考的考生往往很多，竞争十分激烈。

考生在报考专业时应该从自己的实际出发，准确地为自己定位。部分专业总体的报考人数很多，但并非所有学校的竞争都很激烈，考生应该全面分析，不宜仅以报考人数来判断专业的冷热程度和竞争激烈程度。而且我们不应该盲目地跟从大众的潮流，报考所谓的热门专业，应该从自己的实际出发，量体裁衣，准确地为自己定位。

二、正确地认识自己

首先，应选择喜欢的专业。研究生阶段的研究方向可能将决定一生所从事的职业。

再者，尽量选择本专业相关的专业。大学打下的良好基础，将有助于研究生阶段的进一步学习。

最后，清醒地认识自己的实力。只有既认清形势，又认识自身实力，才能做出理性的选择，使自己的成功概率最大化。

如果感觉自己的基础很扎实，而且很早就有换专业的打算和准备，可以考虑换一个相对不错的专业。跨专业考研的同学应更早做准备，以保证必要的学习时间。因为各个专业有自己的学科范畴，不同专业之间的学生在知识体系和结构上存在着较大差异，因此需要在专业课上面投入比较多的时间和精力。

从实际出发、不盲从跨专业

专业的选择至关重要，它决定了一个人一生的方向。从长远看，公共课只是敲门砖，专业才最重要。考研仍是应试，对大多数人来说复习时间最好在9个月左右。许多人考研成功后在新的起点上又迷失了前进方向，这也是应试教育失败之处“为考而学，考过就忘”现在造成过分重视政英的原因在于许多理工考生包括许多专业很好的考生英语基础太差，连四级都考几次才过，这部分考生应注重补基础(详见张锦芯《考研英语新教程》但不要把过多精力投在英语上。考生不能再象以前那样为考试而生活学习。

在选志愿时，专业绝对是“熊掌”一个北京大学与武汉大学中文系学生在求职时会有差别，但只是在具体待遇等方面。而同样是北大，不用说文理之间，就是化学系与生命科学之间都有天壤之别的人生道路。就差别而论，后着显然更明显。另外有许多学校实力雄厚的专业是“养在深闺人未识”如武汉测绘大学的测绘专业在亚洲都是一流的，类似的还有大连海事大学的海商法，吉林工大的汽车专业。

跨专业有以下原则：理转工易，理工转文易，经济类转纯文科易，反之则难。任何一个专业都有一支柱理论，这也是中学“打基础”的目的。所有专业大致根据基础理论不同专业可做以下划分：

数学分枝：计算机，信息管理类，统计类，交通运输，金融，系统工程类。

物理分枝：电学，力学，控制类，机械类建筑类，通信类土建类，各种工程类。

化学分支：化工类，食品造糖类，纺织，医学，生命科学，农，林。

至于文科，其基础理论不如理工类划分明显。

化学分支：化工类，食品造糖类，纺织，医学，生命科学，农，林。至于文科，其基础理论不如理工类划分明显。

以上划分不是绝对的，象控制类，对数学要求很高，农林对数理统计要求高。中医，建筑学的支柱理论游离于前几者之外。每个分支之间差别也大，如计算机与数学。

选志愿最忌讳不管自身特长，条件钻“热门”造成专业间差别悬殊，一边是：“独木桥”一边是无人问津。其实任何一门学科，只要不是太冷的哲学，考古，核工程(这类专业国家已严格控制数目)只要有兴趣，能发挥特长，都能干出名堂。相反，热门专业不是自己擅长的，也只能平庸一生。以前高考有许多数理化很好的同学报考医学，建筑学，殊不知前者强调背书，后着更象艺术工作，结果他们就象鸟被捆扎翅膀一样，根本没有充分发挥的余地，而只能委曲求全。而相反有些人数理化奇差但就会编程，现举几个热门的专业：

计算机：只适合计算，离散数学类，通信类，数学系的同学都知道基础数学与离散数学的差别之大。当然这里排除象BILL GATES的编程天才，其他所有专业均不适合。

经济管理类：许多人都认为这类专业容易，也难怪，伏明霞等许多奥运冠军退役后都选择此类，殊不知经济中对数学要求高于理工类，因为前者离散现象多，一直是理论界研究热点，后者多是连续现象，理论已相当成熟。真正学通数学的同学都有概率，线数远难于高数的体会，道理也在于此。但这类专业分应用和理论两种，后者只适合数学类，统计类转。

前者适合对数学感兴趣且擅长的所有专业考生，因为他对数学的要求毕竟没有那么高。许多理工类考生都认为自己数学“好”，其实不然，要不怎么每年数学一二都考分如此低。其实考研数学对数学系而言再简单不过了，在数学系，“高数”要分成数学分析，空间解析几何，常微分方程，实变函数等几门课学，在数学系有解析几何，微积分，高等代数(对应工科“线数”)为“低等数学”而高深的泛函，群论，拓扑，李代数才是“高等”的说法。真正在数学有优势的专业是数学，统计，控制，力学，电学，系统工程类，处于劣势的是建筑类，地质类，材料类，土建类，机械类，海洋类，测绘类，化工类，生物类，医学。大家只要大致翻一下各专业的教科书就能很清楚地看出。这里要提的是：MBA另当别论，严格来说，MBA不是研究生，只是一个硕士头衔。

另外，纯文科如法律，中文等由于理论不多，更侧重于于感性认识，所有专业都可尝试，但有一重要前提：必须真正感兴趣而不是为考上而考上。

讲了这么多，看来最适合跨专业的确实是数理化专业，他们在大学主要学习理论而没学技术，他们找工作较难，但学习的理论与工科的水平绝对不能同日而语，理论学习才是研究生最主要的要求，有许多本科学得很好的学生研究生读得很辛苦，就是不适应抽象的理论学习，与本科相比，研究生更强调“定量”要用数据说话，许多在校学得好考生考数学纷纷落马，就是因为抽象思维能力不行，这也是教育部设置考数学的目的。数理化考研时专业选择空间是最大的，而其他专业理论学得浅，基本已定型，要转的可能性很小，毕竟隔行如隔山。 利好高考网

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