未來機械領域就業趨勢分析與預見性行業推薦?

時間 2021-05-31 23:25:12

1樓:江濤職說

一:機械專業永遠不要擔心就業問題,萬精油,這個專業的畢業可塑性很強。

二:判斷乙個行業好不好我隨便給你幾個維度,發展速度,使用者量、技術含量、安全要求、環保要求。其實從這幾個維度來看,現在機械行業是非常差勁的。如果滿分是100分,最多25分。

江濤職說:機械和車輛工程專業的畢業生如何找到乙份好工作三:未來發展趨勢:

電動化——未來的能源肯定是要使用清潔能源、數位化——大資料收集和跟蹤(區塊鏈技術運用)、網路化——(機械裡面有更多的晶元和高科技產品,實現人和物的互聯)、智慧型化——(智慧型可穿戴裝置,可以讓人在家進行虛擬操作完成工作)江濤一名從事汽車研發工作13年的老兵,如果有困惑我們一起聊聊

2樓:東京biang哥

數學、專業基礎課、外語。

程式設計方面類可以隨學校計算機或者機械人學院的課程的安排學習、軟體應用每一類主流的最新版本做一次tutorial guide的範例就可以。

有機會一定要去前沿的企業實習和工作、了解工業界的情況感覺機械就是在乙個龐大又混雜的系統裡找一條自己感興趣的骨架、在上面添磚加瓦。

3樓:萬雨

學這一行,就不要回國了,國內機械行業很爛,很累,社會地位很低,工資也很低。機械設計是夕陽產業,尤其是數控工具機方面,可發展空間不多了。所以我建議樓主留在德國,至於向自動化發展還是管理層發展,我覺得都有前途。

即使要回國也要帶著過硬技術回來。

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迷途小書童 我大概懂NLP的時候,大家用的classifier都是SVM,structured prediction model是CRF。這些都是在NLP非常經典的模型了,包括CRF到現在都還在使用,NLP is mostly about structured prediction.SVM 等等fe...

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王迪 雖然程式分析的各種方法已經很成熟,但我感覺還是要從真實問題出發,再挑合適的錘子或者造新的錘子。我來說兩個具體的安全問題吧。第乙個是Algorithmic complexity attack,顧名思義就是分析軟體的最差效能並構造相應的最差輸入,比如針對乙個實現的不好的快速排序可以構造輸入使其達到...

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吃土少女鄭琦琦 沒有永遠的鐵飯碗,只有努力迎合時代大環境,抓住機會發展的行業。大資料時代,資料是資訊經濟的石油,是資訊經濟的核心動力源。資料中所蘊含的巨大創新價值,對於商業模式創新 產業數位化轉型 經濟高質量發展 治理能力現代化乃至重大科學發現都是必不可少的。在過剩經濟時代,資訊科技產業可能會重塑需...