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    贵阳电子职业学校护理专业如何

    贵阳电子职业学校护理专业如何


    如果要问哪些专业比较适合女孩子报读,不得不说女孩子学护理就挺不错的。护理专业的学习难度比较低,就业还不错。随着国际医疗市场对护理人员的需求激增,“护士荒”现象已日益突出地摆在各国医学界面前。
    贵阳电子职业学校护理专业
    国内方向
    护理专业被教育部、卫生部等六部委列入国家紧缺人才专业,予以重点扶持。世界卫生组织对各成员国卫生人才资源统计结果显示,许多国家护理人才紧缺。在我国,护士的数量远远不够,医护比例严重失调。按照卫生部要求,我国医院的医生和护士的比例是1:2,重要科室医生和护士的比例应是1:4。而全国1:0.61的医护比例远远达不到卫生部的要求,与1:2.7的国际水平相差很大,与发达国家1:8.5的比例相差更远。 
    国际方向
    未来10年,美国、英国、加拿大、新西兰、新加坡、日本及全球其他国家将急需200万护理人才,国际人力资源公司已经把目光瞄准中国。世界性的护理人才资源的短缺,给我国护理人员创造了更多迈出国门、迈向国际市场就业的机会。业内专家介绍说,护理职业一直是国际上地位较高、薪水丰厚的职业之一。如护士在美国平均年薪达5万美元,而美国缺护士30万人。在澳大利亚,护士最容易找工作或获得升迁,同时,只要拥有了澳大利亚注册护士的资格,等于拿到了通向英联邦国家工作的“绿卡”。英、法、德等西方发达国家对护士均有许多优惠的政策。因此,有深厚的专业知识、较高的综合素质和流畅的国际交流语言的护士在国际上就业、发展前景十分广阔。

    贵阳电子职业学校简介
    该校是在原贵州电视机厂职工教育培训中心的基础上发展起来的,于1993年经贵阳市人民政府批准正式成立的一所全日制中等职业学校,学校有两大校区:分别是贵阳市观山湖区林东校区,贵阳市沙冲路校区。学校的办学思路是“以德育教育为首要、以成功教育为基础、以素质教育为中心、以技能教育为重点、以市场需求为导向、以就业服务为目标”。 学校自办学近以来,办学成效显著,多次获得国家、省、市表彰,曾获得“全国家用电器维修先进单位”“贵州省安全技术培训机构”、贵阳市“先进学校”、“贵阳市政策性补助培训单位”等称号。学校集技能培训、就业安置、就业跟踪于一体,是一所与众多大中型国有企业、外资企业、中外合资企业直接挂钩。

    以上是九三教育招生老师为大家整理的关于贵阳电子职业学校护理专业的相关信息。当你的文化成绩不如何时,作为家长和老师可以要引导孩子正确对待。在初中毕业后报读职业学校学护理也有前途的。

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    大数据就业前景如何 毕业后能干哪些


    人工智能从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大。那么,大数据的就业前景如何呢?下面小编整理了一些相关信息,供大家参考!

     

     

    大数据就业前景如何

    大数据的行业已经大面积覆盖,纵观未来三十年都属于紧俏行业,目前我国对于大数据的就业人员需求很大,所以说大数据的就业前景非常乐观。

    伴随着大数据技术的成熟,大数据应用的普及和发展才刚刚开始,我们预计未来二十年,甚至更长一段时间都是大数据黄金发展阶段,相关的行业将引来巨大的发展机遇。大部分行业都需要,市场、营销、运营相关的需求很多。

    大数据不是职位,学完大数据认证后你可以从事大数据挖掘专家,高级行业分析师,大数据业务架构师,大数据架构师,大数据算法工程师,大数据开发工程师,大数据运维工程师。不管是国内还是国外,大数据相关的人才都是供不应求的局面。目前市场急需运用大数据分析结果的大数据相关管理人才。

    目前我国本科专业中和大数据相对应的是“数据科学与大数据技术”专业,它是2023年教育部公布的新增专业。数据科学与大数据技术是个交叉性很强的专业,很难说完全归属于哪个独立的学科。所以,不同的学校有的是信息学院申报,有的是计算机学院牵头申报,有的设在统计学院,还有的在经管学院。

    大数据分析在业务中使用的流程分为数据获取和预处理、数据存储管理、数据分析建模、数据可视化。毕业生可以根据自己的兴趣和特长选择就业。
     

     

    大数据毕业后可以从事哪些

    事实上,大数据工作者可以施展拳脚的领域非常广泛,从国防部、互联网创业公司到金融机构,到处需要大数据项目来做创新驱动。数据分析或数据处理的岗位报酬也非常丰厚,在硅谷,入门级的数据科学家的收入已经是6位数了(美元)。

    目前的大数据工作领域分了以下四大类:

    1、数据开发工程师:负责数据接入、数据清洗、底层重构,业务主题建模等工作;大数据整体的计算平台开发与应用;

    2、数据分析师:在拥有行业数据的电商、金融、电信、咨询等行业里做业务咨询,商务智能,出分析报告。

    3、数据挖掘工程师:在多媒体、电商、搜索、社交等大数据相关行业里做机器学习算法实现和分析。

    4、科学研究方向:在高校、科研单位、企业研究院等高大上科研机构研究新算法效率改进及未来应用。

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