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1、计算机科学是一门包含各种与计算和信息处理相关主题的系统学科，从抽象的算法分析、形式化语法等，到更具体的主题如编程语言、程序设计、软件和硬件等。 下面对计算机专业对人才的需求及就业现状做简要概述。第一，短期社会需求仍然很大计算机专业毕业生的就业市场前景广阔。首先，IT行业在国民经济发展中日益显现出蓬勃生机。从中国情况看，从事计算机软件开发的人才远远低于发达国家。美国从事计算机软件开发的人才达到 180多万，印度达到90万，而中国从事计算机软件开发的人才不足40万。这就说明，中国计算机软件人才短缺，这将严重束缚中国IT行业的发展，特别是直接影响到中国经济的发展和社会的进步。与此同时，由于中国经济社

2、会发展的不平衡，导致中国经济发展比较落后的地区，急需计算机方面的专业人才。因此，随着中国经济的不断发展，社会在一定时间对计算机专业人才的需求仍将很大。第二，随着计算机专业毕业生的增多，就业竞争将更为激烈。有关资料显示，截止2003年，中国普通高校总数为1683所，本科学校679所，其中505所开设有“计算机科学与技术”专业，是全国专业点数之首；2003年，计算机专业在校学生人数27万，占理工科在校生总数的14.6%，加上信息技术相关专业的在校生达到63万人。也就是说，信息技术和计算机专业的学生数量占全国所有理工科学生总数的1/3。这样势必导致计算机学科专业毕业生的就业竞争将更加激烈。第三，用人

3、单位对毕业生选择余地增加，导致对毕业生的要求将越来越高。经济发达地区或工资待遇高的地区，仍将成为学生职业的首选，致使毕业生的需求显得相对过剩。用人单位在选择毕业生时有充分的选择余地，致使用人单位对毕业生的要求会越来越高，不仅要求毕业生具有一定的专业素养和综合素质，而且还要具备一定的职业能力。因此，提升计算机专业学生的综合素质、培养职业能力日显突出和必要。2. 学科方向-人工智能1）人工智能的国外研究现状。2016 年，包括XX和谷歌在的科技巨头在AI 上的花费在200 亿至300 亿美元之间，其中90用于研发和部署，10用于AI 收购。目前AI 投资率是2013 年以来外部投资增长的3 倍。麦

4、肯锡发现，自觉采用AI 技术的公司中，有20是早期采用者，集中在高科技/电信，汽车/装配和金融服务行业。下图显示了研究小组在分析过程中发现的趋势。AI正在成为世界领先的科技公司之间的专利和知识产权（IP）竞赛。麦肯锡发现，风险投资（VC），私募股权投资（PE）和其他外部资金只占总投资的一小部分（9）。在所有公开数据的类别中，并购在2013 年至2016 年之间增长最快（85）。报告引用了许多部发展案例，包括亚马逊对机器人和语音识别的投资，以及虚拟代理和机器学习方面Salesforce 的案例。宝马、特斯拉和丰田在机器人和机器学习方面投资，以用于其无人驾驶汽车项目。丰田计划投资10 亿美元建立一

5、个致力于机器人和无人驾驶车辆AI 技术的新型研究机构。麦肯锡估计，2016 年，AI 的年度外部投资总额在80 亿到120 亿之间，机器学习吸引了其中近60的投资。机器人和语音识别是两个最受欢迎的投资领域。投资者最喜欢机器学习初创公司，因为基于代码的初创公司能够快速扩展出新功能。基于软件的机器学习初创公司比成本更高的基于机器的机器人公司更受欢迎。由于这些因素，以及其他一些原因，公司并购在这一领域飙升，从2013 年到2016 年，复合年均增长率（CAGR）达到约80。下图显示了外部投资的按类别分布情况。高科技、电信和金融服务是机器学习和AI 技术的早期采用者。这些行业因为愿意投资新技术而获取竞

6、争力和部高效流程而闻名。许多创业公司也开始关注这个领域。MGI 数字化指数（MGI Digitization Index）是欧洲和美国的国生产总值加权平均数人工智能将造成下一波数字化颠覆，企业应该为此做好准备。我们已经看到早期采取人工智能技术的几家公司获得了实在的好处，使得其他企业相比任何时候都更迫切地加速数字化转型。麦肯锡的研究报告集中在以下5项AI技术系统：机器人和自动驾驶车辆、计算机视觉、语言、虚拟智能体，以及机器学习，包括深度学习和其他AI技术。AI投资正在快速增长，主要的主导者是一些数字巨头公司，例如谷歌和XX。在全球围，麦肯锡估计科技巨头们在2016年投资AI的金额约200亿美元至

7、300亿美元，其中90%用于研发和部署，10%用于AI并购。风险投资（VC）和私募股权投资（PE），投资捐赠和种子投资也在迅速增长，从非常小的基数迅速增长到总共60亿美元至90亿美元的规模。机器学习作为一种支持基数，在部和外部投资中都占据了最大份额。-麦肯锡 全球人工智能投资现状及发展趋势2）研究畴语言的学习与处理，知识表现，智能搜索，推理，规划，机器学习，知识获取，组合调度问题，感知问题，模式识别，逻辑程序设计，软计算，不精确和不确定的管理，人工生命，神经网络，复杂系统，遗传算法人类思维方式，最关键的难题还是机器的自主创造性思维能力的塑造与提升。3）人才需求现状1、人工智能在互联网岗位薪酬排

8、名中位列第三数据显示，管理岗在各岗位中薪酬最高，平均达到 23k，数据开发和人工智能紧随其后，都在 20k 以上。2、职位数大增，投递量增长更快从 2015 年到 2016 年，人工智能招聘岗位的数量翻了一番，投递量增加了近两倍，平均薪酬也有温和增长。从 2016 年到 2017 年，职位数增长了 27 %，投递量则翻了一倍不止，平均薪酬基本保持不变。3、岗位竞争激烈程度下降虽说投递量出现大幅增长，但从 2016 年到 2017 年，人工智能岗位与求职者数量比值实际上是下降的，从 2.6 个求职者到 1.3 个求职者对应一个职位，这其中有岗位数量种类增加的原因。4、大部分要求 1-5 年经验在

9、招聘需求中，人工智能岗位大多要求 3-5 年或 1-3 年工作经验。其中要求3-5 年经验的在 2016 年占 40.4%，2017 年降至 38%；要求 1-3 年经验的则从 31.8% 增长至 33.3%。5、语音是人工智能中的热门，平均薪酬最高声音认知是人工智能的新热门领域，相对其他岗位求职者数量增加导致薪水趋于平稳，声音认知一枝独秀薪资涨幅领先，平均薪酬从 2016 年的 20.5k 增长到 2017年的 27.6k。6、想进人工智能行业，最好来超过一半的人工智能岗位招聘都在，比例高达 54%，排在后面的城市分别是、和。7、大公司招人多高达 28% 的人工智能岗位是由规模在 2000

10、人以上的大公司提供的，500 人以上的公司占比达 42%。8、大公司平均薪酬高2017 年，人工智能招聘领域，2000 人以上大公司平均薪酬 25.2k，相比之下，15-20 人的公司只有 16.2k，而且整体呈现出公司越大薪酬越高的现象。9、同是码农，待遇不同在后端开发、前端开发、移动开发和人工智能四个领域中，人工智能是平均薪酬是最高的，平均比其它三个领域高三分之一左右。10、人工智能岗位竞争没有其它领域激烈人工智能领域平均一个职位收到 24.7 份简历，相比之下，移动开发领域最高，平均收到 130.3 份简历。11、应届生做人工智能拿 9k，做移动开发仅 6k和传统技术岗位相比，新兴的人工智能领域在不同经验阶段都提供了优厚的薪酬，一个应届毕业生进入人工智能行业，平均可拿 9k，而移动开发则只有 6k；10 年以上优质人才，人工智能的薪酬比后端开发翻了近一番。3.自我学习规划1）参加学科竞赛1全国大学生数学建模竞赛2互联网+大赛3全国大学生计算机设计大赛4校程序设计竞赛5ACM程序设计竞赛6全国大学生数学竞赛2）课外学习1Java2python3计算机视觉/自然语言处理/大数据/机器学习/深度学习/数据结构与算法4PAT/CCF CSP/hdu/leetcode/poj/zoj3）项目1Github2导师