有哪些大学专业不好就业

有哪些大学专业不好就业相关内容，小编在这里做了整理，希望能对大家有所帮助，关于有哪些大学专业不好就业信息，一起来了解一下吧！

本文目录一览：

• 1、有哪些大学专业不好就业
• 2、大学生如何选择专业？
• 3、大数据属于什么专业？

有哪些大学专业不好就业

1.心理学
就业星级：★★
心理学通常只作为辅修专业，这是有道理的，因为指望它解决所有问题是不现实的。学完心理学就想洞悉心理体察人性的愿望，大都要破灭。即使是著名的心理咨询师也要经过大量的实践才能变得靠谱，也要经过大量实践洗礼才算靠谱。
更重要的是，心理咨询师在成为独立从业者之前，会有三到五年的时间收入会很低。很多人不能坚持，他们就会转型成职业规划师，用户体验，教育机构等等。
2.社会学
就业星级：★★
社会学是一个知名的大坑，很多人都无法解释这个专业的由来。毕业生大都只能挤挤公务员、高校、媒体和NGO组织（而且通常会被文史哲等专业杠掉）。理想一点的流向智库和市场研究部门，听起来是不是大有高屋建瓴挥斥方遒之感？他们在亲戚眼中，多数是高级社工，充其量也只是拥有更多的理论知识而已。
与哲学相似，社会学也很容易陷入理论圈，很难定位它是过于注重宏观层面的整体批判还是微观层面的个体研究。
3.哲学
就业星级：★
空有知识理论，缺乏应用场景，是文科生容易陷入的两难境地，也是工作中最忌讳的习惯，尤其是哲学。除了以上的缺点，最后的学习还会陷入话语困境:与比自己学得更好的人交流费脑子，与哲学界的门外汉说话又无法沟通。
事事追求真理，分分钟变成HR眼里的杠精。什么时候吵赢老板能找到工作，哲学系就能变成热门专业了。
一般哲学系毕业生的成功通常要与其他学科产生联系，培养出来的逻辑思维才不会成为高端屠龙术。

4.历史
就业星级：★
这个专业的存在是很有必要的，研究我国和世界的历史，可以吸取前人的经验，为现代社会的治理提供古代的智慧。然而，从个人角度来看，历史仍然是一个相对不受欢迎的专业，学生毕业后找工作并不容易。
目前，历史专业的学生主要从事行政工作。然而，由于每年招聘人数有限，竞争压力大，历史专业的学生面临着很大的困难。
如果你在一个著名的大学学习历史专业，你可能有一些就业优势，因为大学的光环。然而，如果你在一所普通的大学学习，你很可能会在毕业后就失业。我们也要知道，历史专业的学生大多来自调剂，学习历史不是本意，在大学期间有转专业的机会应该多多争取!当然，如果你真的喜欢历史那么遵从自己的内心研究历史也是可以的。
5.金融学
就业星级：★★
金融学的纷繁复杂相信各大学子不难脑补。本学科已在各大高校开设，基本属于高校教育体系中的基础学科。《经济学原理》(principles of economics)一书的作者曼昆(mankiw)手下每年都有很多学徒，但他们经过四年学习最后发现只学到了一点皮毛。毕业后，如果你不继续学习，想要直接从事相关行业，理想与现实之间的差距就会出现。
原以为自己可以成为空中飞人，每天出现在各种商业组织中，却没想到会成为一名金融顾问和大堂经理，顺便再卖卖保险。
6.生物
就业星级：★
高分录取，未来风口，虽然生物专业备受关注，但却难以成名。生物技术的对口是从事科研工作，而科研岗位对个人的专业素质和公司的实力都有很高的要求，博士可以考虑，本科生还是算了。

7.法语
就业星级：★
对于那些主修法语的人来说，天然自带逼格的光环。张口闭口都是一种别人无法理解的语言。如果没有“天天如高考”的努力，就很难练就“信、达、雅”的翻译技巧。无法从事高级翻译工作，只能偶尔到展览会做些杂务。
8.地理
就业星级：★
选择这个专业的，也只能说是真爱了，建议这些同学再选一个辅修专业。祝好！
9.动画
就业星级：★
对于动画专业的毕业生来说，理想主义者往往在吃土，而现实主义者可能已经失去了追求吉卜力或者皮克斯的梦想，成为玩具制造厂的附庸。
10.物理学
就业星级：★
物理作为基础学科对提高国防实力具有重要意义，不过物理需要的学历一点也不低，本科毕业生大多需要考研，纯就业几乎难以有对口的岗位。以清华大学为例。2018年，物理系的就业率只有89%，是清华大学最低的。
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大学生如何选择专业？

（一）：自然发生法
名词解释：最常见的情形是：学生在高考后，填写志愿时，并未仔细考虑自己的志向、兴趣，只要找到分数所能录取的学校、科系，便草草地签下了自己的一生。
对此的认识：自然发生法就是不考虑自我条件，工作世界，随当下所发生的一切作决定！就像有人到了谪婚年龄，面临强大的社会压力，因此就看身边有谁还可以的，就勉强勉强、凑合凑合了。这种方法很省心，进入分数能录取的学校、科系，可以短暂解决烦恼，能让人减少一些即时压力，但这是在完全没有考虑自己兴趣、能力、个性与就业条件等因素之下，因此将来所面对的生涯风险就比较高。
（二）：目前趋势法
名词解释：跟随现在的市场趋势，盲目地投入新兴的热门行业
对此的认识：目前趋势法是当代大学生所选择的第一方法，因为选择新兴的热门行业，会使我们的物质生活会更丰富一些，我们有了经济基础，就不愁做不成自己喜欢做的事了！这确实是个不错的就业方法。但依然有缺陷，因为所有人如果都过分追求热门的话，人才市场就会饱和，供过于求。最后只能造成很多人无法就业的结果。所以在追逐热点的时候，也要转过身向后看看，也许那里有一个更好的岗位在等着你！
（三）：最少努力法
名词解释：选择容易的科系或技术，但祈求最好的结果。
对此的认识：最少努力法：顾名思义，就是用最少的钱买最多最好的东西！就好像择偶时，男人希望能娶个富家女，好减少十年的努力，而女人希望找到铁饭碗，保证安全等。选择这种方法的人，没有一种特别专研的精神，甚至有时候想坐享其成！这不是一个明智的选择。我们首先要根据自己的实力，不能可以去选择容易的科系或技术，而且要付出实实在在的努力，才能有收获。正所谓：一份耕耘，一份收获！说的就是这样的道理。
（四）：拜金主义法
名词解释：选择待遇最好的行业。
对此的认识：拜金主义再当今社会很流行。比如：不少拥有大学文凭的知识女性，放弃发展自己的专业，而选择钱多事少离家近的工作。就像在过去，许多女人喜欢嫁给医生，因为他们收入好，而且社会地位又崇高。每个人都希望自己将来的职业是待遇好的，因为我们要生存，就需要能养活自己的工资！但不能刻意去追求金钱，而忽视了自己的能力与性格。每个人的性格都影响着每个人的职业选择，不擅于交际的人，硬让自己左右逢源，会扭曲一个人的心灵！自然的心理比金钱来的重要！
（五）：刻板印象法
名词解释：以性别、年龄、社会地位等刻板印象来选择工作。
对此的认识：女性较适合从事服务业，男性较适合搞政治、工程师等，就像婚姻中，洗衣煮饭常被认为是女人的工作，男人则负责养家糊口一样，都是一种刻板印象。这种刻板印象可以在表面上使你很快找到自己的发展方向，但事实上却扼杀了你对其他职业的潜能，容易使你固步自封，使你的生活不再缤纷多彩！所以在了解了一些印象后，不能轻易下结论，你能做什么，或者你不能做什么。要认真思索，用于尝试，这才能让你找到相对而言最适合你的工作。
（六）：橱窗游走法
名词解释：到各种工作场所，走马看花一番，再选择最顺眼的工作。
对此的认识：这种方法有利于你对各种行业的粗略认识，使你的视野不再狭隘。但由于对每个职业都抱着不专心，或不平等的态度，会造成你的感性认识战胜理性认识，从而不能正确看待你所看到的职业和你所从事的职业。我们应在充分了解各行各业的基础上，仔细揣摩，把就业当成一件很严肃的事情来做，只有这样端正态度，才会成功！
（七）：假手他人法
名词解释：由他人替自己决定和选择。这些人包括：
A、父母或家人：因为过去大小事情都是由他们一手包办的
B、朋友或同僚：因为他们是你最好的朋友，不会害你的。
C、老师、指导教授或辅导员：因为他们是专家，应该有超人一等的见解。
D、牧师、神父或神明：因为他们是最有智慧的人，能够洞悉先机、鉴往知来。
E、社会：因为你是社会的一分子，必须履行公民的责任，造福社会和乡梓。
对此的认识：中国人的社会，讲求伦理、社群。[天地君亲师]的观念，以致影响着我们的行为。即使在现代，许多人在思考自己的未来时，还是不知不觉地把它交给别人来决定。我们的周围有太多比我们有经验又威严的人，所以我们常常会无条件地服从他们。这些人的话，对我们来说，已不是单纯的意见和建议，而是我们应该言听计从的。性质发生了改变，对我们就是有害无利了。我们在虚心讨教长辈们的同时，更要问问自己，自己到底喜欢什么职业，愿意做什么工作，综合两方面的认识，我们才能找到自己体现人生价值的所在地。
以上七种方法，通常被称为知识导向、配合导向、人群导向的生涯规划方法。它们是最便捷的生涯规划方法。
除此之外，我想还有第八种进行职业生涯规划的便捷方法：

大数据属于什么专业？

大数据属于 大数据采集与管理专业 。

大数据采集与管理专业是从大数据应用的数据管理、系统开发、 海量数据 分析与挖掘等层面系统地帮助企业掌握大数据应用中的各种典型问题的解决办法的专业。

“大数据”（Big Data）指一般的软件工具难以捕捉、管理和分析的大容量数据。“大数据”之“大”，并不仅仅在于“容量之大”，更大的意义在于：通过对海量数据的交换、整合和分析，发现新的知识，创造新的价值，带来“大知识”、“大科技”、“大利润”和“大发展”。

“大数据”能帮助企业找到一个个难题的答案，给企业带来前所未有的商业价值与机会。大数据同时也给企业的 IT系统 提出了巨大的挑战。

通过不同行业的“大数据”应用状况，我们能够看到企业如何使用大数据和 云计算技术 ，解决他们的难题，灵活、快速、高效地响应瞬息万变的市场需求。

扩展资料：

大数据的核心技术：

（1）大数据与Hadoop 生态系统 。详细介绍分析分布式文件系统HDFS、集群文件系统ClusterFS和NoSQL Database技术的原理与应用；分布式计算框架Mapreduce、 分布式数据库 HBase、分布式数据仓库Hive。

1、 关系型数据库 技术：详细介绍关系型数据库的原理，掌握典型企业级数据库的构建、管理、开发及应用。

2、关系型数据库技术：详细介绍关系型数据库的原理，掌握典型企业级数据库的构建、管理、开发及应用。

3、分布式数据处理：详细介绍分析Map/Reduce计算模型和Hadoop Map/Reduce技术的原理与应用。

4、海量数据分析与 数据挖掘 ：详细介绍数据挖掘技术、数据挖掘算法–Minhash, Jaccard and Cosine similarity，TF-IDF数据挖掘算法– 聚类算法 ；以及数据挖掘技术在行业中的具体应用。

5、物联网与大数据：详细介绍物联网中的大数据应用、遥感图像的自动解译、时间序列数据的查询、分析和挖掘。

6、文件系统（HDFS）：详细介绍HDFS部署，基于HDFS的高性能提供高 吞吐量 的数据访问。

7、NoSQL：详细介绍NoSQL非关系型数据库系统的原理、架构及典型应用。

参考资料来源： 百度百科-大数据采集与管理专业

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