众所周知，研究生和本科生的立足点不同。本科阶段目前大多都实施通识教育，相近专业学习的都是通识知识，没有太多专业壁垒。所以本科阶段更看重学生的院校层次；毕竟未来还要读研继续深造，而本科院校层次就决定保研率和考研质量。

而研究生的立足点是专业，不同专业的读研难度、读研日常、就业情况也完全不同。同属于某所高校，不同专业的就业可谓天差地别。考研都以专业为导向，而在高考填报志愿时都以院校层次为导向。

近两年马克思主义理论专业报考火热，多所高等院校出现了马理论教师的缺口。最近，南京大学马克思主义理论学院公布了2023届毕业生就业去向，我们来看看南大马院毕业生就业如何？

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目前本科阶段，国内的名校很少招马克思主义理论的本科生，马克思主义理论的生源都来自于研究生。这么做的原因：第一是高校希望学生本科阶段学习其他专业，以此来培养跨专业学科背景的马理论人才。第二是本科阶段马理论学习体系不完整，内容比较庞杂飘渺，很难进行量化，只有研究生阶段细分方向以后才更有学习意义。

南京大学马克思主义学院，仍然坚持只招硕士生和博士生。2023届总毕业生为72人，其中博士生有6人，硕士生为66人。南京大学作为华东五校、顶级985院校，其每年马克思主义学院大多招收的都是保研学生，留给考研学生的名额非常稀少，大多都是个位数。这也就从根本上决定了南京大学马院生源质量非常高。

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由于马克主义理论属于人文社科专业香港博士就业去向，其毕业生就业的对口性不强，专业壁垒基本没有，大多数人的刻板印象都认为：该专业毕业即失业。

但是就是在就业寒冬的背景下，南京大学马院2023届毕业生实现了100%就业，交出的成绩单足够耀眼。目前已经分析的多所高校2023届毕业生就业质量报告，还没有出现过100%就业的情况。

南京大学作为以文科、理科专业为王牌的院校，其要办最好的中国本科教育。再加上其华东五校、C9高校的头衔，超高的研究生生源质量，即使是人文社科专业，但就业质量也不错。比如网络上频繁有出现浙大博士送外卖、复旦博士流落街头的新闻；但确实没听过南大毕业生落魄的事件。

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在2023届南京大学马院的重点就业去向单位上，更是让人非常震惊。有15人进入选调生行列，占硕士人数的17%。其中有3人成功入职国家部委，这就是我们所说的中央选调生。选调生和普通国考不能同时被录用，所以在此排除通过国考进入国家部委的可能性。可以预计：这3位中央选调生可能未来就是南京大学马院的优秀校友。

除了选调生以外，教育单位成为那马院毕业生的去向大户；包括高校思政教师、党校教师、中学思政教师、国央企党建岗位等等。虽然马克主义理论专业与工科专业相比对口性没有那么强，但南大马院此次去向的岗位大多都与其所学专业非常对口。多位马理论毕业生去往复旦大学，南京大学，南京艺术学院，南京体育学院，中央财经大学从事思政教师岗位，这也是稳稳的铁饭碗。

在国有企业方面，包括国家电网、中建、中国移动等公司；虽然大多从事都是党建岗位香港博士就业去向，南大马院2023届毕业生去向：就业率100%，中央选调生3人，真强悍，都是比较边缘部门，但还好也是铁饭碗工作。

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目前国内顶级高校，来自贫困家庭的学子占比越来越少。通过媒体采访的每年高考录取通知书发放视频来看：多数名校生的家庭环境和生活条件都非常不错。马克主义论作为人文社科专业，更在考研时就已经劝退了寒门学子。该专业的学子大多都是有钱有背景的富裕家庭，再配上这样的就业质量，可谓妥妥的人生赢家。

综上所述，南京大学马克思主义理论学院2023届毕业生就业质量非常不错。总就业率为100%，其中有3位学生去往了中央选调生，未来可谓前途无量。其他学生大多也都是在体制内的铁饭碗。这就足以见得：南京大学低调有实力QS200名校留学，就业质量确实很高。#就业#

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申请要求

申请攻读博士研究型学位课程的申请人应符合大学的最低入学要求。

有关入学要求香港申请大学博士英国G5院校留学，12月1日截止！香港大学全奖博士在招，附申请TIPS，请参阅研究生院：

来自香港以外院校的申请人，如果教学和考试语言不完全以英语进行，则应参加英语语言能力测试并获得所需的分数。有关公认的英语能力测试的详细信息，也可在上述研究生院的网页链接中找到。

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申请方式

Dr. Yue Xie欢迎优秀的博士生申请。请通过电子邮件（@hku.hk）与他联系，以获取更多信息和申请细节。

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奖学金

奖学金：

有关香港大学博士奖学金的详细信息，包括香港博士奖学金计划，可访问：

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申请TIPS-研究计划

撰写一份研究计划时，需要涵盖研究的背景、目标、方法、预期成果、时间安排等。

研究标题：优化算法在机器学习和数据科学中的应用研究

研究背景：在大数据时代，优化算法是处理大规模数据集、提高机器学习模型性能的关键工具。连续、随机和稳健优化方法能够有效处理数据的不确定性和复杂性，为机器学习和数据科学提供强大的理论支持和实践工具。本研究计划将致力于开发和完善这些优化方法，以解决实际问题，如数据挖掘、模式识别和预测分析等。

研究目标：

研究和开发新的连续、随机和稳健优化算法，以提高算法的效率和鲁棒性。

设计和实现优化算法，并通过实验验证其在不同数据集上的性能。

将优化算法应用于机器学习和数据科学的实际问题，如图像识别、自然语言处理等。

与国内外同行进行学术交流，共同推动该领域的研究发展。

研究方法：

文献回顾：系统地回顾相关领域的文献，了解当前的研究动态和存在的问题。

数学建模：构建数学模型，描述和解决机器学习和数据科学中的优化问题。

算法设计：设计创新的优化算法，以解决特定的机器学习问题。

实验验证：通过实验验证算法的有效性，并对算法进行调优和改进。

案例研究：选择具体的应用场景，如医疗数据分析、金融风险评估等，进行案例研究。

预期成果：

发表高质量的学术论文，分享研究成果。

开发实用的优化算法工具，供研究和工业界使用。

撰写案例研究报告香港申请大学博士，展示优化算法在实际问题中的应用效果。

时间安排：

第一阶段：完成文献回顾，确定研究目标和方法，构建初步的数学模型。

第二阶段：设计初步的优化算法，并根据测试结果调整算法，提高算法的效率和鲁棒性。

第三阶段：测试算法，优化并完成最终版本。

第四阶段：评估算法在实际应用中的表现，撰写论文。

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