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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