未来5年农村紧缺的职业？

一、未来5年农村紧缺的职业？

农村紧缺职业主要是职业技术类。比如农林技术，农业采摘技术，农村经济管理技术，农家院经营技术，直播带货，会计金融等。

二、未来最紧缺的十大证书？

第一、一级消防工程师

一级消防工程师是最近这两年最火的职业资格证书，考生获得这一资格证书后，能够从业消防技术资询、消防设施检测、消防安全管理等与消防安全有关工作。随之中国新的消防安全现行政策的发布，管不了是机关事业单位还是民营企业，针对消防证书的要求全是刚需。同时消防工程师是目前挂靠费最高的行业，2019年市场均价10万/每年。

第二、一级造价工程师

造价工程师就现阶段来讲，是需求量最高的职业，目前获得资格证书的造价师总数仅为15万余人，相对于百万的专业人才缺口，这一资格证书看起来尤其宝贵，当然考题难易度大、资质审查严苛都是一大困难，考生必须努力许多的时间与活力。2019年造价工程师工作经验2年以上的月薪2万起步。

第三、一级建造师

想要拥有一级建造师的考生大多数并非是为了工作，而是为了有更多的额外收益，单就工作中来讲，要是有资格证书加持，再有一定的工作经历，高薪就业也不是什么难题的。2019年市场均价3万/每年。

第四、特许金融分析师

通称CFA，是全球经营规模较大的职业考试，考试内容有项目投资专用工具、投资组合管理方法等，这也是我国现阶段稀缺的高等人才。

考生获得这个资格证书后，能够在各大投资银行、证卷企业、股票基金等金融业有关组织工作中，从业金融业剖析、资本管理等岗位。不管是中国还是海外，全是证劵投资业高度认同的资格证书。

第五、注册会计师

通称CPA，考试内容为财务会计、财务成本管理、经济法、财务审计、民法、公司战略与风险管控六科。就考题难度系数而言，近5以来，这六科的考题成功率在13%-16%中间，实至名归的变成认可度最大的资格证书之一。考生获得资格证书后可从业财务审计等经济类有关工作中。

就现阶段来讲，尽管近几年来，获得资格证书的人很多，但就市场的需求而言，针对高级人才的要求仍然充沛，因此注册会计师证书还是比较稀缺的证书。

第六、精算师

精算师能够说成在我国最稀缺的高级人才，随之中国保险业的发展趋势，保险业针对精算的专业人才需求是非常充沛，考生不只可以得到稳定的工作，并且动则总有十几万或是几百万的高薪职位，工资待遇是相当于的丰富。

三、深度学习：探索机器学习的未来

机器学习的背景

机器学习，作为人工智能的一个重要分支，在过去几年里取得了长足的进步。其应用不仅贯穿于各个领域，而且对未来的发展有着举足轻重的作用。

机器学习的分类

从机器学习的角度来看，可以将其分为监督学习、无监督学习和强化学习等几个大类。每种学习方式有着不同的应用场景和算法原理。

深度学习的崛起

近年来，深度学习作为机器学习的一个分支，凭借其出色的表现成为研究热点。深度学习模型的不断进步，使得其在图像识别、自然语言处理等领域取得了惊人的成就。

机器学习的应用

机器学习已经被广泛应用于金融、医疗、交通等各行各业。比如，金融领域的风险评估、医疗领域的疾病诊断、交通领域的智能驾驶等都离不开机器学习的支持。

未来展望

随着硬件算力的提升、数据量的增加以及算法的不断改进，机器学习在未来有着更加广阔的发展前景。我们可以期待机器学习在面对更复杂场景时的创新应用。

感谢您阅读这篇深度学习综述报告，希朥本文可以带给您对机器学习未来发展的一些启发。

四、未来5年的七大紧缺职业？

1.老年人保健师

2.核酸服务人员

3.幼儿护工

4.农业研究员

5.网络安全

6.区块链

7.无人机培训师

五、未来最紧缺的十大文科专业？

十大紧缺文科专业包含幼儿教育专业、护理专业专业、投资学专业、会计专业、临床医学专业、计算机专业、国际性国际经济贸易、工商企业管理、物流信息管理和财务会计

六、未来最紧缺的十大专业？

1、新能源行业

新能源的开发利用必定会成为国家能源发展的重点。推广新能源汽车，电动汽车正逐步走进人们的生活，今年的新能源汽车行业必将会引来很多外来资本投入，新能源的其他相关产业也必将成为能源行业的新宠。

2、金融业

金融业有一个明显的特征，经济增长强劲的时候，金融业往往独占鳌头，收入和地位很高;经济不景气的时候，受打击最大的往往也是金融行业;当然瘦死的骆驼比马大，只要社会不动荡，没有全面的战争，金融业永远是行业的首选。

3、教育与培训行业

中国适龄劳动人口基数巨大，劳动力技术技能培养的需求也是巨大的，这个行业的潜力从新东方火热上市就可以看出端倪。并且，不管什么时候，中国人对下一代培养都是全力以赴，因此中小学辅导培训机构这几年也是红红火火

4、农业

从创业的角度看，我国农村过去几乎是一张白纸，由于新农村、新郊区建设的红火，带动了农民的需求和农村市场的兴旺，催生了大量创业机会，不仅农民创业热情高涨，而且吸引了城里人和大学生前去创业。

5、互联网行业

大数据时代让世界紧密的联系在一起，互联网的发展日新月异，在互联网行业最为热门的有手机软件、手机游戏、视频、搜索等。从技术的角度来说，像php、java、UI设计等，尤其是移动端软件的开发需求巨大。

6、网络营销

网络营销是一个热门行业，这个行业的高级网络营销师是行业的紧缺人才。网络营销师的发展前景很好，互联网的时代这样的人才需求量很大。优秀的网络营销人员的收入都是过万的。

7、旅游业

近年来，生活水平的进一步提高，旅游条件的完善，国人对旅游的热情也是越来越高，同时资本市场对于旅游产业的投资热情高涨，也反映出旅游产业在中国的巨大发展潜力。

8、医疗保健行业

国人的对健康观念也越来越重视。因此与健康息息相关的药品健康和食品健康都是当下最有发展前途的行业。而与食品养生相关的从业人员前景也越来越光明。

9、文化娱乐行业

广告、传媒、娱乐的开放近在咫尺，大家可以作为一个有发展潜力的行业来对待;这个行业最大的缺陷是受管制比较严重，容易受到政策变动的影响，不过长期还是很看好的。

10、智能家居

统计数据显示，智能家电就国内来言拥有着过亿的潜在客户，特别是追求生活品质的年轻人，对智能家电的要求高，需求大，是最大的潜在客户群。

七、未来5年最紧缺的矿产资源？

锑比稀土还要紧缺，是一种呈银白色的不可再生金属资源，它质脆且无延展性，在常温下不易被氧化，具有抗腐蚀性，所以是阻燃、合金硬化剂以及电池合金材料等关键生产要素。如今，这种重要的资源已广泛应用于阻燃剂、蓄电池、化学制品、催化剂等工业，甚至在各种国防武器中都含有锑金属的合金。

八、最简单的机器学习框架

最简单的机器学习框架

机器学习是人工智能领域中的一个重要分支，它通过让计算机系统从数据中学习模式和规律，从而实现智能化的功能。随着机器学习应用领域的不断扩大，开发和使用机器学习模型的工具和框架也日益丰富和多样化。

在众多的机器学习框架中，有一些被认为是最简单易用的，尤其适合初学者和快速原型开发。这些框架提供了简单直观的接口和功能，让用户能够快速上手，构建自己的机器学习模型。

TensorFlow

TensorFlow是由Google开发的开源机器学习框架，被广泛应用于深度学习和神经网络领域。它提供了丰富的工具和库，支持各种类型的机器学习任务，包括图像识别、自然语言处理等。

TensorFlow的最大特点之一是其灵活性和可扩展性，用户可以根据自己的需求定制化模型和算法。同时，TensorFlow还提供了丰富的文档和教程，方便用户学习和使用。

Keras

Keras是一个高层神经网络API，可以运行在TensorFlow、Theano和CNTK等后端上。它设计简洁、用户友好，让用户能够快速搭建神经网络模型，实现快速原型开发。

作为一个简单易上手的机器学习框架，Keras提供了丰富的模块和函数，包括各种神经网络层、优化器等。用户只需少量代码就可以创建和训练自己的神经网络模型。

Scikit-learn

Scikit-learn是一个用于机器学习的Python库，提供了简单而高效的数据挖掘和数据分析工具。它包含了多种机器学习算法和模型，如支持向量机、决策树、聚类等。

Scikit-learn的设计理念是简单易用，提供一致的API接口，让用户能够快速在各种机器学习任务中使用。同时，Scikit-learn还提供了丰富的示例和文档，帮助用户更好地理解和应用。

总结

选择一个最简单易用的机器学习框架对于初学者和快速原型开发者来说非常重要。通过上述介绍的几个框架，用户可以根据自己的需求和项目特点选择合适的工具，快速构建机器学习模型，实现各种智能化功能。

无论是TensorFlow、Keras还是Scikit-learn，它们都为用户提供了便捷的工具和接口，让机器学习变得更加简单、高效。希望通过本文的介绍，读者能够更好地了解和选择最适合自己的机器学习框架，提升工作效率和机器学习能力。

九、最实用的机器学习工具

在当今的数字化时代，机器学习已经成为各行各业可以利用的强大工具。随着技术的不断发展和进步，越来越多的最实用的机器学习工具被不断推出，为用户提供更多解决方案和便利。本文将介绍一些当前被认为是最实用的机器学习工具，帮助您更好地了解这个领域中的新技术和工具。

TensorFlow

TensorFlow是谷歌开源的机器学习框架，被广泛应用于深度学习领域。它提供了丰富的工具和库，可以用于构建各种复杂的神经网络模型。TensorFlow具有强大的计算能力和高效的分布式计算支持，使其成为许多数据科学家和机器学习工程师的首选工具之一。

Scikit-learn

Scikit-learn是一个面向机器学习的Python工具包，提供了各种机器学习算法和工具，可以用于数据挖掘和数据分析。Scikit-learn易于使用，但功能强大，适用于各种规模的数据集和问题。它是许多数据科学家入门机器学习的首选工具之一。

RStudio

RStudio是一个流行的集成开发环境（IDE），专门设计用于R语言。R语言是一种广泛用于统计分析和数据可视化的语言，而RStudio为用户提供了强大的工具和界面，使其更容易进行数据处理和机器学习建模。

PyTorch

PyTorch是一个开源的深度学习框架，可用于构建神经网络模型和进行深度学习研究。PyTorch简洁易用，同时具有灵活性和高性能，使其成为越来越多深度学习研究人员和工程师的选择。

Jupyter Notebook

Jupyter Notebook是一个交互式笔记本工具，可用于数据分析、可视化和机器学习建模。它支持多种编程语言，如Python和R，同时能够直观地展示代码和结果，使用户更容易进行实验和测试。

最实用的机器学习工具总结

机器学习是一个快速发展的领域，众多工具不断涌现，为用户提供了更多解决问题的途径。以上介绍的最实用的机器学习工具只是其中的一部分，而随着技术的不断创新和进步，我们相信会有更多更强大的工具出现，为用户带来更多惊喜和便利。

十、机器学习最基础的是

在当前信息爆炸的时代，机器学习技术的应用正变得越来越广泛。机器学习最基础的是其核心概念和原理，这些基础知识对于理解和应用机器学习技术至关重要。

机器学习最基础的是什么？

机器学习最基础的是对数据的分析和模式识别。通过对大量数据的学习和训练，机器学习算法能够从中发现规律和模式，从而实现自动化的预测和决策。机器学习的核心思想是让计算机具备从数据中学习的能力，而不是通过明确编程来实现特定任务。

在机器学习领域，数据是至关重要的。机器学习算法需要大量的标记数据来进行训练，以便建立模型并进行预测。通过对数据的分析和处理，机器学习算法能够不断优化模型的准确性和泛化能力。

机器学习的应用领域

机器学习技术已经在各行各业取得了显著的成就。从金融领域的风险管理到医疗领域的疾病诊断，机器学习的应用无处不在。通过分析海量数据，机器学习可以为企业和组织提供更好的决策支持，促进业务的发展和创新。

在医疗领域，机器学习技术可以帮助医生快速准确地诊断疾病，并为患者提供个性化的治疗方案。通过分析病例和医学影像数据，机器学习算法能够识别潜在的疾病迹象，帮助医生提前发现病情并加以治疗。

机器学习的发展趋势

随着人工智能技术的不断发展，机器学习算法也在不断进化和改进。未来，机器学习领域可能会面临更多的挑战和机遇。随着量子计算技术的进步，机器学习算法的计算能力和速度可能会得到显著提升，从而推动机器学习技术在更多领域的应用。

另外，随着深度学习技术的发展，机器学习算法的性能和准确性也会不断提升。深度学习通过构建多层神经网络模型来实现对复杂数据的学习和分析，为机器学习技术的发展带来了全新的可能性。

结语

机器学习技术的发展开拓了人工智能的新领域，为实现智能化的社会和生活带来了无限可能。掌握机器学习最基础的知识和原理，对于从事人工智能和数据科学领域的专业人士来说至关重要。随着技术的不断进步和发展，机器学习将继续发挥重要作用，并为人类社会带来更多的创新和进步。