近日英国大学协会UUK发布了《Jobs of the future》报告。
这份报告探讨了英国大学生在人工智能时代的就业前景和行业趋势揭示了未来工作可能的样貌、高就业增长的领域。
一起来看看这份报告的重点内容：
1AI时代 5大人才紧缺行业
据报告到2035年88%的新工作将需要大学毕业生。除了目前英国劳动力市场上的1530万名毕业生外英国还需要1100万名毕业生来填补计算机工程、教育、健康等行业的职位。
01技术行业
到2035年英国需要超过190万名STEM（科学、技术、工程和数学）专业人才包括计算机工程等领域的专业人员。
02健康行业
到2035年英国需要超过120万名卫生和社会福利辅助专业人员包括验光师、医疗技术人员、房屋管理人员以及社区工作者。此外英国还需要超过100万名卫生专业人员（如医生和护士）。
03教育行业
到2035年英国需要100万名教育专业人才包括大学教师。全球范围内到2027年将有300万个职业教育教师和大学教师的岗位。
04数字行业
受人工智能（AI）的影响未来20年英国将有更多工作岗位要求大学学历增加幅度为10% 。全球范围内到2027年将新增400万个数字化岗位。
05创意行业
大学可以培养人的综合技能如解决问题所需的创造性和批判性思维能力。到2035年英国需要超过120万名商务类辅助专业人员包括广告和市场营销等领域的专业人员。
据英国教育研究国家基金会（NFER）估计到2035年在需要大学学历的职业中需求增长最快的前5个职业是：
计算机程序员高级教师和课堂助理金融经理IT经理IT业务分析师和系统设计师
今天先来看看在STEM专业计算机领域中英国G5院校的实力如何。
2G5计算机科学哪家强
根据QS 2023年最新发布的世界大学学科排名看牛津大学是英国计算机科学专业实力最强的大学排名英国第1世界第5。紧随其后的为剑桥大学排名英国第2世界第7。位于榜单第3的为帝国理工世界排名15。UCL排名英国第4世界第24。（LSE本科不开设计算机科学专业）。
2023年QS计算机学科排名：英国TOP10院校
从以上排名来看G5院校论计算机学科实力牛津>剑桥>帝国理工>UCL。其中牛津和剑桥在总分上差距很小两者仅差11分可以说牛剑两所院校的实力几乎不相上下都是学计算机科学的绝佳选择！
就业能力方面在最新版QS大学排名中牛津大学和剑桥大学的“雇主声誉”和“就业成果”评分都是满分。
3牛剑计算机学科录取要求
下面会从两所学校计算机科学的录取要求和院校最新公布的申录数据分别向大家分别解析申请该专业的能力要求。
牛津大学计算机科学录取要求
● ALevels：A*AA with the A* in MathsFurther Maths or Computing / Computer Science
● IBs：39 (including core points) with 766 at HL (the 7 must be in HL Mathematics)
● 所有申请人都必须在接受面试时参加 MAT（Mathematics Admissions Test）考试
● 雅思：70各个单项不低于65
● 剑桥英语：高级A或B级；熟练A级B或C级
从今年6月公布的牛津大学2022年度申请数据 来看计算机科学专业是上个申请季的最热门专业没有之一。但录取率仅为495% 已经达到平均202个人竞争一个位置。
而根据录取数据看在2022年有669%递交申请的学生与接近912%的最终录取学生成绩都在A*AA及以上其中多达608%的学生成绩在3个A*及以上。
所以想要去牛津计算机科学专业只有1个A*的最低成绩胜算还真不大
剑桥大学计算机科学录取要求
● ALevels：A*A*A
● IBs：4042 points with 776 at Higher Level
● 高等数学A Level将是计算机科学与数学的基本入学要求
● 部分学院要求Further Mathematics；IB高级物理
● 所有申请人都必须在接受面试时参加剑桥大学入学数学考试(CTMUA)
● 某些学院还要求在面试当天参加另外一个考试：计算机科学入学考试(CSAT)
● 雅思：75各个单项不低于70
● 剑桥英语：高级A或B级；熟练A级B或C级
从去年的申录数据来看计算机科学专业也是剑桥大学的大热门专业而最终的录取率仅为84% 。
从学术成绩方面来看虽说官网要求是A*A*A但根据去年发布数据显示超过70%的剑桥申请者成绩是A*A*A*IB40分以上。
其实计算机学科一直是英国院校的热门申请学科。除了牛剑以外UCL、IC的计算机学科专业在每年的申请季都占据当年的申请量的TOP10。
所以技术领域不仅需求量高每年的申请量也是非常大的。有意申请相关专业的同学们需要在学术成绩、语言、文书笔试、面试等提高自己的核心竞争力。
本文转载网络分享，文章版权归作者所有：
免责声明：部分文章是来自大数据AI进行生成，内容仅供学习参考，不承认相关法律责任。如果您发现本站中有涉嫌抄袭或不准确地方的内容，请发送邮件至：glmpjh@163.com进行举报，并提供相关证据，一经查实，本站将立刻删除涉嫌侵权内容。
