江西农业大学排名、专业满意度Top10
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江西农业大学排名、专业满意度Top10
专业满意度—Top10
1、专业:商务英语、评分:4.7、参与人数:17
2、专业:动物医学、评分:4.5、参与人数:147
3、专业:动物科学、评分:4.4、参与人数:154
4、专业:园林技术、评分:4.4、参与人数:13
5、专业:车辆工程、评分:4.4、参与人数:10
6、专业:园林、评分:4.4、参与人数:203
7、专业:会计电算化、评分:4.3、参与人数:14
8、专业:机械设计制造及其自动化、评分:4.3、参与人数:318
9、专业:工商管理、评分:4.3、参与人数:154
10、专业:商务英语、评分:4.3、参与人数:10
专业推荐指数—Top10
1、专业:电脑艺术设计、评分:5.0、参与人数:13
2、专业:模具设计与制造、评分:5.0、参与人数:9
3、专业:商务英语、评分:5.0、参与人数:5
专业推荐人数—Top10
1、专业:园林技术、评分:4.7、参与人数:46
2、专业:计算机应用技术、评分:4.7、参与人数:21
3、专业:营销与策划、评分:4.2、参与人数:17
江西农业大学
综合满意度
3211人投票
评分:4.2
环境满意度
3352人投票
评分:4.4
生活满意度
3051人投票
评分:4.0
☆江西农业大学部分专业介绍
江西农业大学动物医学介绍
【专业特色】动物医学专业办学历史悠久,是我校的传统优势专业,先后评为我省的重点专业、品牌专业和“双一流”特色专业。在近年来的建设和发展中,该专业探索建立“教、学、研、用”相结合的实践教学模式、学生兴趣自助式实践教学模式等新模式。
【师资条件】现有专职教师63人,其中教授12人,副教授28人,中级人员23人。博士学位教师50人,占比80%。,博士生导师10人。
【培养目标】动物医学专业培养具备动物医学方面的基本理论、基本知识和基本技能,能在兽医业务部门、动物生产单位及有关部门从事兽医、防疫检疫、教学和科研等工作的高级科学技术人才。
【主干课程】4门重要的基础课程:大学外语、计算机应用基础、高等数学、马克思主义基本原理;2门重要的基础课程:动物组织与胚胎学、动物生物化学;4门重要的专业课程:动物传染病学、动物寄生虫与寄生虫病学、兽医内科学、兽医外科学。
【学制年限】标准学制4年,修业年限为4-6年,授予农学学士学位。
【考研升学】近三年考研升学率保持在38%以上。
【就业去向】近三年一次性就业率保持在95%左右。学生除了升学,社会就业面广,毕业生一部分在省内外畜牧兽医管理部门和业务部门及政府机构工作,一部分在“外资”、“独资”和“三资”企业集团工作,一部分优秀毕业生在国外留学、进修或劳务输出,一部分自主创业、拥有自己的经济实体。
【发展前景】动物医学专业特别注重加强实践教学环节,强化实践动手能力培养,在“教师队伍”、“教学资源”、“虚拟班级”、“校外教学基地”、“专业兴趣小组”、“本科生导师制”、“专业技能大赛”等方面探索与实践,着力培养动物医学专业学生的实践动手能力,全方位提高动物医学专业学生的培养质量,使学生的综合素质得到了锻炼和提高,完成专业教育向素质教育的转变。
【优秀校友】动物医学专业人才辈出,在政府部门、企事业单位、高校、科研院所和创办企业等领域涌现了一大批优秀校友。
江西农业大学数字媒体艺术介绍
【专业特色】本专业培养在数字媒体领域,融合科学思维和艺术思维进行动态界面艺术设计、用户体验与交互设计、网站整体形象的策划与包装、数字影视节目创作的高素质应用型人才。
【师资条件】本专业现有专业任课老师13名,其中教授1名,副教授7名。
【培养目标】本专业旨在培养具有较强创意能力,系统掌握数字媒体艺术理论和数字媒体应用技术,具有新媒体网络思想和产业思维,进行动态界面艺术设计、用户体验与交互设计、网站整体形象的策划与包装、数字影视节目创作的复合应用型人才。
【主干课程】大学外语、计算机应用、大学语文、马克思主义基本原理、数字图形图像处理、动画短片创作、设计构成、数字媒体概论、中国民间美术、数码摄影摄像、数字界面设计、数字场景设计、数字角色设计、二维动画设计、三维动画设计、动态网页设计、设计素描、设计色彩、影视后期特效制作、MUI界面设计、手机APP设计、电视品牌形象包装等。
【学制年限】四年。
【考研升学】2019年升学率为2%(2019年为第一届毕业生)
【就业去向】2019年毕业生就业率为80%(2019年为第一届毕业生)
【发展前景】数字媒体行业在中国仅电视卡通业一个分支就存在着200亿元/年的巨大市场,据业内人士统计,目前我国数字媒体艺术人才每年在15万左右,市场需求量大。
【优秀校友】唐雯瑶,2019届毕业生,2019年录取德国慕尼黑大学硕士研究生。
江西农业大学水产养殖学介绍
【专业特色】水产养殖专业是江西农业大学“十三五”重点培育专业。水产养殖学专业采用“3+1”模式,构建了夯实基础、注重实践、培养创新的新型人才培养模式;采用“三结合”方式,科研与教学融合、导师与学生一体的全方位共享与结合,全面提升教学条件与水平;采用“内外并举,优势互补”方法,构建校内外实习基地,与地方产业发展相衔接,形成双赢格局;采用“走出去、引进来”策略,组建高效、精干、具备国际化视野的师资队伍,并以教学、科研水平的提高为动力,带动高水平教师队伍的建设。
【师资条件】本专业现有专业教师17人,其中教授3人、研究员2人,副教授7人、讲师3人,实验员2人。
【培养目标】水产养殖学专业培养适应社会主义现代化建设需要、德智体美劳全面发展,具备水产动、植物增养殖及水产动物遗传育种、营养与饲料、特色水产增养殖、水产病害防治等方面的基本理论、基本知识和基本技能;能够在水产养殖生产、教育、科研和管理等部门从事科学研究、教学、水产养殖开发、管理等工作的高级应用科技人才。
【主干课程】2门公共主干课程:大学外语、马克思主义基本原理;2门专业基础主干课程:水生生物学、鱼类遗传与育种学;4门专业主干课程:水产增养殖学、水产动物营养与饲料学、特种水产养殖学、水产动物疾病与防治学。
【学制年限】四年,授予农学学士学位。
【考研升学】近三年考研升学率平均稳定在30%左右。
【就业去向】近三年一次性就业率保持在92%以上。学生除了升学就业,社会就业面广,毕业生一部分在省内外渔政管理部门和业务部门及政府机构工作,一部分在水产品养殖公司、水产技术推广部门工作,一部分优秀毕业生在国外留学,一部分自主创业、拥有自己的经济实体,得到社会普遍肯定和赞誉。
【发展前景】水产养殖学专业在研究内容上主攻淡水兼顾海水养殖、立足江西放眼全国乃至全世界,以国内最大淡水湖——鄱阳湖及长江水系为基础,作赣鄱水产文章;在学科发展上本专业近期目标:在现有校重点学科的基础上努力建设成为江西省高等学校重点学科,争创国家双一流专业;远期目标为世界一流水产学科。
【优秀校友】水产养殖专业人才辈出,在政府部门、企事业单位、高校、科研院所和创办企业等领域涌现了一大批优秀校友。
江西农业大学数据科学与大数据技术介绍
【专业特色】“数据科学与大数据技术”本科专业是教育部2020年批准备案的专业,可授予“理学”或“工学”学位。2019年7月我校计算机与信息工程学院申报了工学类“数据科学与大数据技术”专业,2020年3月成功获批,于2020年9月招生。该专业是在“信息管理与信息系统、信息与计算科学(大数据技术及应用方向)”的基础上继续深入建设的专业。作为本地高校,我校的“数据科学与大数据技术”专业将响应江西省大数据产业加快发展的号召,立足江西,为大数据所催生的新产业、新业态、新经济培养具备扎实数据分析和系统建构能力、了解数据应用场景和价值创造机制的新工科应用型人才。
数据科学与大数据技术的专业建设首先分析了大数据生态,确立人才培养从大数据平台(负责采集和存储)、大数据计算分析、大数据可视化等三个专业方向进行知识能力的培养,使学生熟悉数据采集、数据存储、数据分析、数据可视化等技术,具备大数据应用系统设计、实现及维护的能力,并能发现、分析和解决实际工程技术问题。同时具备良好的工程项目协调、沟通、组织和管理的能力。掌握文献检索方法,具有基本的专业资料分析与综合的能力,了解数据科学、信息技术、大数据产业的发展动态,有良好的文档与科技论文撰写能力。在基础研发、工程设计和实践等方面具有一定的创新意识和能力,具备自主学习和终身学习的能力,有不断学习和适应发展的能力。
【师资条件】本专业拥有一支教学质量较高、科研能力较强的师资队伍,现有高级职称教师16人,中级职称教师9人。学院的学科点拥有省级重点实验室“江西省高等学校农业信息技术重点实验室”及校级科研平台“大数据与计算智能研究中心”。
【培养目标】培养具有良好的人文素养、职业道德、社会责任感和团队合作精神,掌握计算机、数学、统计学等学科的基本理论和方法,熟练掌握大数据采集、处理、分析与应用的技术和手段,具备大数据项目分析挖掘和系统开发的能力,具有广阔的大数据应用视野、较强的工程实践能力、自主学习以及创新能力的复合型高级应用技术人才。
【主要课程】大学英语、马克思主义基本原理、数学类、C语言程序设计、数据结构与算法、数据库原理与应用、操作系统、计算机组成与结构、计算机网络、大数据编程、数据仓库与数据挖掘、多元统计分析、机器学习与Python应用。
【学制年限】学制4年
【考研升学】学院高度重视考研工作,根据近三年数据,学院各专业平均升学率近15%。
【就业去向】能在信息技术企业从事大数据应用开发和系统维护工作;在其他数据密集型行业领域从事大数据分析与挖掘、智能决策支持等方面的工作。
【发展前景】1.大数据系统架构师:大数据平台搭建、系统设计、基础设施;2.大数据系统分析师:面向实际行业领域,利用大数据技术进行数据安全生命周期管理、分析和应用;3.hadoop开发工程师:解决大数据存储问题;4.数据分析师:不同行业中,专门从事行业数据搜集、整理、分析,并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。在工作中通过运用工具,提取、分析、呈现数据,实现数据的商业意义。
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