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人社部新增18个职业,就业新机会来了
人社部新增18个职业，为就业市场带来新机会 3月18日，人社部正式发布了18个新职业，这些新职业广泛分布在集成电路、人工智能、现代服务业等多个产业领域，为就业市场注入了新的活力与机遇。新职业的行业分布 此次人社部发布的新职业，涵盖了多个前沿和热门行业。
针对人社部发布的18个新职业，在选择专业时，可以基于各个新职业的定义及所需技能进行考虑。以下是对这些新职业及其对应专业的详细分析： 集成电路工程技术人员 定义：从事芯片需求分析、芯片架构设计、芯片详细设计、测试验证、网表设计和版图设计的工程技术人员。
综上所述，人社部最新发布的18个新职业中包括家庭教育指导师，这一职业的正式纳入将为国家认可的职业证书颁发提供有力支持，同时也将为家庭教育领域注入新的活力和动力。未来，家庭教育指导师将成为推动家庭教育发展的重要力量，为更多家庭带来专业的指导和帮助。
储能电站运维管理员：储能电站是新能源领域的重要组成部分，储能电站运维管理员负责储能电站的日常运行和维护工作，确保电站的安全、稳定和高效运行。新职业与我们的关系 提供更多就业机会：这些新职业的诞生为我们提供了更多的就业机会和选择空间。
自2019年以来，人社部已发布了多批新职业，涵盖人工智能工程技术人员、电子竞技运营师等。而此次新增的19个职业中，如“生成式人工智能系统应用员”、“智能制造系统运维师”等，进一步体现了数字经济时代对新型人才的需求。
个新职业种类繁多，我比较关心的是以下4个职业二手车经纪人，汽车救援员、食品安全管理员和碳排放管理员。随着我国经济社会经济的不断发展，新的职位职业也不断涌现，这些职业的出现一方面反映了我国经济健康的发展良好势头，一方面也为很多人提供了更多的择业和就业机会。
数据标注工作好做吗?
1、体力活，累。跟工地民工，外卖员，一个性质。但工作环境比好，工资都不怎么，工资肯定是加班加出来疫情对数据标注的影响的。每天疫情对数据标注的影响的工作内容就是打开雷达扫描出的场景的3D点云图，对照实景照片，根据标注规则用立方体框标注出车，人，交通牌等物体。工作非常简单，也相对轻松疫情对数据标注的影响；但非常费颈椎，有颈椎病和腱鞘炎会非常难受。
2、虽然数据标注工作有一定的难度，但它也是一个重要的职业，特别是在人工智能和机器学习领域快速发展的今天。此外，随着技术的不断进步，数据标注工具和平台也在不断优化，使得标注工作变得更加高效和便捷。
3、数据标注员的工作确实辛苦，它与工地农民工、外卖员等行业在体力劳动方面有相似之处。然而，数据标注员通常享有更好的工作环境，尽管收入水平并不高，而且工资往往依赖于加班。 数据标注员的日常任务包括开启由雷达扫描生成的3D点云图，并将其与实际场景照片进行对照。
4、初级标注员主要负责基础的数据标注工作，门槛相对较低；而中级工（质检员）则需要对任务有更深的理解判断，薪酬也会相应提高；高级工（小组长）则主要负责管理和协调工作，需要具备较强的责任心和情商等能力。到疫情对数据标注的影响了数据工程师级别，则已经脱离了数据标注的环节，参与到算法环节中去，薪资水平也会大幅提升。
5、也可能因为平台项目不稳定而面临无数据可做的困境。这种不确定性使得新手难以规划自己的工作和生活。综上所述，数据标注行业并非外界所想象的那样光鲜亮丽。对于想要通过数据标注赚钱的朋友而言，需要谨慎考虑市场竞争、行业现状以及自身条件等因素。在做出决定之前，最好进行充分的市场调研和风险评估。
6、行动建议利用业余时间尝试：若时间充裕，可通过龙猫众包报名，备注公会ID4639（氛围好、任务易做），体验数据标注工作。持续学习提升技能：通过免费培训掌握基础技能，后续通过实践和进阶课程提高效率。关注行业动态：数据标注行业处于红利期，早期参与可积累经验，为未来职业发展打下基础。
百度的新冠数据报告存在问题
1、缺乏基础校验：现有确诊数值异常（远超合理范围）本应通过简单对比（如与分地区数据总和）被快速识别，但长期未修正，说明数据审核流程存在漏洞。用户反馈响应不足：若百度未建立有效的用户反馈机制，或对数据问题重视不够，可能导致类似错误持续存在。
2、统计数据的客观性与实际情况的差距 客观性与实际情况：虽然中国政府不存在故意低估新冠 亡人数的问题，但客观上统计数据与实际情况可能存在差距。这主要是由于形势的不断变化，以及中国官方判断的调整所致。
3、数据代表性不足：百度搜索量可能受多种因素（如季节性疾病、媒体报道）干扰，无法直接等同于疫情传播。因果关系推导薄弱：停车数据异常可能与医院日常运营、患者就诊习惯变化相关，缺乏直接证据支持与新冠的关联。学术规范性争议：部分学者认为，此类研究需更严谨的统计模型和交叉验证，而非简单依赖单一数据源。
数据的重要性
1、人工智能时代的数据驱动特性使得数据成为关键资源，智能系统能够通过大数据分析和机器学习识别模式、预测趋势并做出决策。例如，电商平台利用用户数据推荐商品，提高了销售额和用户体验。 自动化与智能化是人工智能时代的另一特性，智能机器人和自动化系统替代了部分人力劳动，提高了生产效率。
2、数据是总结的核心要素，其价值体现在提升总结的客观性、精准性与说服力。以下从多个维度阐述数据的重要性：客观反映工作成果总结的核心目的是记录与分析工作，而数据是量化成果的直接工具。
3、在数据化时代，数据的重要性已得到充分体现，尤其在快消品与新零售领域，数据已成为驱动业务优化、精准决策的核心要素。具体体现在以下方面： 数据化支撑业务精细化运营单店运营优化：便利店行业因顾客群体、商圈差异大，需实现“千店千面”。
4、结论数据是AI系统的基石，尤其在涉及生命安全、社会公平的高风险场景中，其质量直接决定技术的可信度与可持续性。当前实践中，数据工作常被低估，导致“数据级联效应”频发。未来需通过：重构开发流程：将数据质量纳入模型评估的核心指标。培育数据文化：提升数据工作的专业性和认可度。
5、数据是决策的基础 企业运营过程中，无论是制定战略、优化产品，还是调整营销策略，都需要基于数据进行决策。数据能够客观、真实地反映市场状况、用户需求以及企业运营情况。通过对数据的深入分析，企业能够发现潜在的市场机会、用户痛点以及运营瓶颈，从而做出更加精准、有效的决策。
6、数据在当今社会具有极其重要的地位。其重要性主要体现在以下几个方面：记录重要信息：数据能够准确、详细地记录下各类重要信息，无论是工作汇报、学习成果还是日常生活中的消费记录等，数据都是不可或缺的载体。增强说服力：相较于普通的语言描述，数据以其客观、准确的特性，更能增强信息的说服力。
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