当今社会，大学生们的就业压力变得越来越大。2022届高校毕业生规模达到1076万，首次突破千万，号称史上最难就业年，在100个年轻人中就有18人待就业。

国家统计局相关负责人表示，截止2021年底，中国灵活就业人数已达2亿人，根据全国高等学校学生信息咨询与就业指导中心数据统计，2020年和2021年全国高校毕业生的灵活就业率均超过16％。

“就业难”已成为当下学校和社会共同关注的突出问题。造成“就业难”的因素有很多，其中主要问题包括高校专业设置与快速变化的市场需求错位，人才结构失衡，供求矛盾加大，学生毕业后的能力与工作场所所需的能力之间存在不匹配等。

那么，如何让学生毕业后的能力与工作场所所需的能力相匹配？学生需要哪些技能来建立成功的职业生涯？

下面为大家分享一份《2022年校园技能报告》，让我们一起了解全球校园技能发展趋势，让学生更好的为未来做好准备。

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今天的大学生面临着一个新的就业市场，这个市场被自动化以及需要新技能所重新配置。不断变化的技能格局正在创造劳动力机会，因为预计到2025年，全球经济将增加1.49亿个新的数字工作岗位。然而，雇主和学生都认为，当前学生毕业后的能力与工作场所所需的能力之间存在不匹配。

世界最大的在线课程平台之一Coursera发布《2022年校园技能报告》，该报告评估了在Coursera上学习的高等教育学生的技能熟练程度和就业准备情况，并揭示了不同群体的校园学习者的技能趋势和职业路径。

《2022年校园技能报告》探讨了世界各地学生的技能趋势，并确定了高等教育机构可以采取的关键步骤，以更好地与行业保持一致，提高学生的就业能力，增加学生的入学率。

该报告衡量校园学生对5个新兴角色的技能，为10个学科提供技能途径，并突出了9个国家的学生技能趋势。

以下为部分摘要内容：

· 学生最需要的职位是数据科学家，数据分析师，软件工程师，机器学习工程师和营销专家。例如，在印度，大约18%的Coursera for Campus学生希望成为软件工程师，而15%的人希望成为数据科学家。

· 尽管世界各地的学生在获得与工作相关的技能的基本能力方面取得了一些进展，但大多数人尚未达到过渡到这些工作所需的能力。

· 渴望成为中小学教师的艺术和人文学科学生和教师优先考虑沟通，研究和写作技巧。

· 商科学生对数据分析和财务分析的兴趣程度与对营销和咨询的兴趣水平相似。为了流利地掌握数据，他们寻求计算机编程和机器学习的知识。

· 工程专业学生的主要工作是软件工程师和数据科学家，因此他们优先考虑数学，统计编程和计算机编程等基本技能。

· 数据科学家是健康科学学生的首选工作，他们正在获得数据分析，数据管理和一般统计的知识，可以帮助他们为健康技术做出贡献。

· 社会科学学生的主要工作选择是研究人员，数据分析师和经济学家。为了补充他们的研究技能，他们正在开发统计编程和商业分析技能。

五个新兴职业——数据分析师、数据科学家、机器学习工程师、市场营销专家和软件工程师。

虽然这些工作大部分是入门级的，但数据科学家和机器学习工程的角色可能需要额外的资格证书以及过往的工作经验。根据世界经济论坛的报告，这些工作是全球需求最大、增长最快的工作之一。这种上升趋势预计将在未来几年继续下去。

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学生是否具备了进入新兴工作所需的技能？

经过分析研究后，得出以下结论：

· 学生最感兴趣的新兴工作是数据科学家、数据分析师、软件工程师、机器学习工程师和营销专家。虽然学生已经取得了不小的进步，以获得基本熟练的工作相关技能，但大多数还没有达到目标技能熟练过渡到这些工作。

· 计划从事数据科学家和数据分析师工作的学生必须专注于提高他们的数据可视化技能，以及基础的数学、概率和统计技能。

· 虽然绝大多数对成为软件工程师感兴趣的学生都精通软件工程，但只有一小部分人具备这一角色所需的中级软件工程技能。这一差距可以通过编程语言、数据结构和操作系统的课程，以及实际的编码项目来弥合。

· 机器学习、概率和统计是那些渴望成为机器学习工程师的学生最需要的技能——然而，为了确保这些角色，他们必须提高他们在计算机和统计编程方面的能力。

· 对成为市场营销专家表现出兴趣的学生在沟通和数据分析软件技能方面表现出优势。这种配对符合现代营销的要求，即故事和数据相结合。

报告介绍了9个国家的学生技能趋势。

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印度的学生正在学习区块链、云计算和移动开发，为整个技术行业的工作做好准备。

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在沙特阿拉伯，学生将人与商业技能相结合。为了增加加入私营部门的机会，学生正在发展写作和情商技能，以自信地领导团队和策略。

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虽然编程在墨西哥很受欢迎，但为了准备在蒂华纳和瓜达拉哈拉等不断发展的技术中心任职，学生可以提高互动设计和人工智能的技能。

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在除菲律宾和美国以外的所有国家，Coursera上女生的注册人数都落后于男生。

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所有国家的学生都被他们进入快速发展的数字行业和创业场景所需的技术和数据技能所吸引。

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学生在10个学科中学习的技能与他们感兴趣的工作之间的途径。

1、艺术与人文

许多艺术和人文学科的学生渴望从事教育事业，并表示大学教授和K-12教师是他们的首选工作。另一些人则倾向于教育领域以外的职位，比如平面设计师和建筑师，这些职位需要广泛的人力、商业和数字技能。

2、生物科学

虽然许多生物科学专业的学生计划从事教学、医学和研究工作，但其他人对快速增长的数据科学家的角色表示出兴趣，数据科学结合了统计学和计算机科学的框架，需要数学和技术技能的多样化组合。事实证明，这些技能对于希望成为教授、医生和研究人员的学生同样有价值，因为数字化和大数据正在重塑这些职业。

3、商业

商科学生正在考虑各种各样的工作，包括市场营销专家、商业顾问和企业家。数据分析师和金融分析师也在他们的首选工作之列。这一发现可能反映了商业技能和数据技能之间越来越多的重叠。

4、计算机科学

计算机科学专业的学生渴望成为软件工程师、数据科学家和机器学习工程师。在未来几年，随着技术进步改变商业模式和消费者预期，这些工作预计将成为世界上增长最快和最受欢迎的工作。

5、教育

虽然许多教育专业的学生把自己想象成教授和K-12教师，但有很大一部分人渴望成为数据科学家、软件工程师和企业家。这些进入数据和技术领域的途径为职业发展提供了充足的机会，但它们需要专业的技术技能组合。

6、工程

工科学生渴望从事技术变革前沿的工作，包括软件工程师、数据科学家和机器学习工程师。尽管这些领域的快速创新带来了巨大的增长，但也带来了挑战：其中最重要的是需要跟上不断发展的数字技能的步伐。

7、健康科学

医生、研究人员和药剂师是健康科学专业学生最喜欢的工作，紧随其后的是数据科学家。他们的偏好可能反映了健康与技术之间日益增长的联系，因为数据、算法和数字工具有望改善患者的结果，扩大医疗服务的覆盖面，并开辟诊断和治疗的新方法。

8、数学和统计

数学和统计专业的学生将数据科学家、数据分析师和机器学习工程师列为他们最渴望的工作:这一趋势表明他们对数据驱动专业的吸引力。随着数据迅速成为世界上最宝贵的经济资源，这些工作为创新和增长提供了巨大的机会

9、物理科学

虽然研究和学术领域吸引了许多自然科学专业的学生，但数据科学家和软件工程师等工作也有很大的吸引力。这两种路径是相辅相成的，因为数据流畅性在学术和商业环境中都越来越有价值。

10、社会科学

特定学科的工作，如教授、研究员、经济学家和心理学家，吸引了许多社会科学专业的学生，而其他人则渴望成为数据分析师和数据科学家。这些平行的轨迹展示了社会科学如何让学生为各种高成长角色做好准备，其中许多角色涉及到综合和理解数据的需要。