国考一般几月

​国家公务员考试(国考)通常在每年11月底至12月初举行,2025年国考笔试时间为12月1日,专业科目笔试则安排在11月30日。​​关键时间节点包括:10月中旬报名、11月初确认缴费、11月底打印准考证,次年1月查询成绩。考试分为公共科目(行测、申论)和专业科目,招录流程固定但需以当年公告为准。

  1. ​考试时间规律​​:近五年国考笔试多固定在11月最后一个周日或12月第一个周日,如2025年为12月1日,专业科目提前一天。特殊情况下(如政策调整)可能微调,需关注官方通知。
  2. ​报名与流程​​:报名窗口为10月15日-24日,资格审查后需在11月初完成缴费确认,11月底打印准考证。逾期未操作视为放弃资格。
  3. ​考试内容​​:公共科目包括行测(135题/120分钟)和申论(主观题),部分职位加试外语或专业科目(如金融监管、公安岗位)。
  4. ​招录特点​​:突出政治标准,基层岗位占比超70%,应届生定向招录计划达2.67万个,部分职位放宽学历或户籍限制。
  5. ​备考建议​​:行测需强化速算与逻辑,申论关注时政热点;专业科目参照大纲复习,如金融岗侧重经济法规,公安岗考察执法知识。

考生应提前规划复习,及时查看国家公务员局官网避免错过节点,同时警惕非官方培训信息。国考竞争激烈,合理选岗与科学备考是关键。

本文《国考一般几月》系辅导客考试网原创,未经许可,禁止转载!合作方转载必需注明出处:https://www.fudaoke.com/exam/2453104.html

相关推荐

12月什么国考出成绩了

2025年国考笔试已于 2024年12月1日 完成,具体成绩公布时间如下: 笔试时间 2025年国考笔试于2024年11月30日和12月1日举行,具体时间由各招录单位另行通知。 成绩公布时间 笔试成绩预计在 2025年1月上旬 公布,但具体日期尚未确定。建议通过以下方式获取最新信息: 关注国家公务员局官网(http://www.scs.gov.cn/); 留意各招录单位发布的面试通知。

2025-05-03 医学考试

大数据和金融学哪个比较好

‌大数据和金融学各有优势,关键取决于个人职业规划:大数据适合技术型人才,金融学更适合商业分析方向。大数据就业面广、薪资高,但学习门槛较高;金融学职业路径清晰,但对学历要求较高。 ‌ ‌行业需求对比 ‌ 大数据技术广泛应用于互联网、医疗、零售等领域,人才缺口持续扩大,尤其是数据分析师、算法工程师等岗位。金融学毕业生主要进入银行、证券、保险等传统行业,竞争激烈但稳定性较强

2025-05-03 医学考试

大数据金融是什么意思

大数据金融是指金融机构通过收集和分析海量非结构化数据(如交易记录、社交媒体数据等),对客户行为进行深入挖掘,从而提供个性化服务、优化风险控制和提升业务效率的一种金融模式。其关键亮点在于精准营销、实时风控和智能化服务 。 核心特点 精准营销 :通过分析客户消费习惯和偏好,金融机构可以精准定位目标客户,制定个性化的营销策略,提高市场转化率。 实时风控 :利用大数据技术,金融机构能够实时监测交易行为

2025-05-03 医学考试

12月是省考还是国考

根据搜索结果综合分析,12月公务员考试以国考为主,但需注意部分省份可能安排省考。具体如下: 国考时间安排 国家公务员考试通常在每年11月底或12月初进行笔试,由中央组织部、人社部等统一组织,覆盖中央及直属机构岗位。 省考时间安排 省考时间因省份而异,多数省份集中在3-4月,但少数省份(如北京、上海等)可能安排在12月或次年1月。12月省考相对较少见,但存在可能性。 区分建议 关注官方公告

2025-05-03 医学考试

大数据与会计和金融管理哪个好

金融管理和大数据与会计的选择需根据个人职业规划,两者各有优势: 一、核心差异对比 专业侧重点 金融管理 :侧重金融控制、投资决策等宏观管理领域,与资金运作直接相关。 - 大数据与会计 :融合大数据技术,强化财务核算、数据分析及税务处理,注重财务信息化应用。 课程设置 金融管理课程更偏向金融理论、市场分析等;大数据与会计则包含财务软件操作、数据挖掘等实践技能。 二、就业方向对比 金融管理

2025-05-03 医学考试

大数据这个方向有前途吗

大数据方向有前途。 随着全球数据量的爆炸式增长,大数据技术在各行各业中的应用越来越广泛,其重要性也日益凸显。 1. 市场需求旺盛 大数据专业人才的需求持续增长。根据相关报告,未来几年大数据领域的人才缺口将达到数百万。企业对大数据工程师、数据科学家、数据分析师等职位的需求量很大,这为从事大数据方向的人员提供了广阔的就业空间。 2. 行业应用广泛 大数据技术在金融、医疗、零售、制造

2025-05-03 医学考试

大数据风险评估报告

​​大数据风险评估报告是识别、分析和应对数据驱动业务中潜在威胁的关键工具,其核心价值在于通过量化分析揭示数据安全、合规及业务连续性风险,并​ ​ ​​提供可落地的优化建议​ ​。 ​​数据资产识别与分类​ ​ 明确评估范围是首要步骤,需梳理企业数据资产(如用户信息、交易记录、AI模型等),按敏感度分级(公开、内部、机密),并标注存储位置与流转路径。例如,金融行业需重点监控客户征信数据

2025-05-03 医学考试

大数据难学吗?

有一定难度 大数据的学习难度因人而异,但综合多方面信息分析如下: 一、学习难度分析 知识体系庞大且跨学科 大数据涉及数学(统计学、线性代数)、计算机科学(编程、数据库)、数据工程等多领域知识,对学习者的综合素养要求较高。 技术更新快 行业技术迭代迅速,需持续学习Hadoop、Spark等框架,以及Python、Java等编程语言的新特性。 实践与理论结合要求高 仅掌握理论无法满足实际需求

2025-05-03 医学考试

大数据金融的法律风险有哪些AI

​​大数据金融的法律风险主要集中在数据隐私泄露、算法歧视、合规性不足及技术黑箱等问题上,而AI技术的应用既能放大这些风险,也能通过智能合规工具、透明化算法等手段提供解决方案。​ ​ ​​数据隐私与安全风险​ ​ 金融机构依赖海量用户数据(如交易记录、信用信息)进行AI建模,但过度采集或共享可能违反《个人信息保护法 》的“最小必要原则”。例如,未经明确授权使用社交数据评估信用,可能引发法律纠纷

2025-05-03 医学考试

金融科技应用需要电脑吗

金融科技应用并不一定需要电脑,许多服务和功能已经通过移动设备实现。 1. 移动设备普及推动无电脑金融科技应用 随着智能手机的普及,金融科技应用逐渐从电脑端转向移动端。如今,用户可以通过手机完成支付、转账、投资、理财等多种金融服务,如支付宝、微信支付等。 2. 典型案例:无电脑金融科技应用场景 移动支付 :如支付宝和微信支付,用户通过手机即可完成日常消费、转账等操作,无需依赖电脑。 投资理财

2025-05-03 医学考试

贵州国考是12月几号考

​​2025年贵州国考公共科目笔试时间为12月1日​ ​,考试涵盖行政职业能力测验和申论两科,全国统一开考。贵州地区共招录914人,应届生岗位占比超60%,政治理论考核比重提升,基层岗位计划达2.75万个,凸显招录政策向应届生和基层倾斜的特点。 ​​考试时间与科目安排​ ​ 公共科目笔试定于12月1日,上午9:00-11:00考《行政职业能力测验 》,下午14:00-17:00考《申论 》

2025-05-03 医学考试

番茄作者常见问题解答

根据番茄小说平台规则及作者常见问题,整理以下核心解答: 一、作品上架与审核 上架流程 作者在木叶文学网完成作品创作后,可通过番茄小说APP个人主页查看已发布作品,或通过老书介绍页的作者名称进入主页查看新书。 审核机制 未通过平台安全审核的作品或已下架作品将无法在番茄展示,签约作品是搜索的必要条件。 二、作品曝光与推荐 冷启机制 签约作品需满足:10万字+50章+通过安全审核

2025-05-03 医学考试

大数据在金融行业的案例

大数据在金融行业的应用案例广泛,主要涵盖风险管理、投资决策、客户服务、反欺诈及产品创新等方面。以下是具体案例分析: 一、风险管理与信用评估 实时风险监测 银行通过分析客户交易记录、信用历史及社交媒体行为,实时识别异常交易和潜在风险,例如某银行利用大数据风控系统提前预警高风险客户。 精准信用评分 结合多维度数据(如消费习惯、还款能力、社交网络信息),构建客户画像,实现信用评估的精准化

2025-05-03 医学考试

大数据在金融领域的应用

风险管理、精准营销、智能投顾 大数据在金融领域的应用已渗透至多个核心业务环节,通过数据驱动的决策支持系统,显著提升了金融机构的运营效率和服务质量。以下是主要应用方向及具体场景: 一、风险管理 信用风险评估 通过整合信用报告、消费行为、社交媒体等多维度数据,实现客户信用评分的精准化,降低不良**率。例如,利用机器学习算法识别传统评估方法难以捕捉的风险因素。 市场与交易风险管理 实时监测市场波动

2025-05-03 医学考试

大数据的理解

大数据的理解可从以下五个核心维度展开: 一、基本定义 大数据指无法通过传统软件工具在合理时间内处理的数据集合,需采用新技术(如分布式计算、云计算)进行存储、分析和利用。其核心在于数据量、类型、处理速度及价值密度的显著特征。 二、核心特征(4V模型) 数据量大(Volume) 数据规模呈爆炸式增长,涵盖结构化(如数据库)和非结构化(如文本、图像)数据,主要来源于互联网、传感器等。

2025-05-03 医学考试

大数据在金融领域的影响

大数据在金融领域的影响主要体现在风险控制、精准营销、客户关系管理、产品创新和用户体验提升等方面。以下从多个角度详细阐述大数据如何推动金融行业的发展。 1. 风险控制 大数据通过分析历史交易数据、用户行为等,帮助金融机构更精准地识别和防范金融风险。例如,利用大数据技术,银行可以及时发现异常交易,有效打击欺诈行为;保险公司则通过分析客户数据,优化风险评估模型,降低赔付率。 2. 精准营销

2025-05-03 医学考试

国内ai大模型

国内AI大模型近年来取得突破性进展,‌百度文心大模型、阿里通义千问、华为盘古等代表性产品已在自然语言处理、多模态理解等领域达到国际先进水平 ‌。这些大模型通过海量数据训练和算法优化,显著提升了语义理解、内容生成等核心能力,并逐步应用于搜索、办公、医疗等实际场景。 ‌技术架构创新 ‌ 国内大模型普遍采用Transformer架构,参数规模从百亿级扩展到万亿级

2025-05-03 医学考试

ai加金融

​​AI+金融的SEO科普:如何打造符合Google EEAT标准的高质量内容?​ ​ ​​关键亮点​ ​:AI在金融领域的应用已从智能投顾、风险管理扩展到反欺诈和个性化服务,但内容创作需满足​​专业性、经验、权威性、可信度​ ​四大核心标准,才能赢得搜索引擎和用户的双重信任。 ​​专业性​ ​:内容需体现对AI金融技术的深度理解,例如机器学习在信用评估中的应用或NLP在智能客服中的实践

2025-05-03 医学考试

中国10强金融科技上市公司

根据权威信息源,中国金融科技上市公司排名存在不同时期的差异,主要分为以下两类: 一、2022年11月市值排名(综合实力) 中国平安 :市值8216.97亿元,保险行业龙头 交通银行 :市值3505.2亿元,银行领域佼佼者 东方财富 :市值2444.62亿元,金融科技信息服务代表 海通证券 :市值1167.94亿元,券商信托行业标杆 北京银行 :市值907.03亿元,区域银行标杆

2025-05-03 医学考试

ai大模型官网入口

​​AI大模型官网入口是用户获取官方资源、技术文档及最新动态的核心渠道,其优化需围绕权威性、时效性与用户体验展开。​ ​ 通过精准匹配用户搜索意图、强化技术文档的专业度、确保官网信息透明可验证,可显著提升在Google EEAT标准下的搜索排名与用户信任度。 ​​关键词与搜索意图适配​ ​ 用户搜索“AI大模型官网入口”时

2025-05-03 医学考试
查看更多
首页 顶部