对于新手来说，以下几个专业在未来十年内都有很好的就业前景：

人工智能与机器学习

核心方向：算法开发、自然语言处理、机器学习、机器人技术、AI伦理与安全、AI医疗、工业智能化。

推动因素：AI技术渗透各行业（医疗、金融、制造），全球AI人才缺口持续扩大。

就业领域：科技巨头（算法工程师）、智能制造（工业AI优化）、医疗（影像诊断）、自动驾驶。

建议：强化数学与编程基础，关注AI伦理与跨领域应用（如AI+生物）。

数据科学与大数据技术

核心方向：数据分析、商业智能、数据安全、边缘计算。

核心技能：Python/R编程、统计学、云计算。

推动因素：数据量指数级增长，企业数字化转型需求。

就业领域：电商用户分析、金融风控、政府智慧城市建设等。

建议：掌握Python/SQL等工具，积累行业场景分析经验（如金融、零售）。

计算机科学与技术

核心方向：软件开发、人工智能、云计算、网络安全。

推动因素：数字化时代对计算机科学专业人才的需求不断增加。

就业领域：互联网、金融、制造、医疗等各个领域。

建议：注重实践项目经验，掌握编程语言和相关技术框架。

软件工程

核心方向：软件开发、测试、维护与项目管理。

推动因素：软件行业快速发展，企业需求旺盛。

就业领域：IT企业、软件开发公司、科研机构等。

建议：学习软件开发的完整生命周期，掌握相关工具和技术。

信息安全

核心方向：网络安全防护、数据安全。

推动因素：网络安全问题日益突出，企业和个人对信息安全的需求增加。

就业领域：网络安全公司、金融机构、政府部门等。

建议：了解网络安全的基本原理和最新技术，考取相关认证。

护理学

核心方向：临床护理、护理管理、护理教育。

推动因素：社会老龄化加剧，对护理人才需求增加。

就业领域：医院、诊所、护理机构等。

建议：注重实践技能的培养，考取相关资格证书。

环境科学与工程

核心方向：环境监测、环境评估、环境治理。

推动因素：全球环保需求增加，环保产业发展迅速。

就业领域：环保企业、政府部门、科研机构等。

建议：学习环境科学的基本理论和实际操作技能。

数据科学

核心方向：数据分析、商业智能、人工智能、机器学习。

推动因素：大数据时代的来临，企业对数据科学家的需求急剧增加。

就业领域：金融、电商、政府、医疗等各个领域。

建议：掌握数据分析工具和技术，积累实际项目经验。

这些专业不仅就业前景广阔，而且薪资待遇相对较高。建议新手根据自身兴趣和职业规划，选择适合自己的专业进行深入学习。同时，不断实践和提升自己的专业技能，以便在就业市场中脱颖而出。