摘要: 原標(biāo)題:在美國讀理工科很好找工作嗎?不盡如此 全美范圍內(nèi),教育的重中之重可以被總結(jié)為由四個(gè)首字母構(gòu)成的縮略詞:STEM。這是情有可原的。精通科
原標(biāo)題:在美國讀理工科很好找工作嗎?不盡如此
全美范圍內(nèi),教育的重中之重可以被總結(jié)為由四個(gè)首字母構(gòu)成的縮略詞:STEM。這是情有可原的。精通科學(xué)(science)、技術(shù)(technology)、工程(engineering)和數(shù)學(xué)(mathematics),對(duì)任何一個(gè)想要促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、推動(dòng)科技創(chuàng)新、創(chuàng)造工作崗位的國家來說都至關(guān)重要。
STEM運(yùn)動(dòng)已開展多年,得到了秉持各種意識(shí)形態(tài)的政策制定者的支持,受到了各個(gè)地方的學(xué)校以及從基督教女青年會(huì)(YWCA)到男童子軍(BoyScouts)等諸多組織的歡迎。目前,這個(gè)由國家科學(xué)基金會(huì)(NationalScienceFoundation)率先提倡和推廣的概念,正被當(dāng)成描述性識(shí)別符來使用。“她是一個(gè)STEM”,通常有恭維之意,指的是在大學(xué)入學(xué)資格大抽獎(jiǎng)中具有優(yōu)勢(shì)的人。
公眾對(duì)STEM教育的很大一部分興趣是基于這樣一種假設(shè):這些領(lǐng)域有大把的工作機(jī)會(huì)。有些的確有,有些則不然。STEM是很寬泛的范疇,跨越很多學(xué)科和職業(yè),從軟件工程師和數(shù)據(jù)科學(xué)家,到地質(zhì)學(xué)家、天文學(xué)家和物理學(xué)家。
最近的研究越來越清楚地表明,高薪STEM工作崗位中,“T”類崗位數(shù)量最大(尤其是計(jì)算機(jī)類)。
今年早些時(shí)候,招聘網(wǎng)站Glassdoor按本科所學(xué)專業(yè),對(duì)勞動(dòng)者步入職場(chǎng)前五年的基本工資中位數(shù)做了排名。計(jì)算機(jī)科學(xué)位居榜單首位(70,000美元),第二名是電子工程(68,438美元)。該研究所涉專業(yè)工資墊底的是生物技術(shù)(48,442美元)和生物化學(xué)(46,466美元);研究還表明,在STEM專業(yè)中,女性的比例總體而言是偏低的。
“計(jì)算機(jī)技術(shù)的地位與傳統(tǒng)科學(xué)大相徑庭,”Glassdoor的首席經(jīng)濟(jì)學(xué)家安德魯·張伯倫(AndrewChamberlain)說。
領(lǐng)英(LinkedIn)的研究人員列出過需求量最大的技能。去年的前十名都是計(jì)算機(jī)類技能,其中包括云計(jì)算、數(shù)據(jù)挖掘、統(tǒng)計(jì)分析、編寫智能手機(jī)應(yīng)用程序等專門技能。
在近期的分析中,華盛頓大學(xué)(Universityof Washington)的計(jì)算機(jī)科學(xué)教授愛德華·拉佐夫斯卡(EdwardLazowska)關(guān)注了美國勞工統(tǒng)計(jì)局(Bureauof LaborStatistics)對(duì)STEM領(lǐng)域的勞動(dòng)用工預(yù)測(cè)。在截至2024年的10年間,新增的STEM工作崗位有73%會(huì)是計(jì)算機(jī)類職位,而物理科學(xué)和生命科學(xué)類職位分別只占3%。
科學(xué)教育與政策專家邁克爾·S·泰特鮑姆(MichaelS.Teitelbaum)表示,所有美國人都應(yīng)該掌握起碼的科學(xué)和數(shù)學(xué)原理。但他認(rèn)為,一些STEM的擁護(hù)者——通常是科技公司的高管和說客——發(fā)出的警告是有害處的,他們說美國正面臨令人擔(dān)憂的STEM勞動(dòng)者短缺問題,然而這種警告所依據(jù)的短缺出現(xiàn)在相對(duì)較少的幾個(gè)快速發(fā)展的領(lǐng)域內(nèi),比如數(shù)據(jù)分析、人工智能、云計(jì)算和計(jì)算機(jī)安全等。
“將其泛化至STEM涉及的所有領(lǐng)域,會(huì)造成誤導(dǎo),”身為哈佛法學(xué)院(HarvardLaw School)勞動(dòng)和工作生活項(xiàng)目(Laborand Worklife Program)高級(jí)研究員的泰特鮑姆說。“我們?cè)谡`導(dǎo)大批年輕人。”
STEM專業(yè)的失業(yè)率或許很低,但并非所有本科畢業(yè)生最終都能找到與專業(yè)對(duì)口的工作:美國國家科學(xué)基金會(huì)(NationalScienceFoundation)2013年的一項(xiàng)調(diào)查顯示,生命科學(xué)畢業(yè)生只有13%找到了專業(yè)對(duì)口的工作,物理學(xué)只有17%。計(jì)算機(jī)科學(xué)是STEM領(lǐng)域唯一實(shí)現(xiàn)半數(shù)以上畢業(yè)生找到對(duì)口工作的學(xué)科。
如果物理學(xué)家和生物學(xué)家想要在數(shù)字經(jīng)濟(jì)繁榮發(fā)展的時(shí)代分一杯羹,少數(shù)專家型初創(chuàng)公司會(huì)培訓(xùn)他們,為他們找到數(shù)據(jù)科學(xué)家、人工智能程序員之類的工作。
洞見數(shù)據(jù)科學(xué)人才培養(yǎng)項(xiàng)目(InsightData Science FellowsProgram)在紐約、波士頓、西雅圖和加州帕洛阿托都有辦事處,于五年前開啟了其第一個(gè)培訓(xùn)項(xiàng)目,目前已有900名受訓(xùn)者進(jìn)入Facebook、領(lǐng)英、Airbnb、亞馬遜(Amazon)和微軟(Microsoft)等公司工作。該項(xiàng)目創(chuàng)始人是物理學(xué)家杰克·克拉姆卡(JakeKlamka),他之前總是聽硅谷的高管們說他們考慮過聘請(qǐng)傳統(tǒng)科學(xué)家,但把這些人變成技術(shù)專家似乎既耗時(shí)間又有風(fēng)險(xiǎn)。于是克拉姆卡判定,他可以創(chuàng)辦一家公司,幫助科學(xué)家更順暢地進(jìn)入科技行業(yè)。
卡洛斯·法哈姆(CarlosFaham)走的就是這條路。他的學(xué)術(shù)生涯成就卓著,獲得過一系列助學(xué)獎(jiǎng)和獎(jiǎng)學(xué)金。他在布朗大學(xué)(BrownUniversity)獲得的博士學(xué)位是暗物質(zhì)物理學(xué)方向。從那里畢業(yè)后,他曾在勞倫斯伯克利國家實(shí)驗(yàn)室(LawrenceBerkeley National Laboratory)從事博士后研究。
法哈姆很喜歡在那里做研究,但過了近兩年后,他感受到了生活的壓力。那時(shí)他已經(jīng)在大學(xué)、研究生院和碩博研究領(lǐng)域度過了12年。他的下一步將是在全國各地爭(zhēng)取為數(shù)不多的終身教授職位。在消費(fèi)水平很高的灣區(qū),他賺的還不夠。一名博士后研究員通常每年掙4萬到6萬美元。
法哈姆為自己的物理學(xué)研究做過認(rèn)真的計(jì)劃。他申請(qǐng)過科技公司的一些職位,認(rèn)為他們會(huì)渴望雇傭一個(gè)有他這種學(xué)術(shù)能力的人。但他得不到面試機(jī)會(huì)。他們說他的背景太學(xué)術(shù)化了。在幾次電話篩選面試中,他表現(xiàn)得很笨拙,因?yàn)樗⒉皇煜そy(tǒng)計(jì)和機(jī)器學(xué)習(xí)方面的問題。
“感覺就像全速撞到一面墻上,真的很丟臉,”他回憶說。
2015年,法哈姆參加了為期七周的洞見數(shù)據(jù)科學(xué)人才培養(yǎng)項(xiàng)目。該項(xiàng)目沒有正式的課程。除了業(yè)內(nèi)人士的一些指導(dǎo)課,剩下的時(shí)間都用來制作一個(gè)產(chǎn)品——他的產(chǎn)品是一個(gè)在視頻中識(shí)別和跟蹤人臉的軟件——以及面試培訓(xùn)。后者涉及在白板上解決一個(gè)編程問題,并解釋他的想法。“面試就像肌肉,必須反復(fù)練習(xí),”他說。項(xiàng)目結(jié)束后,他得到了六個(gè)工作機(jī)會(huì)。他接受了LinkedIn的邀約(該項(xiàng)目不向參與者收費(fèi),招聘公司沒有透露自己支付的費(fèi)用)。
如今,33歲的法哈姆是一名高級(jí)數(shù)據(jù)科學(xué)家,他所在的團(tuán)隊(duì)利用機(jī)器學(xué)習(xí)和統(tǒng)計(jì)模型來偵測(cè)社交網(wǎng)絡(luò)上的非法活動(dòng),包括虛假招聘機(jī)會(huì)、廣告欺詐、垃圾郵件和機(jī)器人攻擊。
他說,數(shù)據(jù)密集型偵查工作的范圍“很廣”,“發(fā)展速度比我之前的世界快得多”。他現(xiàn)在的薪水“相當(dāng)不錯(cuò),達(dá)到了六位數(shù)”,大約是他做博士后研究員時(shí)的五倍。
該公司表示,在參與洞見數(shù)據(jù)科學(xué)人才培養(yǎng)項(xiàng)目的人中,約有90%的人得到了做數(shù)據(jù)分析師的工作,退學(xué)率約為3%。
阿納蘇亞·達(dá)斯(AnasuyaDas)也做了類似的職業(yè)轉(zhuǎn)變,但并沒有過多偏離自己的專業(yè)背景。項(xiàng)目結(jié)束后,擁有神經(jīng)科學(xué)博士學(xué)位的達(dá)斯加入了紐約的紀(jì)念斯隆·凱特林癌癥中心(MemorialSloan Kettering CancerCenter),現(xiàn)在她是那里的高級(jí)數(shù)據(jù)科學(xué)家。她所在的團(tuán)隊(duì)為該中心的醫(yī)生、護(hù)士和研究人員創(chuàng)建軟件工具。目前的一個(gè)項(xiàng)目是根據(jù)每位癌癥患者的病史、年齡、性別和基因,推薦最可能有效的臨床試驗(yàn)。
達(dá)斯說,數(shù)據(jù)科學(xué)與神經(jīng)科學(xué)截然不同,但她使用的某些工具,比如一種被稱為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù),確實(shí)是受到大腦的啟發(fā)。她的經(jīng)歷反映出一個(gè)更大的趨勢(shì):數(shù)據(jù)科學(xué)和人工智能等數(shù)字技術(shù)正越來越多地被應(yīng)用于幾乎所有學(xué)科。也就是說,技術(shù)和STEM的其他領(lǐng)域融合在了一起。
加州大學(xué)伯克利分校(Universityof California,Berkeley)正是出于這方面的考慮,創(chuàng)設(shè)了全新的數(shù)據(jù)科學(xué)部。它是為回應(yīng)學(xué)生需求和技術(shù)進(jìn)步而設(shè)立的。伯克利分校的“數(shù)據(jù)科學(xué)基礎(chǔ)”課程在上個(gè)學(xué)年吸引了50多個(gè)專業(yè)的1200名學(xué)生。
暫任數(shù)據(jù)科學(xué)部主任的戴維·考勒(DavidCuller)解釋說,稱它為“部”(division)而非“學(xué)院”是為了強(qiáng)調(diào)它的思維。“我們希望它是整個(gè)大學(xué)的基礎(chǔ)性部門,與其他學(xué)科共同創(chuàng)新,而不是與它們區(qū)別開來,”他說,“這是整體經(jīng)濟(jì)動(dòng)向在學(xué)術(shù)界的反映。”
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