久久精品无码一区二区三区国产,2021亚洲国产精品无码,久久综合久久综合久久综合,免费 无码 国产无线

　　原標題：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為由四個首字母構成的縮略詞：STEM。這是情有可原的。精通科學(science)、技術(technology)、工程(engineering)和數(shù)學(mathematics)，對任何一個想要促進經(jīng)濟增長、推動科技創(chuàng)新、創(chuàng)造工作崗位的國家來說都至關重要。

　　STEM運動已開展多年，得到了秉持各種意識形態(tài)的政策制定者的支持，受到了各個地方的學校以及從基督教女青年會(YWCA)到男童子軍(BoyScouts)等諸多組織的歡迎。目前，這個由國家科學基金會(NationalScienceFoundation)率先提倡和推廣的概念，正被當成描述性識別符來使用。“她是一個STEM”，通常有恭維之意，指的是在大學入學資格大抽獎中具有優(yōu)勢的人。

　　公眾對STEM教育的很大一部分興趣是基于這樣一種假設：這些領域有大把的工作機會。有些的確有，有些則不然。STEM是很寬泛的范疇，跨越很多學科和職業(yè)，從軟件工程師和數(shù)據(jù)科學家，到地質(zhì)學家、天文學家和物理學家。

　　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（尤其是計算機類）。

　　今年早些時候，招聘網(wǎng)站Glassdoor按本科所學專業(yè)，對勞動者步入職場前五年的基本工資中位數(shù)做了排名。計算機科學位居榜單首位（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（48,442美元）和生物化學（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。

　　“計算機技術的地位與傳統(tǒng)科學大相徑庭，”Glassdoor的首席經(jīng)濟學家安德魯·張伯倫(AndrewChamberlain)說。

　　領英(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算機類技能，其中包括云計算、數(shù)據(jù)挖掘、統(tǒng)計分析、編寫智能手機應用程序等專門技能。

　　在近期的分析中，華盛頓大學(Universityof Washington)的計算機科學教授愛德華·拉佐夫斯卡(EdwardLazowska)關注了美國勞工統(tǒng)計局(Bureauof LaborStatistics)對STEM領域的勞動用工預測。在截至2024年的10年間，新增的STEM工作崗位有73%會是計算機類職位，而物理科學和生命科學類職位分別只占3%。

　　科學教育與政策專家邁克爾·S·泰特鮑姆(MichaelS.Teitelbaum)表示，所有美國人都應該掌握起碼的科學和數(shù)學原理。但他認為，一些STEM的擁護者——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憂的STEM勞動者短缺問題，然而這種警告所依據(jù)的短缺出現(xiàn)在相對較少的幾個快速發(fā)展的領域內(nèi)，比如數(shù)據(jù)分析、人工智能、云計算和計算機安全等。

　　“將其泛化至STEM涉及的所有領域，會造成誤導，”身為哈佛法學院(HarvardLaw School)勞動和工作生活項目(Laborand Worklife Program)高級研究員的泰特鮑姆說。“我們在誤導大批年輕人。”

　　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)對口的工作：美國國家科學基金會(NationalScienceFoundation)2013年的一項調(diào)查顯示，生命科學畢業(yè)生只有13%找到了專業(yè)對口的工作，物理學只有17%。計算機科學是STEM領域唯一實現(xiàn)半數(shù)以上畢業(yè)生找到對口工作的學科。

　　如果物理學家和生物學家想要在數(shù)字經(jīng)濟繁榮發(fā)展的時代分一杯羹，少數(shù)專家型初創(chuàng)公司會培訓他們，為他們找到數(shù)據(jù)科學家、人工智能程序員之類的工作。

　　洞見數(shù)據(jù)科學人才培養(yǎng)項目(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培訓項目，目前已有900名受訓者進入Facebook、領英、Airbnb、亞馬遜(Amazon)和微軟(Microsoft)等公司工作。該項目創(chuàng)始人是物理學家杰克·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傳統(tǒng)科學家，但把這些人變成技術專家似乎既耗時間又有風險。于是克拉姆卡判定，他可以創(chuàng)辦一家公司，幫助科學家更順暢地進入科技行業(yè)。

　　卡洛斯·法哈姆(CarlosFaham)走的就是這條路。他的學術生涯成就卓著，獲得過一系列助學獎和獎學金。他在布朗大學(BrownUniversity)獲得的博士學位是暗物質(zhì)物理學方向。從那里畢業(yè)后，他曾在勞倫斯伯克利國家實驗室(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。那時他已經(jīng)在大學、研究生院和碩博研究領域度過了12年。他的下一步將是在全國各地爭取為數(shù)不多的終身教授職位。在消費水平很高的灣區(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研究做過認真的計劃。他申請過科技公司的一些職位，認為他們會渴望雇傭一個有他這種學術能力的人。但他得不到面試機會。他們說他的背景太學術化了。在幾次電話篩選面試中，他表現(xiàn)得很笨拙，因為他并不熟悉統(tǒng)計和機器學習方面的問題。

　　“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)科學人才培養(yǎng)項目。該項目沒有正式的課程。除了業(yè)內(nèi)人士的一些指導課，剩下的時間都用來制作一個產(chǎn)品——他的產(chǎn)品是一個在視頻中識別和跟蹤人臉的軟件——以及面試培訓。后者涉及在白板上解決一個編程問題，并解釋他的想法。“面試就像肌肉，必須反復練習，”他說。項目結束后，他得到了六個工作機會。他接受了LinkedIn的邀約（該項目不向參與者收費，招聘公司沒有透露自己支付的費用）。

　　如今，33歲的法哈姆是一名高級數(shù)據(jù)科學家，他所在的團隊利用機器學習和統(tǒng)計模型來偵測社交網(wǎng)絡上的非法活動，包括虛假招聘機會、廣告欺詐、垃圾郵件和機器人攻擊。

　　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“相當不錯，達到了六位數(shù)”，大約是他做博士后研究員時的五倍。

　　該公司表示，在參與洞見數(shù)據(jù)科學人才培養(yǎng)項目的人中，約有90%的人得到了做數(shù)據(jù)分析師的工作，退學率約為3%。

　　阿納蘇亞·達斯(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。項目結束后，擁有神經(jīng)科學博士學位的達斯加入了紐約的紀念斯隆·凱特林癌癥中心(MemorialSloan Kettering CancerCenter)，現(xiàn)在她是那里的高級數(shù)據(jù)科學家。她所在的團隊為該中心的醫(yī)生、護士和研究人員創(chuàng)建軟件工具。目前的一個項目是根據(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。

　　達斯說，數(shù)據(jù)科學與神經(jīng)科學截然不同，但她使用的某些工具，比如一種被稱為人工神經(jīng)網(wǎng)絡的機器學習技術，確實是受到大腦的啟發(fā)。她的經(jīng)歷反映出一個更大的趨勢：數(shù)據(jù)科學和人工智能等數(shù)字技術正越來越多地被應用于幾乎所有學科。也就是說，技術和STEM的其他領域融合在了一起。

　　加州大學伯克利分校(Universityof California,Berkeley)正是出于這方面的考慮，創(chuàng)設了全新的數(shù)據(jù)科學部。它是為回應學生需求和技術進步而設立的。伯克利分校的“數(shù)據(jù)科學基礎”課程在上個學年吸引了50多個專業(yè)的1200名學生。

　　暫任數(shù)據(jù)科學部主任的戴維·考勒(DavidCuller)解釋說，稱它為“部”(division)而非“學院”是為了強調(diào)它的思維。“我們希望它是整個大學的基礎性部門，與其他學科共同創(chuàng)新，而不是與它們區(qū)別開來，”他說，“這是整體經(jīng)濟動向在學術界的反映。”