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　　原標(biāo)題：在美國(guó)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(guó)家來(lái)說(shuō)都至關(guān)重要。

　　STEM運(yùn)動(dòng)已開(kāi)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(guó)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(lái)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(lái)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(shuō)。

　　領(lǐng)英(LinkedIn)的研究人員列出過(guò)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(xiě)智能手機(jī)應(yīng)用程序等專門(mén)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(ài)德華·拉佐夫斯卡(EdwardLazowska)關(guān)注了美國(guó)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(guó)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(shuō)客——發(fā)出的警告是有害處的，他們說(shuō)美國(guó)正面臨令人擔(dān)憂的STEM勞動(dòng)者短缺問(wèn)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(shuō)。“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(guó)國(guó)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(jiàn)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(kāi)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(tīng)硅谷的高管們說(shuō)他們考慮過(guò)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(guò)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(guó)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(guò)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(guò)了12年。他的下一步將是在全國(guó)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(wàn)到6萬(wàn)美元。

　　法哈姆為自己的物理學(xué)研究做過(guò)認(rèn)真的計(jì)劃。他申請(qǐng)過(guò)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(shuō)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(wèn)題。

　　“感覺(jué)就像全速撞到一面墻上，真的很丟臉，”他回憶說(shuō)。

　　2015年，法哈姆參加了為期七周的洞見(jiàn)數(shù)據(jù)科學(xué)人才培養(yǎng)項(xiàng)目。該項(xiàng)目沒(méi)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(lái)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(wèn)題，并解釋他的想法。“面試就像肌肉，必須反復(fù)練習(xí)，”他說(shuō)。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(méi)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(lái)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(shuō)，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(jiàn)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(méi)有過(guò)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(shuō)，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(lái)越多地被應(yīng)用于幾乎所有學(xué)科。也就是說(shuō)，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(shuō)，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(mén)，與其他學(xué)科共同創(chuàng)新，而不是與它們區(qū)別開(kāi)來(lái)，”他說(shuō)，“這是整體經(jīng)濟(jì)動(dòng)向在學(xué)術(shù)界的反映。”