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資料來源

資料用於說明工作、制度與科系。AI 取代時間與分數為 AI 推估,不是來源機構的預測。 計算方法(英文)

我的畢業年份

理學跨域

🇹🇼 台灣 · 自然科學
下一批受衝擊的科系249 個科系中安全度排名前 49%

科系保存期限

4年 5個月
06天 01:32:08:484

距離這個科系的畢業生職缺開始因 AI 減少
2031年3月24日 · 倒數 1619 天

推估區間 1年 11個月 – 8年 11個月
理學跨域學士常進入的資料分析、程式設計,以及研發部門的文獻整理與模擬輔助工作,會先被 AI 接手。操作原型與實驗裝置的手作工作仍會留下,但晶圓廠現場職務比重小,撐不了太久。
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新人招募持平
科系排名129 / 249

理學跨域:AI 對畢業生求職的影響

理學跨域學士的畢業生,因為在校時修的課涵蓋好幾個理學領域,出路比單一系所更廣,但也因此少了一個特別深的專業,找工作時常常要跟修單一領域的同學競爭同樣的職缺。

理學跨域系新人常做的分析工作,AI接手了多少?

資料分析、寫程式處理數據,還有研發部門常見的文獻整理與模擬計算輔助,這些新人工作現在AI已經做得很好,跟資料科學或物理系的情況類似。不過操作實驗裝置、動手做原型測試這類需要親自碰到硬體的工作,還是得靠人;只是這類職務在整體就業市場裡占的比例本來就不大,能撐住的招募空間有限。

理學跨域系畢業生和物理系畢業生,誰先受到職缺壓力?

走資料科學方向的畢業生,職缺壓力出現得最早;化學研究和物理相關研究接著受到類似程度的影響,因為理學跨域系學生常常沒有單一領域那麼深的專業,在這幾條路上競爭時,反而比專攻單一領域的同學更早感受到壓力。研發工程師因為牽涉操作實驗裝置的手作部分,衝擊會晚一點。

讀理學跨域系,該怎麼準備才有競爭力?

比起樣樣都學一點卻不夠深,更值得盡早選定一個想投入的方向,多修那個領域的進階課程,甚至爭取到相關實驗室做專題,讓自己在求職時有一項拿得出手的專長。實際操作實驗裝置、參與原型測試的經驗,也會比只會做資料分析的同學更有優勢。

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畢業後的出路

2030