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大 CS 時代來臨!?淺談資訊能力在新世代的地位

 

最近適逢國外研究所申請放榜,社群媒體上可以看到各式各樣的申請心得、留學經驗分享,而其中很容易可以觀察到一個現象,就是由相當高比例的理工科系學生,不論原本就讀的科系是什麼,都選擇在申請研究所時往 CS 的專業發展。(CS, Computer Science, 即計算機科學,在台灣最接近的科系是資訊工程等相關學系)

 

除了在升學外,台灣及其他國家都有鼓勵各領域的人都去學習寫程式的現象,例如台灣大學開設 CS+X 系列課程,課程理念之一是讓有不同領域的人可以在這個數位時代懂得以電腦作為工具,幫助自己的專業;而程式設計也被列入國高中 107 課綱的必修,訴求程式教育往下扎根。

 

新創公司若不談「大數據」、「機器學習」、「人工智慧」,似乎就落伍了;美國則開始出現程式設計學校,標榜經過幾個月的訓練,就能在矽谷找到軟體工程的工作。

 

有人戲稱這是個「大 CS 時代」,然而這樣的現象是如何產生的,而我們又能如何在這樣的現象中自處?

 

爆發性成長的 CS 領域

 

這一波熱潮背後的主因,最主要該是歸功於資訊領域在近幾年的爆發性成長。網際網路普及後,凸顯出網頁工程師的缺乏;智慧型手機出現後,對手機 App 的需求不斷成長;以及在不遠未來,即將出現人才需求的物聯網,這一次次的數位世界的革命性事件,都帶來了龐大的對軟體、資訊人才的需求。

 

而資訊產業的影響,也不只侷限在網際網路、應用軟體之上。去年 AlphaGo 與李世乭的一戰,宣示了「機器學習」理論與技術的成熟,除了各大企業開始爭相發展的無人車、電腦視覺等直接應用外,機器學習也可應用於金融、商管、社會等截然不同的領域。

 

除此之外,因為網際網路及智慧型手機的普及,產生了恆河沙數般的資料量,這些資料只會越來越多,更別提在將來物聯網漸漸普及的時候,這些資料可能會對各個領域產生價值,也產生了對數據科學家、分析師的需求。

 

於是,對軟體工程師、機器學習工程師、數據科學家等 CS 領域相關人才的需求,不論是在學術界、業界都不停成長,而最大的供給端,也就是大學畢業生卻是固定的。這樣的供不應求直接反映在薪資上,2014 年時,PayScale 把全美學校的所有科系綜合評比,結果發現平均 20 年報酬最高的十大系所,有九個是計算機科學,也就是台灣的資工系。

 

PayScale 評比全美報酬最高的十個科系

 

人人都在學寫程式!?

 

CS 人才的高薪資及相對多的求職機會,吸引許多非資工本科的畢業生,開始投入這個戰場。例如電機系、機械系的畢業生有相當比例會選擇到國外 CS 相關的研究所深造,由於理工科系在基礎數理的訓練上本來就相當足夠,因此轉換跑道往 CS 發展是相對有可能的。

 

然而,也有需多非數理背景的學生或在職人士,也開始從各種管道學習寫程式,或許是打算有機會的話也投入 CS 相關領域的工作。各種程式相關的課程開始開設,多標榜在幾周或幾個月內就能上手某個程式語言,而這種標語揭示了一個問題:許多人對與程式設計的想像太過美好。

 

法國的程式設計學院「42」,近日進入矽谷,據傳將會為矽谷培養10000名工程師。

 

這樣的現象背後也衍生了許多問題,例如,許多這種短期課程為了讓學生可以得到成就感,很多都是教授網頁前端、App 設計等比較容易上手的技術,這種課程可能可以讓學生有一定程度的實作經驗。而像在美國的程式設計學校,透過非常密集的訓練,使得這些學生可以有相當的實作能力。然而缺乏計算理論、演算法及其他電腦科學的基礎知識,這些技能大多是相當基層的 IT 開發,若要以這些技能為工作,不但未來可能會遇到工作外包的問題,甚至也有可能在不遠的將來被下一波自動化淘汰。

 

那麼,資訊能力對我們的定位是什麼?

 

當然,為了興趣、待遇、職涯考量,而往軟體工程師、數據科學家等職業邁進確實是一個非常值得考慮的生涯選項。然而,若要以此為目標,最好就要有願意投入相當多的時間,從最基本的東西一個個學起,以年為單位投資自己的覺悟。

 

而大多數人,可能沒辦法負擔起這麼沉重的成本,那麼,這時候明瞭資訊能力對自己的定位就相當重要。其實,對資訊能力的了解很像是學一種語言,大多數人並不需要以此語言為工作能力,卻能享有這個語言對自己的好處。又或者像是有了數學語言 (微積分) 的物理學家得以藉此分析物體的運動,有了資訊能力的人可以藉由這種語言來界定、分析自己的問題,如果問題的規模比較小可能可以自己打個一兩百行的程式碼來解決,如果問題規模較大,也知道該如何尋求專業的協助。

 

而在解決自己領域的問題之時,能夠知道哪些電腦科學的技術能夠為自己所用,藉此在自己的領域上尋求突破,才是最珍貴的能力。例如,前一陣子有人利用機器學習的技術來判斷紅樓夢的後 40 回究竟是不是曹雪芹寫的,就是一個很典型的例子。(延伸閱讀:機器學習告訴你:《紅樓夢》後40回到底是不是曹雪芹寫的?)

 

結語

 

在電腦科學的影響日漸深遠、資訊能力日益重要的現在,許多人爭相地去學習程式設計、App 開發,也有非資訊本科系的直接將此做為升學或求職時的目標。然而,比起跟著大家一起去學這些技術,更重要的該是清楚這些技術對自己的定位,以及要怎麼用這些技術來輔助自己原本的專業,這樣不僅可以少走許多冤枉路,也更可以將自己原本專業的價值發揮到最大。

 

 

參考資料

[洪士灝]改行做軟體與自學新專業

[洪士灝] 人才何去何從?迎接人才時代的降臨

軟體工程的人才缺口真的那麼大?

必修第二外語-全球22億人玩程式 擁抱跨界力

商管程式設計 (4):我對 CS+X 的看法

機器學習告訴你:《紅樓夢》後40回到底是不是曹雪芹寫的?

科技之島找不到軟體工程師

未來二十年最有價值的科系:資工系

Here are the American colleges—and majors—with the highest ROI

About 劉 衡謙

受理工訓練,對科學與科技懷著熱情,相信人文與藝術的力量。喜歡認識來自各方的人,以及想法碰撞時的火花。期許自己的足跡可以踏遍各個領域,成為有多重潛能的人,並在這變動的時代一展所長。嘗試使用文字記錄新知,編織想法,發揮影響。目前就讀電機工程學系。

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