개요
자동화 위험
2. 사용자 설문조사
3. 성장
4. 임금
5. 볼륨
설명
자원
댓글

재료 과학자

자동화 위험
계산된
22%
위험 수준
투표 조사
31%
75 표를 기준으로
노동 수요
성장
6.0%
년도별 2032
임금
$104,380
또는 시간당 $50
볼륨
7,620
2022 기준으로
요약
직업 점수
6.6/10

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투표
댓글 (1)

자동화 위험

22% (낮은 위험)

저위험 (21-40%): 이 수준의 직업은 기술적인 능력과 인간 중심의 기술을 모두 요구하기 때문에 자동화 위험이 제한적입니다.

이 점수가 무엇인지, 그리고 어떻게 계산되는지에 대한 자세한 정보는 여기에 있습니다.

일부 중요한 직무 특성은 자동화하기 어렵습니다:

  • 독창성

  • 설득

  • 사회적 인식력

사용자 설문조사

다음 두 십년 안에 완전 자동화될 31%의 확률

우리의 방문자들은 이 직업이 자동화될 가능성이 낮다고 투표했습니다. 이 평가는 계산된 자동화 위험 수준에 의해 더욱 지지받고 있으며, 이는 자동화의 22% 확률을 추정합니다.

자동화의 위험성에 대해 어떻게 생각하십니까?

재료 과학자이 다음 20년 이내에 로봇이나 인공지능에 의해 대체될 가능성은 얼마나 됩니까?






감정

다음 그래프는 의미있는 데이터를 제공할 수 있는 상당한 양의 투표가 있을 때마다 포함되어 있습니다. 이러한 시각적 표현은 시간에 따른 사용자 설문조사 결과를 보여주어, 감정 추세의 중요한 지표를 제공합니다.

시간별 감정 (연간)

성장

다른 직업에 비해 적당한 성장

'Materials Scientists' 직업 분야의 공석은 2032년까지 6.0% 증가할 것으로 예상됩니다.

총 고용량 및 예상 직업 공석

* 2021년부터 2031년까지의 기간에 대한 노동통계국의 데이터
업데이트된 예상치가 09-2023에 제출될 예정입니다..

임금

다른 직업에 비해 매우 높은 급여를 받는다.

2022년에 'Materials Scientists'의 중앙값 연간 급여는 $104,380이며, 시간당 $50입니다.

'Materials Scientists'은 전국 중위임금인 $46,310보다 125.4% 더 높은 금액을 지불받았습니다.

시간에 따른 임금

* 노동통계국의 데이터

볼륨

다른 직업에 비해 현저히 낮은 범위의 채용 기회

2022년 현재, 미국 내에서 'Materials Scientists'로 고용된 사람들의 수는 7,620명이었습니다.

이는 전국의 고용 노동력 중 약 < 0.001%를 대표합니다.

다시 말해, 약 19 천명 중 1명이 'Materials Scientists'로 고용되어 있습니다.

직무 설명

다양한 천연 및 합성 또는 복합 재료의 구조와 화학적 특성을 연구합니다. 이에는 금속, 합금, 고무, 세라믹, 반도체, 고분자 및 유리가 포함됩니다. 재료를 강화하거나 결합하는 방법을 결정하거나 다양한 제품 및 응용 분야에서 사용할 수 있는 새로운 재료를 개발합니다. 유리 과학자, 세라믹 과학자, 금속 과학자 및 고분자 과학자를 포함합니다.

SOC Code: 19-2032.00

자원

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댓글

Leong Chun Tee (기회 없음)이 말합니다.
The field of materials science is very wide, it touches chemistry(study the structure of materials and its properties) no matter organic or inorganic, it touches biology(study the nutritional chemistry and medicinal chemistry) and also physics (mechanical, electrical, optical)including classical physics and modern physics. Further more, the quantum physics which can be said difficult also learned by materials scientists, so we can see that this study provide a lot of chance to get job and not easily replace by robots because all the knowledge is accumulated from time to time.
Dec 10, 2019 at 08:54 오전

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