何謂數據科學家？ 

數據科學橫跨多領域的學術知識，包括統計學、數據探勘、科學⽅法、⼈⼯智慧 (AI) 和數據分析等，主要的⽬的是從數據中發掘價值。首先大企業中通常會有數據工程師完成數據前期的清理、彙整及處理。再來數據科學便檢閱分析結果，幫助企業、學術、或是任何有關數據方面的項目取得見解。

數據科學家的 8 大技能

1. Python 與 R 程式語言
寫程式雖然不是最主要的內容，但數據量龐大時，統計的運算還是需要程式的輔助。

2. SQL 資料庫管理系統
數據收集、整理及管理的最主要工具，數據科學家在此要有高超的技術。

3. 數據處理與數據分析

利用先前所說之工具從數據中發現價值，並加以利用提供insight

4. 數據視覺化呈現能力

除了要懂得如何分析數據，還要能夠將其視覺化，以便讓所有關係人皆能解讀。

5. 機器學習與人工智慧

數據科學家須對此有一定掌握度，因沒有數據就無法做到機器學習，或是開發人工智慧。

6. 高級數學與統計能力

統計學問題、計算風險、計算可能性、預測等等，都需要對數學與統計有相當的學術理解。

7. 部門交流與溝通能力

數據科學家每天需要面對許多利害關係人，所以優越的溝通能力與部門交流會格外重要。

8. 行銷理論與實務經驗

須具備行銷的知識與實務經驗，因數據的分析對公司營運與行銷的層面有著直接性的影響。

數據科學家的趨勢與產業

• ⼤數據分析（Big Data Analytics） 
  在數據的世界中，大量的，快速的，真實的分析及處理數據。
• 科學⾃動化（Data Science Automation） 
  靠著數據科學，模型自動化將會越來越被廣泛使用。
• 雲端和數據科學（Cloud and Data Science） 
  雲端為基礎的數據科學和機器學習平臺，能夠從雲端處理數據、分析數據。
• 自然語言處理（Natural Language Processing）
  Tensorflow和H2O 兩框架提供了實用的平臺去實踐深度學習演算法，利用了許多數據科學的知識。
• 物聯網（Internet of Things）
  數據科學是物聯網的核心，能從被連線的物體中獲取資訊，如掃地機器人。

薪水及待遇
在美國，一位初階的數據科學家薪水大約式每年 7 萬美元 (大約 193 萬台幣)。而一位相對資深的數據科學家年薪資平均落在 12~15 萬美元 (台幣 300~400 萬)。

（資料來源：Glints網站及修改, Tim Kuo 2022）
（圖片來源：Freepik網及修改 2022）

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