資料科學家的養成之路
資料科學家的養成 「2012 年，哈佛商業評論認為 Data Scientist 資料科學家將會是 21 世紀最「性感」的工作。」許多人趨之若鶩的朝著這個領域發展，希望能夠得到這份世界上做棒的工作，然而成為一名資料科學家並非一蹴可及。首先，我們必須瞭解資料科學到底是什麼？ Data Science + X = ∞ 資料科學不應該被視為一個獨立的技能，相反的資料科學是一個跨領域的方法論，運用不同領域的知識來解決問題，而利用數據解決問題的思維又被稱為「Data Driven」。我們可以簡單地把資料科學拆解成三種能力，分別是:「技術力」、「分析力」以及「應用力」，各自對應到程式與軟體開發的基本功、機器學習的數學理論推導與仰賴產業知識的商業應用能力。  資料科學家的日常 資料科學家做為團隊的核心，需要綜合統籌的能力，從觀察資料、發現問題到組織整個資料團隊。可以視為是資料應用專案中的小組長。因為跨領域的特性，經常哪裡有需要就往哪裡去，並且能夠獨立負責從資料處理到產生價值的過程，簡單來說就是「用資料解決真實問題的人」。一個好的資料科學家必須要能夠駕馭一個資料團隊，而最重要的是持續的學習新技術，才不會在這個瞬息萬變的技術世界被淘汰。  找尋你的定位 一個資料團隊中，除了資料科學家之外，通常也會有其他角色提供協助，讓團隊能夠順利的完成專案。像是資料工程師，主要進行資料的架構設計，負責建立還有維持公司資料儲存的技術基準，他們所做的一切都是為了讓資料更容易地被使用；資料分析師通常指的是根據資料進行解釋的工作者，他們會根據資料工程師提供的資料進行探索性分析，從中找出問題的答案。  隨著產業逐漸明朗化，資料科學家等不同的角色也根據不同的需求逐漸在企業中受到重用，然而這一波AI狂熱會持續多久呢？實際落地的過程中也慢慢的有一些隱憂浮現，但是危機也是轉機，我們可以趁著這個時間點反思資料科學中真正重要的意義是什麼？ 想對資料科學有更深入的瞭解，[資料科學家的12堂心法養成課](https://www.cupoy.com/collection/00000175B1DDF11C000000036375706F795F72656C656173654355?layoutType=introduction)用不同的觀點帶你更認識這個產業，也歡迎在Cupoy上發掘更多資料科學的可能性。