數據科學家　數據判讀優化業務決策

記者 / 孟圓琦

數據科學家在如今大量使用數據的世代下，算是一項相對熱門，且工作範疇得以廣泛發揮運用的一項職務。無論是在製造業中，藉由生產流程中生成的各項數據找出癥結點、提升出產效率；或是在金融保險業中，藉由投保人的性格、需求和財務考量等，提供最合宜適切的方案和專業建議。隨處都可見數據科學家在各領域中應用的蹤跡，解決企業痛點、提供用戶最佳解方。

目錄

一. 關於數據科學家（Data Scientist）的工作日常

1.數據科學家都做些什麼？

數據科學家的主要職責，可概略分作：數據的管理和分析、發現企業或客戶的問題所在並解決繁複的業務問題、將含糊不清的問題和疑慮具體化，和團隊相互交流蒐集不同回饋。並以各種分析工具結合圖表或其他易閱讀的工具，讓即便對該領域不熟悉的人、都能掌握狀況。

總的來說，數據科學家需善用不同技術和領域專業知識，來管理和分析數據、解決不同的業務問題。需要釐清並評估商業問題和需求，確認分析議題並定義假說，辨識數據中的趨勢和模式，並將這些洞察轉化為有用且可操作的結果。此外，數據科學家還需負責構建和維護數據模型，基於業務規律和數據探索設計及執行數據實驗，並撰寫報告和簡報以向利益相關者溝通發現和建議。他們必須跨部門溝通與合作，以利專案的執行，並提出場域需求的解決方案，從而提升數據利用效率與價值，輔助公司決策。

二. 想成為數據科學家　你該知道的這些事！

1.須具備哪些技能

SQL資料庫管理系統操作能力、統計模型、SQL、R / Python、定量分析、資料視覺化、數據科學、原始數據整合、計算機科學、高級數學與統計學，連同服務的企業領域相關知識。比方說，在飯店業服務的數據科學家，在面對「如何提升住客回頭率」這類抽象的問題做檢討之際，能深究背後多種不同面向的根源，比如「哪個年齡層通常能帶來最有價值的轉換率？」、「哪一種房型的出售率最高？」、「按過往經驗，曾有哪些活動或促銷帶來最有效益的業績？」諸如此類更實際確切的方向。

2.建議取得之證書

證書的取得方向和原因可能百百種，其中可能是針對數據科學整個領域、或是其中的特定工具技能。比如：Google Data Analytics Professional Certificate和IBM Data Analyst Professional Certificate (數據科學證書)，皆提供英語線上課程和證書。而Microsoft Azure Data Fundamentals認證，則採用線上考試、費用將依據所在地點有所不同。

3.應具備什麼樣的學歷背景？

數據科學目前尚屬於相對新興的一項專業，大多現有的數據科學家背景，多為資訊科技、電腦科學、統計、數據科學、軟體工程學系等專業出身。若是初學者初入該領域想成為一名數據科學家，根據KDnuggets的統計資料顯示─平均需要耗費約 5 年的時間，而亞洲、美國和西歐等地區的答案則是平均 4.9 年左右。

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薪資範圍按不同學歷有什麼樣的差異

1.大學平均薪資

關於薪資範圍，數據科學家的薪資根據學歷和工作經驗的不同，而有所差異。各家不同公司的起薪，也因其規模大小而不同。若以學歷來做劃分，大學學士學歷月薪範圍約莫落在50,000元至70,000元左右，月均薪估計是63,000元。

2.碩士平均薪資

研究所碩士平均月薪範圍則落在55,000元到80,000元，月均薪估計是71,000元。

3.博士平均薪資

研究所博士平均月薪範圍則落在60,000元到128,000，月均薪估計是109,000元。

四. 未來發展性

數據科學家可發展的產業多元，從製造業、金融業、能源產業、保險業、旅遊業等，皆有針對數據科學家一職拋出橄欖枝。除了持續深究升為資深資料科學家、亦可考慮做產業上的移轉嘗試，在數位化的時代下，數據科學家的重要性勢必與日俱增。

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