無所不在的數位科技，改變了我們的生活模式，也使得經濟活動有了全新的樣貌。在持續推動產業創新發展的現在，全球多個國家都推動實施 「智慧國度計畫」，相關人工智慧及資料科學的人員職位及職能，是需要建立的重要人力資本。
提拔我園丁研究新加坡有關數位人才職能相關文獻。新加坡將人工智慧及資料科學領域人才分為商業智慧、資料工程、AI/資料科學家3類和相關9個職位角色，分享給大家。
(一)、「商業智慧」分類
關鍵職位：
資料分析師、商業智慧經理、商業智慧總監
工作描述：
主要透過產業報告、公開資訊、實地訪查並搭配過往的歷史資料進行數據分析，以支援業務和產品決策。資料分析師通常使用不同開發工具製作分析報告、商業儀錶板，並嘗試分析數據結果，找出解決方案。此類人才往往會參與許多重要的項目，並與內部團隊相互溝通與協調，主要目的為開發並執行某些業務結果的預測，從而找出後續可執行的策略。
工作內容：
- 設定和實施企業商業智慧策略
- 制訂商業智慧分析流程
- 設置商業智慧標準和管理
- 確定業務需求
- 分析數據
- 報告見解
- 管理專案
(二)、「資料工程」分類
關鍵職位：
資料工程師、高級資料工程師、資訊架構師、首席AI/資料科學家
工作描述：
主要支援數據流通道和數據處理系統的設計，實施和維護，以可擴展，可重複和安全的方式支援資訊的收集，存儲，批處理和實時處理以及資訊分析。
資料工程師專注於數據收集、資料處理、資料倉儲並嘗試找出最佳解決方案。工作內容包含程式設計和數據測試，並致力於將其佈建到內部基礎架構中。
資料工程師致力於收集、分析、管理、視覺化大量數據，並將資訊轉化為易分析的模式並取得商務見解。此類人員對數位科技充滿熱情並熱衷使用與分析大型數據集。也非常熱衷於理解業務流程並解決問題並提供解決方案。
工作內容：
- 確定業務需求
- 建立數據處理流程
- 設計資訊架構
- 開發資訊架構
- 優化解決方案性能
- 維護數據處理解決方案
- 管理專案
(三)「AI/資料科學」分類
關聯職位：
AI/資料科學家、高級AI/資料科學家、首席AI/資料科學家
工作描述：
資料科學家或人工智慧科學家結合應用科學理論和開發工具來分析數據。主要工作內容包含整合與準備各種大型數據集，並針對複雜的業務問題進行了資料建模，並透過統計學、演算法，資料探勘、資料視覺化等相關技術，找出商務發戰機會。
資料科學家或人工智慧科學家可以協助設計專業的資料庫、計算環境、開發方法，將數據進行分析，並將數據結果進行統整並得出結論。此類人才擁有資料分析、機器學習、深度學習、資料探勘、統計等多樣技能的組合，並具備演算法與程式撰寫方面的經驗，對分析和解決複雜的業務問題有著濃厚的熱情。
工作內容：
- 設定及實施資料策略
- 確定業務需求
- 準備數據集
- 分析數據
- 監督數據分析
- 呈現見解
- 將見解轉化為結果
- 管理專案
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