資料科學家(Data Scientist)這個職位不僅是大數據時代的核心角色,更曾被《哈佛商業評論》指出是「21 世紀最性感工作」。而隨著數據在各行業的重要性提升,資料科學家扮演的角色已經不再只是數據處理人員,更是決策者背後的關鍵角色。
你是否也好奇資料科學家都在做什麼?薪資待遇怎麼樣?需要具備什麼能力?今天就讓我們來與你分享資料科學家的工作內容、必備技能與薪資水平 ! 在進入內文前,想先告訴你一個特別的學習資訊!就是我們的 AI 資料科學家全方位學程,最新一期即將開課囉!
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▎資料科學家的工作內容是什麼?
資料科學家的工作橫跨多個領域,結合了統計學、程式設計和機器學習,核心目標是利用數據解決問題並產生商業價值。他們的日常工作從制定資料分析策略開始,透過從網路、手機、感測器等來源收集數據,找出需要解決的問題,這過程也被稱為資料驅動(Data Driven)。
接下來會利用程式語言(如 Python、R)進行數據建模,並將模型部署應用到實際業務中。因為涉及到大量數據處理及跨部門溝通,資料科學家需要與團隊和客戶保持緊密合作,確保每一步驟都能準確達成目標。
具體來說,執行專案時,資料科學家的工作流程包括:
- 確認資料分析目的:了解業務需求,確定分析目標。
- 規劃資料收集與清理:定義資料收集方法與邏輯,確保數據準確可靠。
- 拆解問題並驗證假設:針對分析需求,提出假說並進行數據驗證。
- 建立並優化資料模型:使用演算法建構模型,並依需求進行更新與調整。
- 安排專案的優先順序:根據業務需求和資源配置,確保專案高效完成。
這樣的工作特性,讓資料科學家成為一個技術與溝通能力並重的角色,同時也展現出資料科學的高挑戰性!
▎成為資料科學家的必備技能有哪些?
如果你想踏入資料科學家的領域,掌握以下 9 大核心技能將成為你的必修課程,這些技能涵蓋從基礎到高階的全方位能力,讓你能夠在職場中脫穎而出!
➊ 程式編寫(Programming)
資料科學家需要熟練使用 Python 或 R 等程式語言,這些語言不僅能協助數據清理與分析,還能用於機器學習模型的建構與部署。
➋ 資料庫管理(Database Management)
熟悉 SQL 和 NoSQL 資料庫,能從大量的數據中快速提取關鍵資訊,並進行有效管理,讓分析更加順暢。
➌ 網路爬蟲(Web Scraping)
資料科學家經常需要利用網路爬蟲技術,自動化地從網站中收集資料,這項技能可以幫助縮短數據蒐集的時間。
➍ 資料探勘(Data Exploration)
掌握資料清理和初步分析技巧,能夠快速辨識數據中的異常點與規律,為後續模型建構奠定基礎。
➎ 資料視覺化(Data Visualization)
資料科學家的重要任務之一就是將數據結果用視覺化工具(如 Tableau、Power BI)表現出來,協助公司高層和客戶輕鬆理解分析結果,提升決策效率。
➏ 機器學習(Machine Learning)
從基礎的線性迴歸到進階的深度學習技術,機器學習是資料科學的核心技能之一,能讓數據分析具備預測和建模能力。
➐ 深度學習(Deep Learning)
進階的人工智慧技術,用於影像辨識、語音處理等領域,幫助企業解決複雜且高難度的數據挑戰。
➑ 自然語言處理(Natural Language Processing, NLP)
處理和分析大量的文字資料,無論是顧客評論、社交媒體動態,還是客服對話,NLP 能讓資料科學家從非結構化數據中找出價值。
➒ 溝通能力(Communication Skills and Teamwork)
資料科學家的工作範疇廣泛,經常需要與資料分析師、資料工程師,以及業務、行銷等跨部門夥伴溝通需求與目標,需要能夠清楚表達分析結果並優化模型,對業務進展有極大助益。
▎薪資待遇如何?
資料科學家的薪資待遇是該職位的一大亮點,根據最新統計資料:
- 1 ~ 3 年:月薪範圍 5.7 萬至 8 萬,平均月薪 7.2 萬。
- 3 ~ 5 年:月薪範圍進一步提升至 6.3 萬至 9.1 萬 ,平均月薪達 7.7 萬。
- 5 年以上經驗:根據市場趨勢,擁有豐富實務經驗的資深資料科學家薪資普遍超過 10 萬。
資料科學家是具備高成長潛力的職位,隨著職涯發展和專案經驗累積,薪資水準有顯著提升空間。更重要的是,無論是在科技、金融,還是製造業,資料科學家都是炙手可熱的人才!
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