資料科學家除了要懂得如何分析數據，還要能夠將其視覺化，以便解讀。 資料科學家需要面對的利害關係人包括老闆、管理者、C-levels、高層經理等公司重要的角色，但這些人並不一定對資料的觀察如此的精通，所以將資料視覺化的呈現成為了資料科學重要的一部分。 時代的變遷，大家是有目共睹，世界正在一步步、並非常快速的踏入數據的時代，甚至會有人說，我們早就已經身處數位世界中了。
尋找一個能夠減輕 IT 和工程部門負擔的平台，讓資料科學家能夠快速簡便地啟動環境、追蹤所有工作，並輕鬆地將模型部署到生產環境中。 不管在台灣還是美國，資料科學家的薪水都比大部分的職位高出許多，而在這個數據的時代，資料科學這個技術會越來越被需要，也許還會到供不應求的情況，所以我們也能預見更高的薪水成長。 如同課程標題敘述的，這是一堂資料科學的「入門」課程，所以會全面、概要性地講述，也簡單涵蓋了 Python 和 R ，但不會非常深入。 因此推薦給想試試水溫、了解資料科學可以應用在哪些領域、總共包含哪些範疇的人。
資料科學家: 資料科學家的薪水待遇
由於開放原始碼工具激增，因此 IT 部門須支援的工具越來越多。 比如行銷領域的資料科學家所使用的工具，可能不同於金融領域的資料科學家。 團隊的工作流程可能也不同，意味著 IT 部門必須不斷重建及更新環境。
在下一篇文章中，筆者將與大家分享8種入門資料科學家所需的技能，以及3點建議，協助大家跨出入門資料科學家的第一步。 確保該平台支援最新的開放原始碼工具與常見的版本控制平台，如 GitHub、GitLab 和 Bitbucket，並能與其他資源密切整合。 對資料科學家有了初步的了解後，這邊要帶大家來看資料科學家在職涯上，最常被要求以及用到的6個硬技能以及2個軟技能。 這門課涵蓋了資料科學的各個項目，課程中也會提供實際的例子幫助學生理解，總體的課程評分非常高，有 4.6/5 顆星。 事實上，平台的市場預計將在未來幾年，以每年超過 39% 的複合年增長率成長，2025 年前有望達到 3850 億美元。 在美國，一位初階的資料科學家薪水大約是每年7萬美元(193萬台幣)，而一位相對資深的資料科學家年薪能平均落在12-15萬美元( 萬台幣)。
資料科學家: 資料科學平台提供全新功能
IT 管理者： 資深 IT 管理者會負責支援資料科學作業的基礎架構和架構。 他們不斷監控運作和資源利用率，確保資料科學團隊能高效且安全地運作。 他們可能還要負責為資料科學團隊建置並更新 IT 環境。 深度學習在過去的10年內已經成為資料科學中最受歡迎的領域之一了。 而深度學習之所以備受矚目是因為它擁有可以學習複雜的非線性關係的能力。 Tensorflow和H2O兩框架提供了一個實用的平臺去實踐深度學習演算法，利用了許多資料科學的知識。
身處於大數據時代，懂得如何在巨量資料中，挖掘並分析出有價值的商業資訊，是現階段產業人才中搶手的技能。 2012年「資料科學家」被《哈佛商業評論（Havard Business Review）》評選為21世紀最性感的職業。 資料科學家也同時需要有行銷的知識與實務經驗，原因是他們的分析與推算往往對公司營運與行銷的層面有著直接性的影響，了解行銷對於判斷資料的價值也有相當大的幫助。 寫程式雖然不是資料科學家最主要的工作內容，但是因為統計的運算不運用工具會相對的花時間，再加上通常數據量都會很大，沒有使用Python或R來協助整理，基本上是沒有辦法使用的。 講解概率統計的入門書，作者會說明如何用程式來理解統計學，透過案例研究，介紹數據分析的流程——收集數據、生成統計、發現模式、驗證假設等等。
資料科學家: 資料科學家 (Data Scientist)-高雄(Kaohsiung)
以雲端為基礎的資料科學和機器學習平臺，提供了資料科學家一個理想的環境，而環境就是能夠從雲端中的處理資料、分析資料。 大數據這個概念的建立於「3V」，數量(volume)、速率(velocity)以及真實(veracity)的理念。 換言之，在大數據的時代中，最重要的三個需求就是要大量的，快速的，真實的資料。 儘管儲存大量的資料是一直以來都沒有問題，但分析和處理這些資料的方法卻相對有限。
釐清自己的發展方向後，接著就要一步步完善資料科學的知識體系，先打底好基礎知識，並在未來持續不斷地學習。 筆者在初次接觸資料科學時，也曾茫然一陣子，不確定要如何透過手邊資源起步。 資料科學是物聯網的核心，能從被連線的物體中獲取資訊，透過機器與網際網路的連線達成資料的傳遞（比如說感應器，促動器和掃地機器人），到現在的自動駕駛，基本上都有一定程度的採用資料科學的技術。 這是哈佛大學的公開課程，完全免費，而且所有影片都是在哈佛大學的課堂上實錄的；是一門以 Python 為主的資料科學課程，每個科目都很深入、紮實，大約需要 12 週的時間學習。 當生成數據與儲存數據的成本愈來愈低，企業最常遇到的問題不是不知道如何解決問題，而是不知道怎麼問「對的問題」。
資料科學家: 資料科學家技能、趨勢、產業、薪水大解析！成為資料科學家之前，要先了解的事！
良好的平台可以減輕實作資料科學分析時面臨的諸多挑戰，並能協助企業更快、更有效地將資料轉化為見解。 有時開發人員收到的機器學習模型根本還沒準備好部署至應用程式中。 且由於存取點可能毫無彈性，所以無法在所有情況下部署模型，擴充性也留待應用程式開發人員處理。 資料科學家2023 資料科學家的職責包括制定分析資料的策略、準備分析資料、探勘、分析並將資料視覺化、使用 Python 和 R 等程式語言建立資料模型，並將模型部署到應用程式中。 雲端計算除了大量的減少了裝置上，軟體上和平臺上的成本；同時，這也極大減少了在數據分析中的運用和維護成本。
強調實際應用的技巧，很適合有程式基礎的人進行跨界學習。 除了我們介紹的這些海外線上資源之外，台灣也有許多資料科學的中文資源可以學習，例如線上課程平台 Hahow ，就有提供豐富的資料科學課程，有興趣可以自行搜尋參考，選擇適合自己的課程學習。 資料科學家2023 您選擇的平台應該讓人能夠在從模型的概念構思到最終開發上，都能一起協作。 在集中管理的機器學習平台上，資料科學家可以用其喜愛的開放原始碼工具在協作環境中工作，所有的工作都由版本控制系統同步。
資料科學家: 資料科學家的8大技能
最後，資料科學便是檢閱分析結果，幫助企業、學術、或是任何有關資料方面的項目取得明智的見解。 如果說問對問題是資料科學家搶手的理由，那能將問題解決並找到成功的商業模式，就是資料科學家掌握高薪的原因。 無論是優化製程以減少成本、運用數據取代部分人工省下人力支出、以物聯網監測系統並最大化維修效益，企業願意祭出高薪招攬資料科學人才，正是因為他們預期資料科學家能帶來更多的收入、或省下龐大的成本。 許多公司意識到如果沒有一個整合式平台，資料科學分析工作將缺乏效率，安全性也會很低且難以擴充。 這類平台是軟體中心，所有資料科學工作都在這個中心進行。
搶手、高薪又挑戰連連的資料科學家職缺是否讓你躍躍欲試？ 不過若你想成為資料科學家，還是先從基本功做起，建立自己的數據分析專業力。 資料科學家就是以「資料」為主要研究領域的「科學家」，就像化學家試著找出各種未知物質的特性、物理學家想剖析量子世界的謎團，資料科學家會將看似雜亂無章的數據，整理後找出它們的規律，並製作一個可用來預測與解釋這些數據的模型。 數據科學期刊 於 資料科學家2023 2002 年首次亮相，由國際科學理事會的科學和技術資料委員會出版。 到了 2008 年，資料科學家的頭銜出現了，該領域也開始迅速成長。 儘管有越來越多大學及學院開始成立資料科學學位，但資料科學家仍供不應求。
資料科學家: 資料科學自學資源 2：推薦書單
因為資料存取權必須由 IT 管理員提供，所以數據科學家經常得長時間等待資料以及分析資料所需資源到位。 一旦他們有存取權，資料科學團隊可能會使用不同且可能不相容的工具來分析資料。 比如科學家可能會使用 R 語言開發模型，但部署模型的應用程式卻是使用不同的語言撰寫的。 這就是為什麼可能要耗時數週甚至數月，才能將模型部署到有用的應用程式中。 除了資料科學家之外，該團隊還可能包括定義問題的業務分析師、準備資料及相應存取方式的資料工程師、負責監督底層流程和基礎架構的 IT 架構師，以及將分析模型或輸出部署到應用程式和產品的應用程式開發人員。
以上兩種皆為資料科學家的工作範疇，前者主要是在探索與挖掘資料背後的價值；後者則會跨足營運管理甚至是策略管理。 這個讚譽儼然讓資料科學家成為近年搶手又高薪的職業之一，尤其金融業、科技業以及其他積極進行數位轉型的產業，更積極地尋找資料科學或數據分析相關的人才，希望透過數據分析應用，瞭解市場、預測行為並創造商機。 而資料科學家的存在，正是將繁雜資料理出清晰脈絡的重要推手，讓許多人紛紛想進入或轉型成為資料科學家。 業務管理者： 資料科學家 這些管理者會與資料科學團隊合作定義問題並開發分析策略。 他們可能是行銷、財務或銷售等業務部門的負責人，有資料科學團隊向他們呈報。 業務流程經理與資料科學和 IT 經理密切合作，確保專案按計畫交付。
資料科學家: 資料科學家在平台上需要哪些功能
這堂是以 R 為主要語言的資料科學課程，將會涵括資料科學、機器學習和資料視覺化，可以同時當作學習 R 和資料科學的入門。 比如台灣新創公司Gogolook開發的產品「whoscall」，分析電信公司的通話紀錄判斷哪些號碼屬於惡意電話，幫助使用者在接起電話前就知道這組陌生的號碼是不是詐騙電話。 至今whoscall已突破1000萬次下載，Gogolook也得到南韓最大的網路服務公司NAVER Corporation的青睞，透過旗下子公司Camp Mobile用超過3億台幣的高價將Gogolook併購。 資料科學家和資料分析師(Data Analyst)、資料工程師(Data 資料科學家2023 Engineer)、資料架構師(Data Architect)最大的差異就在此，資料科學家知道如何用數據煉金。 該平台應具備有高可用性、完善的存取控制功能，並支援大量使用者同時使用。 資料科學平台讓團隊可以共用程式碼、成果和報告，進而減少冗餘並推動創新。
- 該平台應具備有高可用性、完善的存取控制功能，並支援大量使用者同時使用。
- 現在，資訊就是力量，有了資料，能做到的事情非常的多：從市場分析到使用者分析，到AI化的服務，再到元宇宙的開發，有太多的可能性！
- 確保該平台支援最新的開放原始碼工具與常見的版本控制平台，如 GitHub、GitLab 和 Bitbucket，並能與其他資源密切整合。
- 資料科學平台讓團隊可以共用程式碼、成果和報告，進而減少冗餘並推動創新。
數學與統計是資料科學家必備的能力，在資料科學家的工作中，每天都要面對複雜的數學以及統計學的問題，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。 稍早有提到資料科學家需要利用SQL資料庫管理系統，主要就是為了儲存並有效的處理數據，進而達到利用儲存的數據來做分析。 而資料科學家當然也需要非常的熟悉數據分析，又能夠從數據中發現價值，並加以利用。 另外想提醒的是，透過這些新型態的求職管道應徵，就盡量不要使用傳統人力銀行的制式履歷，而是針對各家公司的需求撰寫，客製化傳達自己在資料科學、數據分析能力的履歷，才有較高的機率獲得面試機會。 資料科學家 和上一本書的作者相同，一樣從現實生活中會遇到的問題下手，協助讀者建立建模決策的方法論、替具體問題建立數學模型，再一步步優化或驗證模型，當中運用到的邏輯思維也和資料科學家的工作重疊，可以學到紮實的方法論。 這堂資料科學課程是基於 R 、Python 和 Azure ML 等工具，介紹資料處理流程、資料視覺化以及入門的機器學習，全面涵蓋了資料科學可能會碰到的所有面向，而且都會談到一定的深度。
資料科學家: 解決問題的商業力
簡化管理並結合最佳實務做法，以消除工作流程中的瓶頸。 在不知不覺中資料科學自動化已經慢慢成為了我們生活中的一部分，根據業內專業人士的預估，資料科學自動化將會很短的時間內有更加突破性的發展。 大部分與貝葉斯統計有關的書，都是以數學為主要脈絡；而這本書特別的地方就在於，是用 Python 來入門介紹，適合有一點程式和統計基礎的人。 如果你對使用 Python 處理資料科學有興趣，希望完整地學習，而且時間上也有餘裕的話，可以考慮這堂課去打好資料科學的基礎。
數據科學家無需等待 IT 部門即可存取工具、資料和基礎架構。 他們的工作內容主要搭配運用一系列的技能，分析各式各樣的資料：從網路、到智慧型手機、感應器和其他來源，並從中獲取可行的見解。 資料科學家就是要發現問題，提出問題然後設計方法，並且對可取得的資料進行分析。
資料科學家: 入門資料科學家必須知道的10件事
資料科學家的薪資在台灣堪比軟體工程師，以沒有經驗的社會新鮮人來說，起薪大約也能達到44K，一至兩年經驗的資料科學家的薪水就能翻倍，達到80K左右。 若是身處在外商公司，一位資料科學家的薪資還有機會在達到更高的境界。 說到資料收集，就必須要做到清理與管理，資料科學家在這方面必須要有非常高的技術，最主要的原因一樣是回到數據的量與質，想要將資料運用的好，就一定要先會整理並管理資料。
- 不過若你想成為資料科學家，還是先從基本功做起，建立自己的數據分析專業力。
- 無論是優化製程以減少成本、運用數據取代部分人工省下人力支出、以物聯網監測系統並最大化維修效益，企業願意祭出高薪招攬資料科學人才，正是因為他們預期資料科學家能帶來更多的收入、或省下龐大的成本。
- 這個讚譽儼然讓資料科學家成為近年搶手又高薪的職業之一，尤其金融業、科技業以及其他積極進行數位轉型的產業，更積極地尋找資料科學或數據分析相關的人才，希望透過數據分析應用，瞭解市場、預測行為並創造商機。
- 尋找一個能夠減輕 IT 和工程部門負擔的平台，讓資料科學家能夠快速簡便地啟動環境、追蹤所有工作，並輕鬆地將模型部署到生產環境中。
- 時代的變遷，大家是有目共睹，世界正在一步步、並非常快速的踏入數據的時代，甚至會有人說，我們早就已經身處數位世界中了。
- 另外想提醒的是，透過這些新型態的求職管道應徵，就盡量不要使用傳統人力銀行的制式履歷，而是針對各家公司的需求撰寫，客製化傳達自己在資料科學、數據分析能力的履歷，才有較高的機率獲得面試機會。
- 資料科學家除了要懂得如何分析數據，還要能夠將其視覺化，以便解讀。
綜合來說，資料科學家就是運用數學統計與程式語言來解決各種問題。 這張圖也可以解釋為什麼資料科學家薪資普遍偏高，且人才缺口日益增加。 現在市場不缺乏數學人才與程式人才，但同時專精於這兩個領域的人不多，能夠將統計與程式活用在實際層面並解決商業問題的人就更少了，因此點開職缺網站，隨時都可以找到資料科學家的相關職缺。 資料科學其實是一個橫跨多領域的學術知識，其中包括統計學、數據探勘、科學方法、人工智慧 (AI) 和資料分析等，主要的目的是從資料中發掘價值。 「準備資料再進行分析」也是資料科學的重要的環節之一，過程包含了清理、彙總及處理資料。 但在規模較大的企業會有所謂的資料工程師完成此任務。
資料科學家: 數據科學家／Data Scientist
所以常見的資料庫語言SQL、統計軟體R語言或Python 語言都是基礎能力，數學統計方面的知識不可少，知道如何將分析結果視覺化也很重要。 此外，數據生產的速度愈來愈快，可運用的數據量也逐漸增加，因此掌握管理大數據所需的工具，比如Spark、Hadoop，是常見的選擇。 其實進入資料科學家的行列，並沒有我們想像中的困難，開始入門學習前，首先需要先確認自己學習資料科學的目標。 如果您本身對數據深感興趣，可考慮技術層面的工作，例如進行數據分析或發展人工智慧系統；如果您偏好與人打交道，不妨擔任協助各單位透過資料科學來創造價值的角色。
一個完整的數據團隊基本上會包含資料科學家、資料分析師以及資料工程師。 資料分析師進行統計方面的工作，如實驗設計，數據分析等：資料工程師程式實作方面的工作，如大數據的收集與整理，演算法的部署等。 資料科學工作流程不一定整合在業務決策制定程序及系統中，使得業務經理難以運用相關知識，有理有據地與資料科學家進行合作。 如果沒有更完善的整合，業務經理將無法理解為什麼從建立原型到投入生產需要如此長的時間，也就不太可能支持對他們認為進展太慢的專案進行投資。
資料科學家: 資料科學自動化（Data Science Automation）：
現在，資訊就是力量，有了資料，能做到的事情非常的多：從市場分析到使用者分析，到AI化的服務，再到元宇宙的開發，有太多的可能性！ 這也是之所以為什麼許多企業、公司都在積極的蒐集資料，讓自己在競爭者中掌握最多資料，成為該產業的龍頭老大。 每個人的手機中都有通話紀錄，且每個人都曾遇過看到陌生電話不敢接通的困擾，但沒有人將這兩件事放在一起，直到Gogolook的資料分析師找到這個問題，並成功運用資料分析技術，開發出好用的產品。 資料分析雖有高含金量，但關鍵在於資料科學家需懂得從數據中煉金、運用創意找到問題。
資料科學家: 動態網頁爬蟲第一道鎖 — Selenium教學：如何使用Webdriver、send_keys(附Python 程式碼)
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資料科學家: 資料科學家 Data Scientist
儘管資料科學前景看好，也有公司斥巨資投資資料科學團隊，但許多公司還沒有完全發揮資料的價值。 在招募人才及打造資料科學計劃的競賽中，有些公司遇到了團隊工作流程缺乏效率、不同的人員使用無法妥善配合的不同工具和流程等情況。 如果沒有更嚴格、更集中地管理，高階主管可能無法看到他們的投資獲得完全的回報。
