職位揭秘!Google 資料科學家 每天都在做什麼?

編譯/莊閔棻

作為世界上最受資料(數據)驅動的公司之一,Google 各種產品和服務的每月活躍用戶超過 10 億。而這也讓資料科學成為Google業務的核心,因為該技術可以幫助公司了解用戶行為、優化效能和提出創新的解決方案。在處理數據上,資料科學家就是一個關鍵角色。相信大家都對Google的資料科學家這一職位感到很好奇。在本文中,我們就將探討 Google 資料科學家的一些典型任務和職責,讓大家對該角色有更多的了解。

作為世界上最受資料(數據)驅動的公司之一,Google 各種產品和服務的每月活躍用戶超過 10 億。(圖/123RF)

資料收集和處理

Google 資料科學家的主要任務之一是收集和處理來自各種來源的大量資料,如部落格、使用者回饋、實驗、調查和外部資料庫等。為了讓資料成為適合分析的格式,這通常涉及使用 SQL、Python、BigQuery、Dataflow 和 TensorFlow 等工具和技術提取、轉換和載入資料。

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此外,資料收集和處理還可能涉及確保資料的品質、可靠性和有效性,以及處理遺失、不完整或不準確的資料等工作。 資料收集和處理可能會佔用大量時間和資源,因為資料通常是混亂又雜亂的。

資料分析和建模

為找出有助於回答業務問題和支援決策的見解、模式和趨勢,Google 資料科學家的另一項主要任務是對資料進行分析和建模。 資料分析和建模涉及使用 R、Python、TensorFlow、Colab 和 Data Studio 等工具和技術對資料執行描述性、探索性、推理性和預測性分析。

資料分析和建模還可以涉及使用機器學習、深度學習、自然語言處理、電腦視覺和其他高級方法來建立和評估資料驅動模型,這些模型可以預測結果、優化效能或產生建議資料分析和建模需要高水準的創造力、好奇心和批判性思維。

資料解釋和視覺化

Google 資料科學家的最後一項關鍵任務是向各個利害關係人,包括其他團隊、高階管理層或外部合作夥伴等,提供視覺化資料以及分析和建模的結果。資料通訊和視覺化涉及使用 Google Slides、Data Studio、Tableau 和 D3.js 等工具和技術來創建清晰、簡潔且引人注目的報告、儀表板、圖表、圖形或是其他可以傳達關鍵發現的視覺輔助工具。

最後,資料溝通和視覺化也涉及向利害關係人展示和解釋資料分析的結果,以及回答問題、處理回饋和提供進一步行動的建議等。 基於數據資料通常很抽象又細緻,將資料通訊和視覺化就需要擁有高水準的溝通、協作和講故事的技能。

參考資料:Analytics Insight

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