數據分析師  年薪破百萬不是夢

資料科學是橫跨多領域的學術知識之一,其中包括統計學、數據探勘人工智慧 (AI) 和資料分析等,主要的目的是從資料中發掘價值。而資料科學的理念是在 1997 年初一場叫做「統計=資料科學?」的講座中, C.F.Jeff Wu 教授提出的。

示意圖:123RF

2008 年DJ Patil 和 Jeff Hammerbacher 第一次用數據分析師(Data Scientists)這個詞來描述他們的團隊。在兩年後大家也見證了數據分析以及資料科學家之發展,最主要的原因是企業開始在交易中應用到相關技術。在大數據這個概念的建立於「3V」,數量、速率以及真實的理念。而大數據的時代中,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問題,不過分析和處理這些資料的方法卻有限。

據了解,「準備資料再進行分析」也是數據分析重要的環節之一,過程包含了清理、彙總及處理資料。而寫程式雖然不是數據分析師主要的工作內容,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。現在世界處於一個資料科學模型自動化的階段。靠著數據分析,模型自動化將會越來越被廣泛使用。

然而,關於數據分析師們都必須要對機器學習與人工智慧有一定的掌握度,原因是它們資料撇不開的關係。沒有數據就無法做到機器學習或開發人工智慧。在數據分析自動化已經成為了我們生活中的一部分,根據業內專業人士的預估,數據分析自動化將會很短的時間內有更加突破性的發展。

對此,數據分析師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,一至兩年經驗的數據分析師的薪水就能翻倍,達到 80K 左右。年資再更久一點的人,年薪沒有破百萬都很奇怪。若是身處在外商公司,一位數據分析師的薪資還有機會再達到更高的境界。(記者/宋柏瑜)

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