資料科學曾經被《哈佛商業評論》譽為「21 世紀最性感的工作」，更是許多公司在進入數位轉型中重要的一環。數據的使用已經不在只是某些分析部門的工作，而是每一個數位職能者都應該具備的底層能力。

資料科學曾經被《哈佛商業評論》譽為「21 世紀最性感的工作」，更是許多公司在進入數位轉型中重要的一環。數據的使用已經不在只是某些分析部門的工作，而是每一個數位職能者都應該具備的底層能力。
那究竟什麼資料科學呢？根據維基百科中的定義：「資料科學（Data Science）又稱為數據科學，是一門 利用資料學習知識的學科目標是通過從資料中提取出有價值的部分來生產資料產品。它結合了諸多領域中的理論和技術，包括應用數學、統計、圖型識別、機器學習、資料視覺化、資料倉儲以及高效能計算。 資料科學通過運用各種相關的資料來幫助非專業人士理解問題。」

➤ 簡單來說，資料科學就是一種「從資料中找關係」的科學方法。

雖然這句話看起來很簡單的，不過其實背後的水很深。我們來說文解字一下，資料可能是「過去」、「現在」或「未來的資料」，或是從量級分成「大數據」、「小資料」或「厚資料」；另外也有「開放資料」跟「內部資料」的不同來源，更不用說各種不同的資料型態。
找關係也有很多種找法，例如「可以解釋的因果關係」、「很常一起出現但不一定有關係的關聯關係」或是「很像又不能太像的預測關係」都是資料科學中不同的方法。

現代資料科學 = 大數據 + 機器學習

社群網路與物聯網的興起大副提升了資料增長的量級，這些由更大量的資料所組成的資料集被稱為大數據（Big Data）。這樣的資料量級通常是傳統單一的計算機限制中難以處理程度，可能需要搭配分散式的硬體架構才能運作。而隨著硬體技術的進步與與資料分析的技術逐漸成熟（例如機器學習、資料探勘等等），大數據分析已經成為了資料科學的主流技術。比起以往的統計分析，現在能夠享有更大更完整資料所來的資訊，更多是過去不容易挖掘的。大數據扮演一個資料科學技術上的承先啟後，開啟了現代資料科學的全新時代。

一般而言習慣用「V」來描述大數據的資料特性，最常見的是用 種類（Variety）、速度（Velocity）、量級（Volume） 3 個 V 來描述（最多有看到 8 個 V 的定義）。
從資料量的角度來看，通常會大到一台電腦無法處理的量需要利用分散式運算才有辦法處理，常見的技術例如 Hadoop、Ceph 等等。大數據會盡可能收集可以被分析的資料，當抽樣接近母體的資料量作為目的。不過大數據看似無所不在，但你的大數據等於對方的大數據嗎？實際上大數據是一個相對「模糊」的字，在使用的時候務必要小心。

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數字會說話！每日生活都脫離不了數字，從數字累積而成的數據經過有效的統整、分析，更能進一步預測，這就是所謂「數據 …

數字會說話！每日生活都脫離不了數字，從數字累積而成的數據經過有效的統整、分析，更能進一步預測，這就是所謂「數據科學」(Data Science)，透過應用一系列邏輯及分析技巧，協助人類做後續的判斷、解讀及預測，舉凡購買行為、各式商業分析都能應用。數據科學驅動各行業的創新應用，並讓產業進而轉型成「數據加值管理」的產業，在D（Data）時代，能妥善運用數據科學就能掌握先機。

跨領域融合多項專業

所謂「數據科學」並非獨門單一的學科，而是融合數學、統計、電腦科學、機器學習等多個跨領域的專業。運用大量數據彙整、統計推斷、邏輯分析等過程，藉以找到數據背後所隱藏的事實及模式，讓人能有效判斷，進而預測，以利後續的行為決定。

各行各業廣泛應用

舉凡各行各業如電商、金融保險、製造業、能源業、生技製藥、衞生保健、資通訊，甚至連新創公司創業前的商業評估都需要借用數據科學。例如：電商能運用數據解讀出哪些是熱銷產品而增加進貨；生技製藥能利用醫療數據加速新藥的研發；製造業分析生產數據以提升產能。

必備基本要件

數據應用多元廣泛，大數據人才，尤其是數據科學家成為各產業爭相高薪挖角的人才。成為一名能精準預測，並為企業帶來效益的數據科學家必須具備4大條件。首先，必須熟悉數據科學技能，這當中包括數學、統計學、編碼、計算學、模型建構、數據管理等。其二：須具備該領域有相當的業務知識。例：在生技醫藥從事數據分析，本身也得對產業有一定的了解；其三：具好奇心及洞察力，一名好的數據人才必須「主動」看見問題，而非「被動」解決問題。其四：具出色的溝通能力，才能在跨部門報告中解釋分析結果，並根據結果協助企業做出最佳的行動方案及判斷。結合專業、跨領導知識、洞察力、溝通4大能力，是數據科學家基本的必備條件。

就業市場多元

數據科學家的就業選擇多，如上述製造、金融、電商、能源等產業之外，針對不同工作內容也有多樣的選項，可走行銷、財務、生產、研發、專案、營運等多方面切入，端看個人專業及喜好來選擇。

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