除了數學、統計 也招募企管、行銷人才 大數據挖礦人 未來職場最搶手

要能精準預測，靠的可不只是大數據的運算工具，還有隱身在數據背後的祕密功臣——數據科學家（Data Scientist）。

數據科學家是誰？是精通數學領域的科學家？還是會寫程式的工程師？答案可以都是，也可以都不是。數據科學家是具備開鑿資料深山的能力與耐心、同時又能透過演算法在巨量資料中找到價值的人。

這些運用大數據工具，每日與大數據為伍，目標就是在數據中挖掘到寶藏的人，不只有著「數據科學家」這個酷炫職稱，甚至有「二十一世紀最性感職業」的職稱。

須跨領域能力 人才供不應求

不僅如此，數據科學家供不應求。「這類人才很缺，要找人很不容易。」大數據軟體公司TERADATA大數據事業部高級顧問王隆生透露。

數據科學家這項職業，在人力市場的供需缺口有多大，從麥肯錫報告就能略知一二。麥肯錫的調查指出，光是美國地區，數據分析專才的缺口高達十四萬到十九萬名。打開專業社群網站LinkedIn，搜尋數據科學家職缺，光是美國地區就有超過三萬筆。

台灣對於這項新興職業的需求也已悄然浮現，一○四人力銀行總經理洪廣禮強調，新興職缺例如資料科學家、數據洞察分析師、物聯網智能研發工程師需求火紅。無論是在一○四求職平台上，或是LinkedIn的平台上搜尋數據科學家的相關職缺，不難發現開出數據分析師職缺的公司已不再是大數據公司或是軟體公司，像是華碩、台達電等製造業，或是電信公司、金融業等也都紛紛開出數據科學家的職缺。

看到這裡，你是否好奇，若想做這份二十一世紀最性感職業，究竟需要哪些能力呢？國內知名輿情分析公司意藍科技董事總經理楊立偉解答：「這是個跨領域的職業，除了對資訊科技（電腦）的熟悉，還要熟悉數學、統計等資料處理方法，以及對不同領域（產業）的熟悉。」

這三項專業知識橫跨不同學院學科，包括解電腦操作、程式撰寫的理工科系，以及懂得資料處理方法的統計與數學科系，同時還要不同領域的專家，像是行銷學系、公共衛生學系、大眾傳播學系專才。

不可否認的是，要找到同時能專精寫程式、又深諳資料處理方法，還要非常懂特定產業或領域的人才，簡直是不可能。「其實數據科學家多半是一個團隊。」楊立偉與王隆生不約而同地表示。

雖然都是組建大數據團隊，但位於不同產業位置的公司，對數據科學家團隊需求的專業能力與特質也有所不同。TERADATA提供從專業數據倉儲、處理到數據分析解決方案，也因此，數據科學家團隊多從資料處理角度去思考，目標做出能完美預測的模型。王隆生表示，當他在招募數據科學家人才時，他看中對方懂不懂統計以及機器學習，同時要具備寫程式的能力，「你不能只用講的，然後在紙上推導。」他強調。

但反觀意藍科技提供的是蒐集、處理、分析各類型網路資訊與情報的服務，更需要從人的角度去思考。這也是為什麼楊立偉認為：「成為數據科學家的三個條件中，其實領域專家是最重要的。」

楊立偉解釋，年輕世代很早就接觸電腦，對於資訊工具的使用並不陌生，現在也有很多免費的工具可以使用，甚至是統計能力也都可以找到免費資源補強，重要的是當你有了工具與材料，你要怎麼用它，而這就是領域專家的重要性。

「我都稱他們（數據科學家）為小偵探。」楊立偉說，我帶你進入一個布滿卷宗的資料室，給了你一支手電筒，那你要看什麼，或是看什麼是有價值的，這就考驗著你「命題」的能力。

楊立偉認為，數據科學家就像小偵探，要在巨量資料中挖掘找出價值。（攝影／吳東岳）

必備好奇心、資料嗅覺

例如，來自公衛系的數據科學家，從特定疾病傳播進行命題，找到有價值的資料；傳播學系、政治系等從其專業下去命題，「以前都在電機、資訊、資管找人，現在我會到圖資系、管理學院、行銷企管等系所找尋人才。」楊立偉透露。

儘管，隨著公司提供的產品與服務不同，對數據科學家不同專業能力的看中程度不一，不過幾項專家眼中稱職的數據科學家須具備的特質，仍值得有志從事大數據領域的人參考。

首先是敏銳的資料嗅覺。數據科學家每天與數據為伍，「是的，大部分時間，小偵探們都是坐在電腦前面對數據。」楊立偉笑說。王隆生也以自身經驗分享，有的時候客戶不會先提供數據，數據科學家就要先在網路找資訊，透過資料嗅覺，預先判斷出一些資訊。

其次是好奇心，「你要對數據背後代表的意義感到好奇，對於資料能夠做什麼事情感到好奇。」王隆生分析。另外，數據科學在處理與分析數據時，有時會出現自己認為做出來的結果顯著，符合命題，但卻沒有將產業的常態狀況考慮進去，導致偏誤，也因此，避免認知偏誤也是數據科學家應該要努力的方向。

當然還有團隊合作能力，就拿TERADATA的數據科學家團隊來說，大中華地區成員就有二十三位、意藍科技的數據科學家成員則有二十至三十位。

如果想加入這二十一世紀最夯的職業，該要如何培養相關能力？「以前大家常說，知識就是力量，現在變成資料就是力量。」楊立偉直言，過去兩年人類所產生的數據占了人類歷史上數據總量九成，也就是數據急速成長，以後各行各業都需要與數據為伍的人。

新手待遇 年薪可達百萬

他建議：「及早培養解讀數據的能力。」包括使用統計軟體，在專業領域中建立命題能力，找尋數據價值尤為重要。

王隆生則認為，數據科學家的能力要從在學時就培養，他建議未來想要從事大數據領域的青年學子，應該要在大學時，修習統計、微積分、線性代數等學科，將基礎學科的根基打好。也可以從就學時，透過參與老師的專案研究，先行累積對產業的認識。

大數據正夯，數據科學家供不應求，反映在高薪待遇，專家透露，一位新手就有百萬年薪的待遇。想加入這項未來數年高含金量工作行列，提前培養相關能力不可少。