90年代中期網路革命開始前，沒有一個人想得到，IT工程師也可以成為性感代名詞；2011年起，一種「科技新混種」隨著Big Data誕生……。
誰能幫NASA找到定位宇宙暗黑物質的方法，幫Facebook篩選出最好的人才，還能發展出幫助飛機機長判斷、讓航班更準時的工具？
誰能幫NASA找到定位宇宙暗黑物質的方法，幫Facebook篩選出最好的人才，還能發展出幫助飛機機長判斷、讓航班更準時的工具？
答案是資料科學家，這個被哈佛商業評論形容是「21世紀最性感的職業」--，到底在做什麼？是寫程式？還是數字專家？IBM說，資料科學家是資料分析師的再進化：
”What sets the data scientist apart is strong business acumen, coupled with the ability to communicate findings to both business and IT leaders in a way that can influence how an organization approaches a business challenge. Good data scientists will not just address business problems, they will pick the right problems that have the most value to the organization.”
光美國就缺19萬個
資料科學家從龐大的資料中挖出別人看不到、有意義的數據，用能理解的方式呈現給不懂數據的人，提供新的方向或解答。雲端科技興起，網路產生的資料必須用「巨量」來形容，光是2011到2012年人類所製造出的資料，就佔全球當今總資料的90%，能從龐雜的資料裡找出線索的資料科學家也成為熱門人選。企業管理顧問公司麥肯錫估計，美國還缺14到19萬能深入分析數據的人才。
資料科學家躲在Kaggle？
怎樣找到優秀的資料科學家？答案是讓他們來找你。幫NASA定位宇宙暗黑物質、讓Facebook找到最佳人才、為GE發展出傳送即時飛行資訊給機長的演算法，這些解決方案都是從Kaggle這個平台誕生。吸引優秀資料科學家前來的方式是解題競賽。Kaggle開出各種挑戰任務，在截止日期之前，參加解題者都可以不斷修改，直到提出最滿意的方案。目前有11萬個資料科學家在Kaggle上面瘋狂「解題」。從Big Data中找出線索，提出最佳方案的小組，除了獲得高額獎金，還可能被引薦給出任務的公司，擔任諮詢對象。萬事達卡、惠氏藥廠、微軟都曾經透過Kaggle提出任務，在健康科技公司Practice Fusion提出的任務中，資料科學家們還提出了從未被識別的醫療紀錄中，辨識出第二型糖尿病患的方法。
新品種要有新履歷
透過競賽，資料科學家可以累積積分，而這個積分排行已經成為一種全新的履歷—美國運通、The New York Times開出的資料科學家職缺，都要求提出Kaggle積分排行，要證明自己能從海量資料中找出洞察，這個積分可能比常春藤學歷、漂亮工作經歷還有用。
Kaggle的創辦人Anthony Goldbloom在亞特蘭大雜誌（the Atlantic）的報導中說到：
"We're solving a market failure." "People were using really poor proxies" for skills and credentials. That's the big shift here. Kaggle represents a new sort of labor market, one where skills have been bifurcated from credentials. 實力和文憑的差異在這裡有了最好的見證。
企業有Big Data短期人才需求、Big Data人才接案，也可以透過網站Experfy進行媒合。這間新創公司從哈佛創新實驗室獨立，看中Big Data市場龐大需求。人才透過可以以商務社交網站Linkedin的帳號登入，填妥專長後在24小時內會被審核，再被加入Experfy人才庫。企業也可以透過網站進行外包工作管理。
