富比士雜誌近期稱資料科學家(大數據)為「本世紀最夯的職業」。

不管是消費性包裝產品還是醫療保健,世界上的各大產業都面臨著被各種數據淹沒的困境,急需能夠幫助他們將龐大的數據實用化的人才,而對這類工作也理所當然地出現了強烈和逐漸增加的需求。
但因為這項產業的變化和創新是如此劇烈,專家們在接下來的十年(甚至更久)將對在職教育出現投資需求。

 

不久前,作為一名資料科學家(大數據),你只要會數學和統計學就可以了。
但是現在隨便找一則網路應徵廣告都可以看出資料科學家(大數據)已經變成了大數據工程師、統計學家和業務分析員的綜合體。
企業們應徵的不單是資料科學家(大數據),而是接受過現代工具訓練的專家,希望他們能夠使用適合的方法和工具設計出讓使用者輕鬆操作的介面。
換句話說,資料科學家(大數據)已經成了一種工作內容多合一的職位。

 

為了因應這樣的趨勢,便出現了對在職教育的需求。
在現實中,資料科學產業變動得非常快速,而新科技和應用方法也不斷的推陳出新,早已和學校的教程不同,甚至和職場訓練提供的內容也有所差距。
資料科學逐漸轉型成為一種綜合各種學科的領域,其中包含了資料科學、資訊與決策系統、社會科學和工程學等元素。
在這個領域中的專家們如果希望保有競爭力並且把握住現在這些豐富機會的話,就必須持續磨練自己的能力。
為了達到這個目的,他們不僅需要增進數據分析的能力,還必須學會深層學習及其影響等解析學的技巧;了解如何克服龐大數據的演算法所帶來的挑戰和限制;和找出能更加應用機器學習的方法。
此外,除了專業知識,資料科學家(大數據)還必須對各種產業的問題和挑戰有所認知,才能讓他們發現不了解該領域的人無法洞悉到的部分。

 

為了克服這項挑戰,利用各種專業教育機會是一個好的開始,線上教學和身邊的會議是不錯的選擇,但最適合的還是嚴格結合各學科精華的活動。
這些課程和研討會大多可以藉由詢問得到檔案或是找到紀錄,不需要花太多時間就可以幫助資料科學家(大數據)獲得需求的技術,以扮演他們在職場中的新角色,也讓他們在這個領域中更加成功。

 

各種類型的公司都在尋找資料科學家(大數據),光是看ODSC的徵才資訊或是在LinkedIn網站上點擊「工作」分類並以全美為範圍搜尋「資料科學家(大數據)」,截至一月中就可以找到8,600件以上的工作機會。
這些公司都想要從手邊龐大的數據中彙整出有商業價值的部分,但是資料科學家(大數據)若是要做到這項要求並抓住眼前這些絕佳的機會,就必須不斷的學習新知並更深入的鑽研這項學問,因為不管是人、公司機構或事物都會不斷的增生更龐大的資訊量。
讓更多的人得到正確的工具,並且教會他們如何把數據變成對未來的洞悉能力,不單是讓他們達到市場所需,更是讓資料科學能加完整地發揮它的潛能。