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加薪幅度可達 14%!「資料科學力」成人才鑲金關鍵,哪些技能包括在內?

2024-05-06 Andy Liao

談到「資料科學(Data science)」,自然會想到資料科學家、工程師等專業。資料科學已經成了許多工作的核心能力。美國人力資源研究單位 Burning Glass Institute 最新調查顯示,全美大約 1/4 的工作需要資料科學技能。

資料科學技能已不再是資工出身或工程師的專利,許多雇主願意付更多額外工資給具備資料科學技能的員工。只要具有資料策略和機器學習能力,加薪幅度可達 14%,而人工智慧、資料架構和大數據相關技能可達 12%。基本資料科學技能也有助於加薪,例如資料清洗(data cleaning),也有機會提升約 6% 薪資!

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「資料科學」不是工程師的專利,有哪些技能涵括在內?

資料科學或許比你想像的還要廣泛,大抵上可以分為 獲取資料、分析資料、用資料來溝通 這 3 大方向:

獲取資料 分析資料 用資料來溝通
資料收集
資料品質
資料倫理
資料記錄
資料獲取
資料結構
資料處理
資料架構
資料清洗
資料整合
資料隱私
資料安全
資料治理
資料儲存
商業資料策略
商業智慧
商業指標
數學
統計分析
統計建模
資料科學
定量研究
預測
大數據
人工智慧
機器學習
資料展示
資料寫作
人際溝通

資料科學不再特別!從精緻手工業轉向工業化

《麻省理工學院史隆管理學院評論》(MIT Sloan Management Review)指出,隨著生成式 AI 興起,資料科學家或工程師已經不如以往特別。而且會接觸到數據的工作愈來愈多,變成大型團隊,例如:一般企業可能會需要有工程師來整理數據、機器學習工程師來擴展和整合模型,還有專案經理來監督整個專案。

當然,開發全新的演算法或解釋複雜模型,還是需要專業的資料科學家,但需求量可能不像以前那樣多,也不會擁有同樣程度的影響力和光彩。

工作上不會遇到這麼多數據,仍然需要資料科學力

人力資源研究單位 The Burning Glass Institute 的報告也提到,以後不管在美國做什麼工作,可能都需要懂一點資料科學,遠遠超出了科技業的範疇,例如在 2023 年,美國大約 10% 醫療保健類的職缺將包含至少一項資料科學技能(像是資料收集、預測等)。又例如製造、貿易、石油和天然氣、農業、交通、行政、倉儲運輸等產業,將有 25-30% 的職位需要不同程度的資料科學技能。

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盡快裝備才是重點,資料科學不用等到大學再學

資料科學技能正變得像電腦、手機和網路一樣不可或缺,報告最後提到,當今社會一直依靠大學來培養資料科學技能。然而需要這些技能的勞動力,恐怕遠超過接受高等教育的民眾。美國有將近 3/2 的人沒有大學學歷,如果要達到長遠的經濟成長,不能將這 3/2 的勞動力排除在外。

也因此,報告建議政府部門應該盡快把資料科學教育整合到義務教育中,職業學校也同樣可以教授相關課程,才有利於整體產業和經濟發展。

參考資料:The Burning Glass InstituteMIT Sloan Management Review

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