資料科學是什麼？成為資料科學家需要哪些技能？相關概念全掌握！

什麼是資料科學？資料科學又名數據科學（英文： Data Science），是一門研究如何利用資料獲取有效知識的學科。簡單來說，資料科學就是透過收集而來的資料，經過挖掘和統計等一系列過程，找出資料的現象和規律，並根據這些結果對實際問題作出解釋，甚至進一步優化決策。

資料科學是一門非常年輕的學科，在 60 年代才漸漸被學者們發現、提出，並從電腦科學和統計學中獨立成一門新的學科。

資料科學最大的特色在於它的跨領域性，其主要涉及 3 大板塊「電腦科學、數學與統計、商業或其他專業領域」。電腦科學與資料取得和儲存相關，數據的處理則依賴數學與統計，最後結合商業或其他專業知識，解決相應的問題。

在資訊爆炸的現代，資料數量的「過多」，反而讓資料運用變得更加困難，而資料科學的優點正在於它能同時利用不同的專業理論和方法，解決繁瑣而複雜的實際問題，甚至能發掘新的機會和挑戰。

此外，在當前的商業環境中，資料科學與行銷的結合也越來越緊密。透過分析消費者的行為數據，資料科學能深入了解顧客的需求、偏好和消費規律，精準地進行市場定位和客群分析，從而提高行銷的成功率。此外，資料科學也能幫助企業處理優化資源配置和管理客戶關係等工作，可說是現代企業用以提升商業價值不可或缺的重要利器。

資料科學與人工智慧是當代兩大熱門領域，它們彼此相關，但又有所不同。資料科學更專注在眾多資料中取得有用資訊，人工智慧則致力於讓機器模擬人類智能，讓機器也能夠學習、推理、計劃、理解語言等。

而在使用目標和應用領域上，資料科學與人工智慧也有不同之處。資料科學的目標是通過數據分析來發掘有價值的見解，協助做出更好的決策、解決實際問題，並提供對未來趨勢的預測。人工智慧的目標是創建能夠自動完成任務、學習和做出決策的智能系統，最終希望能模仿甚至超越人類的某些智能能力。

因此，資料科學更常見於商業分析、醫療數據分析等情境，而人工智慧更常見於智慧助理、自動駕駛等情境。

資料科學和人工智慧在現代企業中的角色都至關重要，資料科學經常運用人工智慧中的部分技術，尤其是機器學習和深度學習，用以進行預測和資訊分析。兩者相輔相成，才得以快速推動科技的發展與應用。

根據 Hilary Mason 和 Chris Wiggins 於 2010 年在 "A Taxonomy of Data Science " （資料科學的分類學）一文提出的主張，資料科學分析的步驟大致可分為 OSEMN （發音：awesome） 5 步驟：

在這個步驟中，資料科學家會從各種來源收集與需要解決的問題相關的數據。資料可以來自不同數據庫、網路爬蟲，又或由聘用資料科學家的企業提供。這個步驟的目標是獲得足夠且有價值的數據來進行分析。

資料量龐大的情況下，常有不完整或雜亂的情況，因此需要進行清理。這步驟包括處理缺失值、刪除異常值、轉換數據格式和進行資料標準化，確保資料的質量，為後續分析打好基礎。

在這一步，資料科學家會使用統計方法和可視化工具來初步理解資料，嘗試找出其特性、分布和潛在的模式。這是為了識別出資料中的關鍵特徵，並確定可能的分析方向。資料科學家通常會使用 2 種研究資料的方式來完成這項任務。

• 描述性分析：為了回答「發生了什麼」，資料科學家會探索資料的分布和趨勢，了解數據記錄中已發生或正在發生的事。這包括統計摘要（如平均值）和資料可視化（如圖表）。
• 診斷性分析：接著，為了找出「為什麼會發生」，資料科學家會利用描述性分析的成果進行診斷性分析，這通常涉及更深層次的資料模式探索，幫助理解潛在的原因和驅動因素。

在這一步，資料科學家根據資料的特徵和分析目標，建立機器學習或統計模型，選擇適當的演算法（如回歸、分類、叢集等），透過訓練和調整模型以預測結果或識別模式。資料科學家通常會使用 2 種研究資料的方式來完成這項任務。

• 預測性分析：既然知道「發生了什麼」，所以接下來的問題便是「未來會發生什麼」。資料科學家會應用機器學習模型或統計模型，根據現有數據預測未來趨勢或結果。
• 規範性分析：有時，資料科學家會進一步探問：「應該怎麼做」，針對可能會發生的事，找出最佳化的應對方案。通過優化模型或決策模型，提供最佳行動建議。

最後，資料科學家會把將不同類型的分析結果解讀並應用於實際問題中，並將這些結果轉化為可操作的見解或建議。這一步通常會需要通過報告或可視化工具向決策者簡明地展示，幫助他們了解數據的結果，並推動後續決策。

資料科學用途廣泛，在生活中隨處可見，以下是一些常見的應用情境：

你是否曾經好奇停車場是如何快速記錄你的車牌號碼嗎？這其實和資料科學息息相關！ 透過收集大量含有數字和字母的圖片，並把其中字元識別出來再提供給機器學習，之後電腦便能根據從車輛進出停車場時拍下的照片，自動記錄車牌號碼。

資料科學能協助企業把不同的客群進行標籤分類（例如性別、年齡、收入、消費習慣等），以提供更符合不同需求的產品和服務，例如把較體積小又平價的快煮鍋推薦給學生族，把高價的鑄鐵鍋推薦給有烹飪愛好的高收入客戶。

搜尋完貓砂，有沒有發現隔天的線上廣告都變成了貓玩具？資料科學能根據你的偏好推薦給你可能會喜歡的商品，也能根據所在地區為你推薦餐廳，促成更多交易的機會。

不少商品銷售存在旺淡季，例如母親節檔期的家品類、美容類商品會更熱銷。資料科學可以從歷來數據尋找規律，預測什麼時候哪些商品更加熱銷，讓商家及早準備。

透過操作複雜的計算，資料科學家可以找出工作流程中容易出錯和效率低下的地方，提供優化建議。另外，相較於只考慮距離遠近的基礎導航，更好地應用資料科學的新導航系統能把道路狀態、車流、紅綠燈設置等納入計算，提供的行車路線最佳化建議。

資料科學家（Data Scientist）是目前熱門的職缺，《哈佛商業評論》就曾在 2012 年指出資料科學家是「企業最誘人的職缺」，近十年來對於相關人才的需求更是有增無減，許多企業紛紛開出職缺，求賢若渴。

資料科學家不僅要熟悉數學統計和程式語言，也要對商業行銷和客戶相應的領域具備相當的認識，能夠對資料結果進行分析應用，才能有效地完成工作。以下是資料科學家工作內容的基本說明：

• 根據客戶的需求和問題，制定使用資料的範圍和方法。
• 收集資料、清除資料，對結果進行初步的分析和驗證。
• 建立資料模型，讓機器深入挖掘和洞察數據。
• 把數據結果進行彙整，製成圖表等更容易閱讀的形式。由於企業或其他決策者未必熟識高等數學等專業知識，因此必須經過這個步驟，協助客戶了解結果並根據結果來解決問題。

資料工程師、資料分析師、資料科學家都是資料團隊的重要角色，不過技術的側重不太一樣。規模較大的資料團隊通常兼具 3 個角色，甚至會有分工更細、更專精的職位。

1. 資料工程師：側重在程式技術，架構和維護資料庫。
2. 資料分析師：側重在分析應用，進行資料解釋。
3. 資料科學家：側重在整理、分析、建模數據，是發掘問題和解決問題的關鍵人物。

如果想成為資料科學家，必須先掌握以下 5 大技能，才能完成職務的需求：

1. 程式語言

Python 是資料科學的主要語言之一，面對龐大的數據量，資料科學家必須學會使用程式語言來協助你處理和建模數據。

2. 資料庫相關技能

由於大量的資料皆會被儲存在資料庫裡，因此資料科學家必須學會利用相關工具，如 SQL 來管理數據，執行收集、除錯、分類等工作。

3. 數學和統計學

資料科學家必須掌握高階數學和統計學的知識，讓資料通過計算變成有用的資訊。在這個過程中，一些與統計相關的工具，如 R、SPSS 等，也務必學習使用。

4. 資料視覺化

即便生成了數據結果，但要把這些成果簡明扼要地呈現出來卻是另一個挑戰。資料科學家需要將資料結果視覺化，讓它們看起來更直觀、易懂，才能讓客戶了解你的具體成果。

5. 行銷理論和經驗

企業聘用資料科學家，大多是為了行銷和優化產品。因此，資料科學家也需要對行銷理論有一定認識，以便作出更好的決策，幫助企業有效行銷。

資料科學家需要掌握的專業知識非常專精又廣泛，如果想成為資料科學家，這些五花八門的知識要從哪裡開始學起？事實上，資料科學的學習資源可能比你想像中的容易獲得！

資料科學課程繁多，除了大學的實體專門課程之外，也可選擇大學、微軟或其他網路學習平台提供的線上課程。修習如程式語言 Python 、數據分析、行銷策略等與資料科學相關的線上課程，讓你坐言起行，入門學習資料科學。

另外，你也可以參考資料科學書籍，如《認識資料科學的第一本書》、《資料科學入門完全指南：資料分析的觀念處理實作》，又或參考追蹤相關專業人士撰寫的專欄和部落格，從零開始按照自己的步調向資料科學家的目標邁進。

以上就是資料科學的介紹，如果您想要了解更多 Solwen AI 資訊，或者想要免費諮詢 AI 導入評估，都可以透過下方藍色按鈕與 Solwen AI 團隊聯繫！