
AI時代最性感、有趣的職業?SAS台灣資料科學家工作心法大解密!
作者: SAS 台灣
原文刊登自: Cheers雜誌
解密「資料科學家」的神秘日常工作!從需求訪談到模型建立,他們與數據結成不解之緣。隨著AI工具如AutoML(自動化機器學習)、ChatGPT的崛起,善於運用AI工具、從資料中抽絲剝繭的資料科學家成為企業解決商業問題、找出價值的重要角色。他們是數據世界的領航者,並擁有跨領域知識和溝通能力,成為職場上的綜效英雄。不論領域為何,資料科學家的需求日益增加,數位轉型浪潮下,他們是找出數據價值的關鍵。資料科學家,21世紀最性感的職業,持續展現魅力!

《哈佛商業評論》曾撰文指出,資料科學家是21世紀最性感的職業
如今,10多年過去了,去年《哈佛商業評論》又以〈資料科學家仍然是21世紀最性感的職業嗎?〉為題,直指隨著AI在商業領域的應用愈來愈廣泛、普遍,儘管資料科學家的工作內容已和過去有所不同,但企業對這個職位的需求,卻比任何時候都要來得高。
事實上,在AutoML、ChatGPT等AI相關工具接連問世後,善於運用AI工具、從資料中抽絲剝繭的資料科學家,已成為協助企業解決商業問題、找出價值的重要角色。究竟,「資料科學家」這個聽來神秘難解的職稱,平常都在做些什麼事?

資料科學家的日常 終日與數據為伍
SAS台灣業務顧問部顧問謝宗翰透露,SAS台灣的資料科學家在服務客戶時,都必須經歷需求訪談、定義問題、釐清和整理資料、建立模型、實際落地和監控、持續再訓練模型等重重步驟,「這些工作就是資料科學家的日常。」
以SAS台灣和台北榮總合作的「三階段布局AI臨床應用技術藍圖」專案來說,第一階段打造出的「血液透析即時預判系統」,主要是將北榮的大數據平台,串接血液透析機等聯網機器的資料,以為洗腎病友做出個人心衰竭風險預測,目前準確率高達90%。謝宗翰提到,會選擇從「血液透析即時預判系統」開始,就是在SAS的資料科學家與醫師進行需求訪談後,才定義出的問題,「和醫師聊過我們就知道,造成洗腎病友死亡的其中一個原因,是因為沒有即時發現心衰竭問題,因此『心衰竭的風險預判』,成為我們定義出來且希望用AI模型克服的問題。」
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其次,確定問題後,便要釐清現有的資料,若有不足、代碼紊亂等情形,則要與企業IT部門溝通,逐步蒐集、清洗資料,接著才能進入資料科學家的專業――「建模」。建好AI模型後,要再協助企業與現有系統串接、實際落地,並持續更新資料、訓練模型,才算完成一個完整專案,「持續更新資料、監控和訓練模型相當重要,資料科學家要檢視布建在環境中的模型夠不夠準確?表現好不好?待蒐集資料後,就會回到流程的最一開始,檢討是不是需要重新定義問題。每個專案都處在這樣的循環中。」謝宗翰強調。
專業之外 跨領域知識、溝通能力更重要
但不論專案領域為何、資料科學家的強項是哪個步驟,「所有資料科學家都必須具備對AI方法論的嫻熟、專業能力、跨領域知識與溝通等四大能力。」SAS台灣業務顧問部顧問林育宏進一步解釋,所謂AI方法論的熟悉,是考慮要應用統計、無程式碼等各種AI模型技巧,專業能力則植基在對不同程式語言的運用上,而有鑑於各領域對AI的依賴日益加深,過往沒想過的領域,現在都會成為客戶,因此跨領域知識和溝通能力,同樣成為資料科學家的標準配備。
林育宏特別提到,AI的方法論、各種程式語言,若應用在半導體和零售領域,是完全不同的邏輯,尤其金融、電信領域格外重視法遵議題,又凸顯了「溝通能力」的重要。加上他自己還經常遇到業務部門的KPI是「增加營收」,分析部門的KPI則是「模型正確性」等不同的目標,「這時候,SAS的資料科學家就必須跳出來,協助分析部門調整心態,讓整體KPI保持一致。」他笑稱,如果資料科學家只具備專業、跨領域知識等能力,充其量只會是個「很強的專家」,卻無法發揮綜效,「而具有『溝通能力』的資料科學家,能分享自己的產出、凝聚團隊,最終會很容易看見成果。」
數位轉型當道 需要資料科學家找出數據價值
科技快速演進、大環境不斷改變,尤其去年11月底,ChatGPT出現後,「對AI下指令」「指揮AI畫圖」的AI詠唱師、AI溝通師等新興職位接連冒出,但林育宏強調,相較工作內容明確的AI詠唱師、AI溝通師,資料科學家的「守備範圍」更廣,從半導體、傳產、金融、醫療到零售等各行各業,如今都會需要資料科學家的協助,以解決內部商業問題;同時,儘管資料科學家有固定要做的工作,但由於每日可能面對不同產業,處理業務的異質性也高,「資料科學家是歷久彌新的職業。」
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謝宗翰則呼應林育宏的觀點指出,在數位轉型成為大勢所趨後,數位程度愈高的企業,就愈需要資料科學家,「因為伴隨數位轉型而來的,是源源不絕的數據,企業會想在專家經驗和判斷外,從資料驅動、分析的角度,去定義問題,找出其中的商業價值。」
在此情形下,回到《哈佛商業評論》拋出的問題:「資料科學家仍然是21世紀最性感的職業嗎?」答案顯而易見!相信未來,資料科學家的工作還將持續有趣、性感下去。
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關於SAS
SAS 於 1976 年於美國創立,是全球首屈一指的分析領域領導者,提供創新的數據分析、人工智慧及資料管理軟體與服務,以協助世界將數據轉換為智能。SAS連續多年獲各大權威調查機構,於資料科學與機器學習相關評比中,列為領導者地位。目前在全球 56 個國家擁有據點,協助超過 82,000 家企業進行最佳商業決策,《財星》雜誌全球 500 強企業中,包含金融、製藥、電信與航太製造等產業,皆 100% 仰賴SAS。
SAS台灣分公司於1989年成立,目前國內超過五百家產業客戶。
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