資料科學 (Data Science) 是一門跨領域的學科，他使用數學、統計學、電腦科學以及領域相關的知識和理論，從結構化和非結構化的數據中提取知識和見解。
資料科學家在做什麼？Data Scientist 工作內容與3大核心技能
資料科學有什麼用途？解決生活上什麼問題？
透過大數據與資料科學，我們的生活上有許多資料科學應用的例子，包含
- 識別：例如運用數據進行臉部辨識、聲紋辨識、車牌辨識
- 分類：運用數據將特定特徵的email或是客戶進行分群
- 預測：以過往的模式預測銷售的成效或預期的天氣變化。
- 檢測過濾：運用數據來辨別是否是詐欺郵件，或是檢測可能的疾病或犯罪
- 推薦：通過數據學習你的偏好，推薦給你更可能需要的商品或是影劇
- 優化：依照過往的數據優化你的行車路線，或是加速你的餐點或貨物的遞送。
如何學習資料科學？
首先你要知道為什麼要學資料科學，要有明確的理由有想要解決的問題，才會更有目標來研究並精進自己的技能。
其次你要打好基礎，最常入門資料科學的三大背景為：資訊科學、數學與統計、商業知識，因為資料科學家的工作會運用到溝通、分析與建立模型。
三者中最重要的為「數學與統計能力」。資料科學需要去摸索並解決問題，而怎麼做決定就需要統計能力。當看到一個問題，是否能用資料證明，它跟什麼是有相關的，或是做 A/B 測試時，知道要把 A/B 測試跑在多少人身上，能得到準確的估計結果。擁有數學與統計能力，才能真正做到資料導向的決策。
最後你要學會溝通，因為當別人提出需求時，很重要的一點是「先問他到底為什麼要做？」溝通很重要，如果不了解背後動機，時間花了做出來對方不滿意，那就是兩敗俱傷。所以要先溝通需求，釐清原本的問題是什麼。
數據科學人才要具備哪些能力和特質
技術技能
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商業和策略技能
- 問題解決能力：能夠識別並解決業務問題，並將數據分析應用於商業策略中。
- 溝通能力：能夠將複雜的分析結果轉化為容易理解的報告和演示，與非技術人員有效溝通。
- 專案管理：能夠管理多個任務和專案，優先排序並達成目標。
個人特質
- 好奇心：對探索數據和尋找隱藏的洞見充滿熱情。
- 分析思維：具備強烈的邏輯思考和批判性思考能力。
- 學習能力：對新技術和方法保持開放態度，並快速學習。
- 細節關注：在數據分析過程中，對細節的精確度有高度關注。
資料科學家工作的流程
資料科學是一個跨學科領域，涉及使用統計學、機器學習、數據分析和計算機科學方法來分析和解釋複雜數據。資料科學家的角色是從原始數據中提取有用的見解和知識，並將這些見解應用於預測和決策過程中。
1. 問題定義
- 目標設定：與項目利益相關者討論，明確項目目標和預期成果。
- 需求分析：理解業務需求，確定數據科學解決方案如何幫助達成目標。
2. 數據收集
- 數據來源識別：確定需要哪些數據，這些數據可能來自內部數據庫、公開數據集或第三方。
- 數據獲取：通過API調用、數據庫查詢或Web爬蟲等方法收集數據。
3. 數據清洗和預處理
- 資料清理：處理缺失值、異常值和重複記錄。
- 特徵工程：選擇、修改或創建新的特徵，以提高模型的性能。
4. 探索性數據分析（EDA）
- 數據視覺化：使用圖表和圖形展示數據分佈和關係。
- 統計分析：計算關鍵統計指標，如平均值、中位數、標準差等，以了解數據特徵。
5. 模型開發
- 算法選擇：根據問題類型（如分類、回歸、聚類）選擇適當的機器學習算法。
- 訓練模型：使用訓練集數據訓練模型，調整參數以優化性能。
6. 模型評估和選擇
- 性能評估：使用測試集數據評估模型性能，常見的評估指標包括準確率、召回率、F1分數等。
- 模型選擇：比較不同模型的性能，選擇最佳模型進行部署。
7. 模型部署
- 部署準備：將模型轉換為可在生產環境中運行的格式。
- 監控和維護：在生產環境中持續監控模型性能，定期更新模型以適應新數據。
8. 溝通和報告
- 結果分享：通過報告、演示和視覺化工具與利益相關者分享分析結果和業務見解。
- 決策支持：提供基於數據分析的建議，幫助企業做出更好的決策。
資料科學的學習資源
Kaggle：這是一個全世界最大的資料科學學習社群，裡面隨時都有各種資料分析和預測建模的競賽，參與這些競賽來解決現實世界的資料科學和機器學習的問題。
Google Cloud：Google提供的快速學習和練習機器學習的免費課程。
開源數據科學大師：一個學習資料科學的資源整理，在Github上可以幫助你了解你需要哪些核心能力
資料科學領域可以關注的Blog
資料科學的領域範疇廣大，要小心不要在廣闊的海洋中迷路，如果想要從最基礎的資料庫開始學起，ALPHA Camp也有課程幫助你了解。
