資料科學已然成為企業運行指標的新寵兒，就算不是科技公司，其他領域的企業也都仰仗於資料科學來為企業方針做決策。根據 Glassdoor 數據，「資料科學家」這一職位的基本薪資中位數為 120,000 美元，並且有超過 10,000 個職缺。
由於資訊業的普及，現今人類能夠收集的數據比起十年前早已高出數倍，各領域決策者都希望能從數據中挖掘出真正可協助企業成功運營的秘密。
另外，近十年來，美國的麻省理工學院、紐約大學、耶魯大學等也都開設了資料科學的研究機構，表示該領域不只在業界中萌芽，學界也紛紛注意到了資料科學在各產業上的重要性。
而在這些研究機構培育出來的學生，也成為各大企業搶著要的資料科學家。
如何成為大型科技公司的資料科學家？AWS、Netflix、Meta 等都看重有碩士學位的求職者
不過，要如何進入矽谷這些大型科技企業中擔任資料科學家呢？
《FORTUNE》採訪了 AWS、Nretflix、Meta 的三位專家，剖析出如何成為大型科技公司的資料科學家。
首先，這些大型科技公司更喜歡擁有資料科學碩士學位的求職者。根據 Amazon Web Services （AWS）機器學習研究實驗室的專家 Antonia Schulze 所說，「就硬實力來說，程式語言——尤其是 R 和 Python，是必不可少的，另外，對於資料科學和機器學習模型的數學概念也要有基本的了解。」
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而 Netflix 的資料科學家大多都擁有統計學、機器學習、經濟學或物理學等領域的碩士或是博士學位，這些類型的課程通常都能為學生補足數據分析、機器學習、統計或因果推理方面的技術能力，而這是 Netflix 要求其資料科學家所必須具備的技能。至於 Meta 則要求所有資料科學職位的求職者，都必須擁有數學、統計學或相關技術領域的學士學位。
學位也不一定等於入場券
擁有資料科學的相關學位固然是成為資料科學家重要的一步，但若沒有這項條件也不代表失去了成為資料科學家的資格。
Schulze 就指出，在學界學習到的能力，在業界也都可以學習的到，因此重要的是，對所在企業所屬產業的了解也是入該領域的一項要點，以及資料科學家能否利用數據，在業務成果上具有「創造性」。例如，要成為 Netflix 的資料科學家，就必須對娛樂及影視產業有所認識，而在 Meta，資料科學家們也要懂得何謂成功的產品推銷。
新創公司 vs 大企業的資料科學家
與現存的大企業相同，近期的新創公司也都想藉由資料科學達成商業上的成功，但與大企業的規模相比，在新創公司中的資料科學家則必須面臨不一樣的挑戰。
在新創公司中，職員人數少，每個人都是公司的重要骨幹，因此資料科學家不能僅是針對數據提出模型，更要針對公司的政策走向提出意見，同時也要有能力尋找出開發什麼樣的產品對公司更有利。
除了找出產品，鎖定適合發展的市場、以及發展的時程及規模規劃，都是資料科學家在新創公司中會被賦予的責任。由於資料科學家是公司中唯一掌握所有商業相關資訊的職位，因此必須身兼決策者的角色才能協助公司一同成長。
而資料分析、程式語言、大數據模型、產業掌握度、以及從數據模型中找出答案能力等條件，都是要在資料科學領域走得長久的先決條件。
參考資料：Fortune、The New Stack、Builtin、ItWire，首圖來源：Flickr
