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台灣發展資料科學的路,未來方向怎麼走?
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台灣在資料科學領域看似也已經踏出第一步,但在未來的路上,還有什麼挑戰?

雖然資料科學家看似站在風口上,台灣在資料科學領域看似也已經踏出第一步,但在未來的路上,仍有許多挑戰。

首先,學界跟業界的隔閡是一環。正因為資料科學是一門十分入世的學問,資料科學家的養成不能只來自學校。台灣資料科學年會理事長陳昇瑋就觀察,「我們說gap(落差)通常是學校老師、老師的研究與業界的gap。」學校教育專注的是技術,但要接軌到業界往往還有一段距離。

「比較難完全在學校中得到完整的picture(藍圖),真正打仗的時候,就會遇到很多我以為我知道、但其實我不知道的問題。」台大統計所學生黃大維,也從自己的兩段實習經驗中看到學界跟業界的差距。

因此,對於以資料科學家為志的人來說,最好的方式,或許就是在學期間透過實習或參加比賽的方式提前打下基礎。 台大資工系副教授、Appier首席資料科學家林軒田認為,資料科學家相關的技能培養可能來自學校或是透過線上課程,但要能擁有做研究的邏輯思考能力,就必須透過實戰經驗。「當你去參加比賽、專案時,你面對的是課程裡沒有遇到的問題,在解決問題的過程就培養或反映了你的研究能力,所以我會建議學生廣泛的去嘗試不一樣的想法。」他說。

第二點是,願意投入資料科學領域的台灣企業確實在成長,但依陳昇瑋的觀察,目前比較積極投入的產業還是集中在IT、數位廣告、銀行這幾個領域,還有新創公司。

在他看來,現在台灣追尋資料的風潮,其實還只在導回正軌的過程。也就是,對資料的不熟悉曾經讓許多企業存有迷思,例如總有企業擔心「資料出去會造成什麼我不知道的、可能會有的什麼風險。」他說,「然後通常下一步問說風險是什麼卻講不出來。」而現在許多台灣企業都已經意識到資料很重要,也著急著要找解決方法。

台灣資料科學年會理事長陳昇瑋認為,現在台灣追尋資料的風潮,其實還只在導回正軌的過程。
台灣資料科學年會

只是在台灣有能力也有意願「養」一整個完整資料科學團隊的企業仍在少數。而原因或許不難想像,一方面除了在前期就要投入比較高的系統建置成本,以及付出相對高的人力成本之外,資料科學大多無法在短期內對企業做出實質貢獻,恐怕也是讓企業卻步的一個原因。

這樣的思維回到供給端的狀況就是,資料科學家在台灣恐怕是有形無勢,讓資料科學家等於年薪百萬入場券的想法,在台灣並不完全成立。在中國、新加坡都有面試經驗的黃大維認為,「台灣這類型的資訊比較少,薪資開的比較高的都是國外的。大家想要但又不確定這些人可以帶來多少效益,做這行的其實都知道問題,entry level的薪水不會特別高。」。

人才與企業,是找不到人還是配不到對?

另一個狀況是,「大家都想做,但不好找,找不到人。」對此,陳昇瑋認為,技術變化的速度太快,企業除了可以提供在職訓練,從內部員工訓練起之外,與學術界的介接也是另一條路。例如資料科學競賽平台Kaggle或許就是一個很好的模式,鼓勵台灣企業把資料放上平台,透過企業出題,讓學校老師可以帶著學生解題,「好處是你會真的讓別人知道,你是有資料sense的。企業內部是真的可以掌握資料,學生也可以知道你是在解決什麼樣的問題。」

而林軒田則認為,台灣比較缺乏的其實是人才在畢業以後,有一個可以發揮的空間。林軒田認為,大家都說自己缺人才,但首先應該是要提供一個可以讓他們持續進步的環境,給他們有挑戰性的問題。開放的企業文化是一環、留得住人才的薪資條件也是一環,不然會很難面對美國、中國與全球的競爭。

Appier首席資料科學家林軒田認為,企業應該要有好的環境、企業文化,才能吸引到優秀資料科學家與AI人才。
吳晴中攝

如陳昇瑋有相同的觀察,林軒田也認為目前台灣企業對資料的心態(mindset)已處於「現在進行式」。但他也認為,「只有心態是不夠的,他還要回頭去檢視他需要哪些資料,有了資料後又要做什麼步驟,想要達成的目標是什麼?」這些問題,台灣企業其實都還在摸索,如果只有mindset沒有步驟,這些都會讓優秀的人才卻步。「這有磨合期,但要怎麼開始?企業想要進一步運用資料、往AI轉型,那環境要變得對學校人才更為友善,也要培養更多人才,讓他們信任。」

在揭開資料科學家所謂迷人的面紗之後,最根本的問題還是要回到產業供應鏈。如果台灣確實看到了全球趨勢,並且選擇投入,那麼投入後該認真做的或許是:就像資料科學家賦予資料價值一般,也要賦予這樣的人才更多價值。

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