資料科學為什麼重視跨領域能力?

忘了從哪裡看過一句讓人印象深刻的話:『當你在製作履歷而不知如何下手時,你更應該搜尋看看各企業開出的工作說明書(job description)而不是上網搜尋履歷範本(resume template)。』一直以來,資料科學家都被形塑出一種上知天文,下知地理的形象,而這樣的形象確實也一直都是企業徵才開需求時的真理。瀏覽一下各求職網站的相關職缺,和其他領域的職缺相比,資料科學家除了需要具備的能力數量多之外,橫跨領域的廣度是一個相較之下讓人難以招架的障礙。

Data scientists: better statisticians than most programmers & better programmers than most statisticians. — Michael E. Driscoll, CEO Metamarkets

跨領域知識有哪些?

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究竟所謂的跨領域知識到底有哪些方向?在討論為什麼跨領域知識重要之前,先試著了解這個問題應該是個不錯的出發點。著名的資料科學文氏圖清楚的呈現了幾個方向。

  • Hacking Skills: 這裡說的並不是成為駭客所需要的技巧,而是能有一些系統程式的概念、能夠有像演算法這樣邏輯性的思考模式,同時具備一些程式設計與資料庫的技巧,有了這些能力,才能具備獨立實作的基本能力。在觀察求職網站中各企業的工作需求中,像是Python、R、SQL和量化解決問題的思維模式,都是常見的需求。
  • Math & Stats knowledge: 統計與數學方面的知識是一個資料科學家的精髓,雖然要一次專精資料科學所有的相關數學知識並不容易,但我認為身為一個有意進入資料科學領域的人來說,至少要願意學習數學、不害怕數學,除了統計學之外,像是線性代數、機率論等等,都是在資料科學領域中相當重要的學科,數學對於資料科學來說,能了解模型背後的意涵,進而設計相對應適合的模型,避免只是盲目的跑模型、換模型。
  • Substantive Expertise: 接著就是專業的領域知識了,有了領域知識,才能將一堆專業的模型落地、實踐,當這些模型要被應用在專業領域時,能具備定義問題、模型建立、測試的能力,就顯得重要。對我而言,培養不止一個產業的素養是相較於僅僅擁有單一產業素養能有更多的競爭力,倒不只是工作的產業更多元,而是有時候不同產業的認識會發現彼此的共通點,能更快的具備分析新產業資料時的敏銳度。

為什麼需要跨領域?

其實對我而言,跨領域不只是像上段內容提到的能滿足成為一個資料科學家的條件而已。當在培養跨領域的能力時,同時也養成了吸收不同面向知識的接受度和視野。

而對於不同面向知識的接受度跟視野,恰巧是一個資料科學家最需要的人格特質。從組織的觀點來說,資料科學家不像業務單位是企業最有利的矛,刀槍劍雨爭取訂單;也不像產品單位是企業最可靠的盾,需要盡力維護產品的一切穩定。資料科學在企業中扮演的角色比較類似居中協調者的角色,我認為有點像排球隊裡的舉球員,資料科學家協助各部門發現他們沒發現的know-how,讓各部門有更多的發揮空間,也協助用更有利的方法驗證一些方法或結果的可行性與可信度,使組織間少了一些繞遠路的機會。這樣的角色如果沒有跨領域的學習意願,我認為很難用不同的角度理解人的各種面向、組織的各種目標,甚至是資料的各種可能。

也就是說,跨領域的養成不是表面上的學更多不同的知識而已,更重要的是對各種可能客觀面對的心態。

該如何培養跨領域能力?

若是對跨領域的學術知識養成,可以參考我之前寫的資料科學大補帖,找一些和自己的背景比較相近的內容或是自己比較能看得下去的吸收,畢竟所謂的跨領域能力其實意味著T型人才,仍然需要有某些自我專長的向下扎根,避免梧鼠五技而窮,樣樣通樣樣不精的狀況發生。在跨領域的知識養成過程中很容易自我迷失,覺得學的東西好像不夠專精而產生一種莫名的不踏實感,但我一直相信的是,只要堅持下去,這樣的不踏實感會在這些知識哪天真的派上用場時,得到最有利的解答吧!

若是對傾聽跨領域聲音的心態,我認為參與幾個不同背景成員組成的團隊專案是一個不錯的方法,試著理解團隊溝通時不同背景或不同工作分配的角色為什麼會產生不同的想法,在參與其中的同時也必須要適時站在一個抽離的角度觀察各成員的需求。然後不排斥接下任何自己不熟悉的工作分配,過去我對於不在行的工作分配容易產生拖累團隊的想法,進而傾向於只接受自己熟悉的工作內容。但我後來發現嘗試自己不在行的工作其實對團隊來說不見得是壞事,有時反倒能產出不同的創意。另一方面,也能讓自己培養換位思考的能力,當回到熟悉的崗位時更能體會自己究竟能幫上什麼忙。

也許能跟學行銷的人聊行銷,跟IT的人聊IT,跟財經的人聊財經等等,讓人看不出自己的背景,才是跨領域能力的最上乘功力吧!而這樣子跨界的整合能力,正是近十年來熱門職位的一大共通特質,不僅僅是資料科學,其他如社群經理、成長駭客等等,這些近幾年當紅的創新職位,都需要跨領域的整合能力來協助自己和面對的對象、產品等產生某種“連結”,而這樣的連結,正是出發於理解進而產生創新的最佳方法!

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