資料科學面面觀 重點&心得


重點整理：

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心得：

        去聽這次研討會的目的在於想要學習一些不一樣的新知，我認為資訊工程的領域很廣很多樣，這樣的好處就是一點都不無聊，總感覺很新奇、很新鮮；但壞處就是因為多而複雜，在還沒確立好自己的方向時就會搖擺不定，每個新知都想學想了解就會不專精。但，現在，我只想多多接觸這些新知，未來會做什麼工作研究甚麼議題都還不清楚，我想在有能力有時間時多多學習、多聽多看。
        聽完這次研討會後，確實對資料科學有更深入的了解，這兩千元的票真的沒白花。資料科學在名字上是有些無趣，但理解之後就覺得好新奇。之前聽過一句話：「Data is the new oil」這句話形容得實在貼切，表面上看不出來的任何資訊的大筆資料經過一連串的處理就能夠發掘隱藏在其中的訊息。這次講者提到包括臉書的分析研究、Who’s call、蘋果日報的捐款人分析等等，其中就臉書的資料分析讓我印象深刻，可以從按讚內容就得知一個人的IQ、還可以透過社群網路去影響別人投票意願。除此之外，講者提到的非結構性資料分析，這樣的方式似乎可以讓資料分析應用在很多我們認為不可能的地方，想是講者提到的遊戲服裝設計分析，還有講者似乎一直想實驗的麵包資料分析上。
        我在想如果麵包都可以分析，那幾乎所有的餐飲業是不是都可以運用資料分析來了解其客戶群，還有書店、圖書館等。但對於現在人是學生的我來說，最想要問的問題就是：如何將資料分析運用在我的研究議題中，我還沒想好我的研究議題，但我想是時候想出一些研究題目來玩玩看了。運用在音樂?不知道可不可行，對於KKBOX那種公司應該很需要吧。
        這次研討會另一個讓我意外的就是R語言，在資料探勘期末專題時因為自己方便想省時間，就學了R語言，本來以為它不是什麼很正統的程式語言，因為所有的技術像機器學習、資料探勘都內嵌在裡面，而且與我熟悉的C語言相差甚多，但像講者這樣厲害的研究者竟然也是使用R語言做分析的，這讓我想更深入學習R語言了。
        研討會中我完全沒有預期的就是講者會提到如何培養創造力這件事，一個月前因為想培養創意上博客來買了一些相關的書，正想培養這個能力時就剛好有這個機會聆聽講者寶貴的意見，這讓我想嘗試「點子筆記本」。
        當然聽完這次研討會就知道想成為資料科學家並非一件簡單的事。所謂的資料科學家，不僅需要程式和數學能力，還需要良好的溝通技巧。對於還是學生的我來說，還能慢慢培養自己這些能力。
我現在該努力的目標就是：
1.      數學 & 程式能力
2.      好奇 & 閱讀 & 創造力





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