【作業成果展】如果 Google「資料分析」或「資料分析師」會出現什麼？

想知道 Google 資料分析師會找到什麼洞見？快來偷看耀仁老師資料分析課上的高手同學 Hubert 做出了什麼樣的敏銳觀察吧！

這份是《如何成為資料分析師：從問題解決到行動方案》課程作業，由 Hubert 同學完成的優良作品！

作業題目 | 關鍵字研究

在單元 2 「我們打算如何勾勒『資料分析師』的輪廓樣貌」之後，想讓大家先做一點粗略且很概觀性的研究，接下來要請您完成一份作業！請前往 Google 並分別搜尋這幾個關鍵字：

資料分析師
資料科學
Data Analyst
Data Science

如果 Google「資料分析」或者「資料分析師」會出現什麼？

有求職平台關於資料分析師的職務說明，也有各類文章分享如何成為資料分析師，或是資料分析師需要那些技能，甚至有像這樣的文章《【我媽問我為什麼跪著】看過來！數據分析師的履歷這樣寫才吸睛》去告訴你在尋找工作時，履歷要怎麼呈現會更加的有優勢。

不過找資料時，如果在琳瑯滿目的資訊下，只去看自己想看到的，往往判斷會失準，如果有相對論點的看法也應該去多了解，比方說《數據科學家：9 個理由，我更建議你去當軟體工程師》就講述了一些關於數據科學在就職上相對弱勢的理由，那吸收了各式各樣的論點之後，如果能夠釐清自己的想法而且能夠有初步的看法之後，相信也更能夠幫助你往想走的方向不斷前進，畢竟很多事情是一體兩面的，並沒有絕對的對錯，要能夠客觀判斷，才是比較正確的思考方式。

如果 Google「資料科學」或著「數據工程師」會出現什麼？

搜尋資料科學的不同搜尋結果

搜尋資料科學，可能會看到好幾張這種版本的圖，主要是在描述 「軟體工程師」、「數據工程師」、「資料科學家」 的特性與交集，資料科學其實是一門很大的學科或著方向，涵蓋了很多各方面的學識與技術應用，而這些琳瑯滿目的資訊與內容，如果能夠多多了解吸收，即便不是做著相關的工作，相信也能夠讓自身的附加價值逐漸提升。

至於搜尋數據工程師的話，則能夠看到許多數據工程師的職缺，大抵上數據工程師的工作內容會比較偏向後端工程師，所使用的語言也大多為 Python、Java、C++ 等，只是主要執行目標為系統、資料庫、演算法、雲端服務上的處理，當然各家公司定義不同工作內容也不盡相同，但的確很適合有程式能力又對數據分析有興趣的開發工程師們嘗試看看，而金融業或是博弈產業有所謂的風險數據，當初看到還不知道是怎樣的工作類型，如今看來大概也是歸類在此。

如果 Google「Data Analyst」或著「Data Science」會出現什麼？

搜尋 Data Analyst 雖然大多也是充斥著各種 How、Why、What，但無意中看到一篇很不錯的心得文《我知道你想念 data，但你知道你到底想要做什麼嗎？》蠻值得推薦大家也去看看，最起碼能夠了解到在這門學科上，Coding能力其實不是一道太高的門檻，主要還是得著重在 Analysis 上。

那搜尋 Data Science 的話，與中文「資料科學」較為不同的則是會多出許多，Data Science 相關的學系、課程等等的資訊，如果還在就學中不妨也能多看看這些內容，如果能從學校中開始培養 Data Science 相關的學識與技術，一定也能對畢業後的職涯發展有更多的幫助。

其他補充

除了上述的內容，不管 Quora、Twitter、Facebook、Instagram 甚至是 Pinterest 等等平台，我都搜尋了相關的關鍵字，從而獲得了許多或詳細或言簡意賅的心得與視覺資訊，其實不管是哪門項目，都很需要去多方參考各種案例、資訊去佐證你的決定，或裁定的決策方向是否足夠準確，以我自身為例，在建構專案或著開發功能時，即便是我已經知道怎麼處理的功能或架構，我仍就會去不斷思考是否有更適合、更恰當、或著更有效率的處理方式，總之就是面對任何處理事宜，讓自己去多方面了解吸收、多方面思考判斷、多方面的驗證與試驗，最後才能讓自身多方面的成長與提升。

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