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選擇造福更多人的職業-《勇不放棄》

天下雜誌出版_96
・2015/06/25 ・2307字 ・閱讀時間約 4 分鐘 ・SR值 494 ・六年級

source:Alejandro Polanco
source:Alejandro Polanco

選擇造福更多人的職業

從小優遊在各種領域好奇探索的本庶佑,到了十八歲時,面臨了重要的人生抉擇。馬上就要考大學的他,需要決定考大學的志願。

一開始他只有一個很明確的目標,那就是:「不要成為只能在別人底下工作的人。」由於他的英文不錯,他曾考慮當外交官。口才流利的本庶佑,也有興趣當律師。而受到父親的影響,本庶佑認真思考,也許應該從醫。

醫生、律師、外交官,都是可以比較獨立自主的專業,符合本庶佑不想成為上班族的目標。但是,當他考慮到這幾個職業可以做出的貢獻,「如果我選擇當律師,我只能服務很有限的幾個人;如果當外交官,當時日本的國力不強,很難對國際和平或國際事務做出太多貢獻;如果當醫生,而且能找到好的治療方式的話,就可以造福好幾百萬人。所以我最後選擇當一名醫生,」本庶佑說。

十八歲時,本庶佑如願進入到京都大學醫學院就讀。在那裡,他遇到了一群熱愛研究的同伴。他們經常一起研究科學問題,甚至人生問題。本來只有模模糊糊的企圖心想要當醫生的本庶佑,這回,又開始從重新思考:「我真的想當個執業醫生嗎?」

「如果我成為一名執業醫生,每天看病人,我可能會覺得很無聊。因為大部分的病人都只是感冒、頭痛,不是什麼新的疾病,我的工作會變成例行公事。如果我可以做科學研究,每天的工作就會更有挑戰、更刺激,」讀大一時,本庶佑在心中反反覆覆思量自己接下來要走的路。

用懷疑精神發現問題

後來,他讀到柴谷篤弘教授所寫的《生物學的革命》,書中提到:「不久之後, 就能像用外科手術一樣治療異常的DNA。」本庶佑深受啟蒙,因為當時DNA的研究仍處於萌芽期,還是以大腸菌來研究,柴谷篤弘卻已經明確地將生物學和醫學結合,非常有創見。

柴谷篤弘是本庶佑父親的同事,當本庶佑正在苦思柴谷篤弘的理論是否可行的時候,柴谷篤弘剛好來拜訪父親,並且交給本庶佑一本厚厚的《分子遺傳學論文選集》。本庶佑咬緊牙關把這本非常艱澀難懂的書拜讀完畢,並且參加了柴谷教授在京都大學開設的、在當時尚屬相當前衛的分子生物學研討會。慢慢地,本庶佑的醫學夢,開始轉向分子生物科學。

一九六七年,本庶佑進入博士課程。他遇到了兩位影響他很深的導師,一位是以NAD+(異檸檬酸脫氫酶)的合成研究著名的早石修教授,另一位是以蛋白質合成著名的西塚泰美教授。在這兩位教授的指導下,本庶佑建立了紮實的研究能力。尤其是西塚泰美,他經常提醒本庶佑:「不要完全相信出版的論文,所有的論文都有可能是錯誤的。你必須要有懷疑精神,要自己去發現其中的問題。」

完成博士論文的本庶佑,一心希望能將他的研究應用到醫療上。但是在當時還沒有DNA的轉換技術,也沒有複製技術,想要進行脊椎動物的遺傳基因研究仍然非常困難。

本庶佑興起了到美國深造的念頭。他找到當時正在美國卡內基研究所進行青蛙核糖體遺傳基因研究的唐.布朗(Donald Brown) 教授,投入他的門下。唐.布朗是本庶佑在美國遇到的一位重要的人生導師,他除了引領本庶佑進入免疫學的領域,更時常提醒他做研究的時候必須要能夠問出大問題(big question),不要迷失在小路上。

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 挽起袖子開創基因研究    

在美國進行了四年的研究之後,本庶佑決定回到日本一展長才。在早石修教授的引介下,他前往東京大學醫學部擔任助理教授。原本以為只要提出夠水準的研究,就可以大展身手。可是沒想到回到日本,卻發現不但沒錢、沒器材、連材料也沒有。

本庶佑是懷抱著開創日本基因研究的夢想回來的,儘管眼前幾乎一無所有,但他立刻捲起袖子,自己製作各種實驗器材,還到處尋找實驗時所需的小鼠。最後終於找到小鼠,但因為無法寄送,本庶佑親自過去購買。當時一隻小鼠要價一千日圓,非常貴重。本庶佑仔細的將十隻小鼠裝在紙盒中,像禮品一樣用敷巾包好,小心翼翼地坐電車回來。

除了東奔西跑,克勤克儉的進行實驗,本庶佑也抓緊時間,在腦袋裡不斷的構思各種研究可能。

他在東京大學研究時,通勤就要搭一個半小時的電車。為了要有效利用時間,他都會選擇較晚而且有位子的時段搭車。他就利用在電車上的這段時間,集中精神整理資料,許多研究時遇到的困惑,常常在晚間的電車上想通。第二天一大早,本庶佑就會迫不及待的奔向實驗室裡進行研究。

沒天沒夜地研究雖然辛苦,但本庶佑最後終於能在許多如《美國科學院院報》(PNAS)、《自然》(Nature)等重要期刊發表有關抗體的遺傳基因研究結果。三十七歲的時候,本庶佑已經是大阪大學的教授,他提出的「類別轉換模型」(Class Switching Model)為他奠定了基因研究的學術地位,他也成為日本各界看好的明日之星。

四十二歲時,本庶佑成為京都大學醫學院教授,並在那裡建立基因實驗室。就是在京都大學期間,本庶佑的研究團隊無意間發現了PD-1分子,推動了癌症免疫療法的快速進展。

他除了持續進行著他最著迷的基因研究,也不斷的寫書、培育人才。他的學生清水章回憶,「本庶教授的實驗室給人耳目一新的感受,特別是討論時會非常白熱化,都讓我有著置身於最新技術的感動。」清水章印象最深的是本庶佑對人總是觀察入微,時常特別走近學生,告訴他們許多小小的建議。

getImage勇不放棄:唐獎得主的故事》,天下雜誌出版。

 

 

 

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 6/29讓你見到唐獎得主本庶佑本人!

活動全程免費,報名由此去:http://www.accupass.com/go/tasuku

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天下雜誌出版_96
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天下雜誌出版持續製作與出版國內外好書,引進新趨勢、新做法,期盼能透過閱讀與活動實做,分享創新觀點、開拓視野、促進管理、領導、職場能力、教養教育、同時促進身心靈的美好生活。

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#快訊【2018年諾貝爾生醫獎】用免疫系統調控開啟抗癌新篇章
PanSci_96
・2018/10/02 ・769字 ・閱讀時間約 1 分鐘 ・SR值 596 ・九年級

國民法官生存指南:用足夠的智識面對法庭裡的一切。

2018 年的諾貝爾生理醫學獎頒給了致力於癌症免疫治療的詹姆斯•艾利森 (James Allison) 博士和本庶佑 (Tasuku Honjo) 博士。他們所研究的「免疫檢查點療法」(checkpoint blockade) 是癌症免疫療法 (Cancer Immunotherapy) 的一種,原理是利用病人本身的免疫反應機制來對抗癌細胞。

癌細胞之所以能在我們的身體內隨意肆虐,是因為它們會誘使免疫細胞啟動「抑制免疫反應」的訊息傳導,換言之,就是讓免疫反應停擺、放過癌細胞。而兩位博士所研究的免疫檢查點療法則是要阻斷癌症細胞「抑制免疫反應」的訊息,讓免疫細胞得以在腫瘤內部被活化、並順利完成消滅腫瘤細胞的任務。

詹姆斯•艾利森主要研究的標的為免疫系統中作為「剎車」的蛋白質,T細胞中的蛋白質 CTLA-4。他領悟到如果能放開「剎車」則可能促使免疫細胞攻擊腫瘤,開啟了嶄新的「癌症免疫療法」。同時期本庶佑則研究解析 T細胞中的另一種蛋白質 PD-1,並同樣發現其亦有作為免疫「剎車」的功能,他研究的內容爾後成為很有效的癌症免疫療法標的。

此治療法的主要治療靶點,是 CTLA-4 和 PD-1 這兩個免疫抑制受體,如果它們跟各自的配體結合,就會抑制 T 細胞的功能和活動力。所以新藥就是要阻斷 PD-1 或 CTLA-4 的功能,讓我們的免疫系統恢復正常運作、打擊癌細胞。不過,光是依靠免疫系統其實很難完全「消滅」癌症,只是,藉由免疫系統的監控,或許有望降低癌細胞的影響力、讓癌症變成能和平共處的慢性病。

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「電機系憑什麼為二類榜首?」因為電機畢業工作和薪水都比較好嗎?
活躍星系核_96
・2017/04/09 ・2328字 ・閱讀時間約 4 分鐘 ・SR值 486 ・五年級

文/新鮮肝 | 目前就讀清大電機系,研究領域是訊號系統,未來大概就是準備為社會提供新鮮肝吧?

首先,先來談談標題好了。電機系之所以能成為二類榜首,可以歸咎為三點。

1. 台灣科技業多以硬體為主,電機系主要培養的就是硬體人才。
2. 任何跟電有關的東西,皆屬於電機範疇。例如:電腦,電話,電視,電影。

  • 或許有人會懷疑說「電影怎麼跟電機有關?」目前戲院的高畫質投影設備技術,是由 Larry J.Hornbeck 博士於 1987 年發明的數位微型反射鏡元件(DMD)技術改良而來。Hornbeck 博士更於 2015 年獲得奧斯卡獎。
Larry J.Hornbeck於奧斯卡得獎照片。圖/EET電子工程專輯

3. 電機範疇廣,所以畢業後工作的確相對好找。至於薪水是否比較好,可能就得看每個人研究的領域與能力了。

簡單回答完標題的問題,相信大家還是對電機系有很多疑問,包括:電機到底在唸什麼?數學物理要很好嗎?電機和資工差在哪?電機系平均薪水為何等等…沒關係,這些問題我會挑幾個大家比較難以 google 到的回答,並且回答一些電機系才知道的內幕問題。

1. 電機到底在唸什麼?

這個問題其實對每個科系來說,都很難回答。先用傳統方式來告訴大家好了。

以清大電機來說,主要分成系統組、電力組、電子所、通訊所、光電所。
.系統組又可以分為系統 A 組和系統 B 組,而系統 A 組主要是數位訊號處理相關的領域,系統 B 組則是 IC 系統相關。
.電力則是研究能源動力相關。
.電子所是有關半導體的研究。
.通訊所是有關無線,有線的通訊都包含。
.光電所是研究光電原理和材料。

很好!看了這麼多,你一定會想問一個問題「你在說地球話嗎?」沒錯!當初的我也跟大家一樣,看完所有相關科系介紹後,依然一頭霧水,不知所云。那與其我再繼續「廢話連篇」,不如讓我用「電機系未來能幹嘛?」來給大家一個電機印象。

2. 電機系未來能幹嘛?

老實說,電機系未來出路很廣。不管是成為軟體工程師或者硬體工程師都大有人在。或許有人會懷疑「電機系從事軟體工程師?軟體不是資工系嗎?」這個問題我會在第三題回答大家。在此就先讓我對整個大電機環境做簡介吧。以 104 人力銀行資料顯示,有 40% 左右的畢業生會從事硬體相關工作,不管是半導體工程師、電子工程師、製程工程師、或是 IC 封裝工程師,而另外有 10% 從事軟體工程師。

從以上資訊可以看出,電機系未來主要的出入就是成為一位工程師,那工程師又是甚麼概念呢?賣肝?每天加班?對我來說,工程師就是為了解決問題而存在的!舉例來說,大家耳熟能詳的比爾蓋茲,他就是一位工程師,解決了人類無法輕易使用電腦的問題(提供 GUI 作業環境給一般大眾使用)。那既然工程師就是為了問題而存在,我想比別人多花時間在工作上(解決問題)是在所難免的吧!

3. 電機和資工差在哪裡?

這問題也很好玩,說實在的電機和資工應該是不可分割的兩科系,因為電機系實驗過程和研究都需要靠資工系的範疇完成,而資工系技術應用也大多在電機系範疇上!那為什麼還需要分電機系和資工系呢?我只能說因為「時間有限」,如果要把兩系的技術基礎都完備才能畢業,那大概需要跟醫學系一樣念個 6,7 年吧!

主要大方向來說,電機系是負責硬體部份(IC 晶片,系統設計等等…),資工系是負責軟體部分(網頁呈現,演算法設計,建立資料庫等等…)。但這也只是大方向來說,像以麻省理工學院為例,就不分所謂的電機系與資工系,只有所謂的電機資工系。

那有人會問,所以到底該怎樣抉擇?我只能跟你說,如果真的抉擇不了,就選擇有所謂「電機資訊學院學士班」的學校吧!還有…如果你問我資工電機哪個比較好,我只能跟你說「選擇自己喜歡的吧!」如果連這種低級的評論都要別人告訴你,別唸大學了吧…

4. 唸電機系數學物理要很好嗎?

看很好的定義是如何吧!如果只是說學測數學自然滿級分,那我只能跟你說,這是絕對不夠的!。數學自然滿級分只能保證你在電機系生存下去沒問題,但無法保證你可以成為一位優秀的工程師!要成為一位優秀的工程師是需要培養的!不管是察覺問題的敏銳度,或者是對解決問題的執著度,都不可少的。

簡單來說,如果你只想要混到畢業,找到一份可以養家的工作,那數學物理不必很好。但如果你想要打敗世界 90% 以上的工程師,把數學和物理弄好是在所難免的!

最後來回答大家最關心的問題吧!

4. 念電機系交得到男女朋友嗎?

這部分可以分成兩種角色和兩種市場來做解釋,男生女生觀點與考不考慮外需。

如果你是一位男性而且目標只在內需(自己電機系)的話,我能告訴你,你成為魯蛇的機率是很高的!電機系平均來說 100 人裡面只會有 20 位女性,那經過簡單的數學至少會有 60 位男性會成為魯蛇!(假設大家都不可以交外系外校的女朋友)

反過來說,如果妳是一位女性而且只考慮內需的話,妳脫魯的機會就很大了!全系有 80 位左右的男性可以是你的市場。(假設另外 80 位男性皆單身而且沒有人是系邊)

綜合以上幾點,結論是:請各位把眼光放寬放遠,不要把自己的市場只侷限在內需!最正確的事應該是內需外需市場都要考慮,這樣才可以找到最適合你的另外一半!

至於怎樣放寬放遠市場,不外乎就是參加活動認識人。一方面可以拓展自己的人脈,也可以提高理想另一半遇到自己的機率!

在此新鮮肝要奉勸各位,大學可以多認識些不同系的人,不只是為了讓自己市場變大,也更有助於自己的未來。認識不一樣的人可以改變自己看事情的角度,也可以在未來「人脈即是錢脈」的社會中領先超群!

祝大家都能夠入取自己理想科系,並且唸得開心,唸得有成就感:)

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活躍星系核(active galactic nucleus, AGN)是一類中央核區活動性很強的河外星系。這些星系比普通星系活躍,在從無線電波到伽瑪射線的全波段裡都發出很強的電磁輻射。 本帳號發表來自各方的投稿。附有資料出處的科學好文,都歡迎你來投稿喔。 Email: contact@pansci.asia

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「統計不就是按按計算機嗎?」讀統計系到底能做什麼?
活躍星系核_96
・2017/01/21 ・3510字 ・閱讀時間約 7 分鐘 ・SR值 493 ・六年級

國民法官生存指南:用足夠的智識面對法庭裡的一切。

文/黃大維|目前在台灣大學就讀統計碩士學位學程。我的研究領域是特徵表達與降維分析、序列決策模型、以及財務時間序列,我喜歡用商業的觀點切入大數據與資料科學!

統計系到底在學什麼?圖/pixabay, CC0
統計系到底在學什麼?圖/pixabay, CC0

我曾經在在粉絲專頁「大鼻觀點」針對 ptt 八卦版的一篇問卦文「[問卦] 統計系是文組最強科系嗎」分享一些看法,反映出乎意料的好。一般大眾好像對於「統計」有著不少迷思,像是以前有一次剪頭髮,設計師問我讀什麼科系,我說我讀的是統計,設計師居然回答:「喔,跟會計差不多對嗎?」當下白眼真的要翻到後腦勺了 XD

泛科學一直有在經營的一個區塊叫「科學教育,科學嗎?」,裡面會不時邀請一些相關科系的學生來談他們自己科系的各種大小事,也是給將來要選系的高中生一些了解這個科系的參考。因此我決定也寫一篇文章,來跟大家分享我在統計這個領域打混一陣子的心得。

統計不就是按計算機嗎?你所不知道的統計

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許多人聽到「統計」,第一件事情就是想到「按計算機」。事實上,統計的本質並不是計算、也不是數學。圖/By Loadmaster David R. Tribble, 創用CC 姓名標示-相同方式分享 3.0, wikimedia commons

首先,我想先談談「統計不是什麼」。許多人聽到「統計」,第一件事情就是想到「按計算機」,就算大學有修統計課程的學生,課程也不外乎是按計算機算算平均數、標準差,頂多算點變異數分析或回歸。事實上,統計的本質並不是計算、也不是數學,統計界的大師 John Tukey 說過:

“Statistics is a science, not a branch of mathematics, but uses mathematical models as an essential tool.”

統計學會讓一般人認為是數學的主要原因,是需要用到大量的數學、程式設計、科學計算等做為解決問題的工具。因此,對於接觸統計不深的人時常會以為統計是數學的一個分支,其實並不是如此。

那麼,統計的本質是什麼呢?我非常喜歡 R Studio 首席資料科學家 Hadley Wickham 的詮釋:

“Statistics is an important tool in the data analysis/science toolbox. Statistics provides a coherent framework for thinking about random variation, and tools to partition data into signal and noise.”

從他的話中我們可以知道,「統計」其實有兩個功能:一是作為在充滿隨機性(randomness)的世界中,思考資料變異(data variation)的架構,二是作為從資料變異區分出真實信號(signal)與隨機雜訊(noise)的工具。 如果用更一般化的講法,就是提供分析資料的思考架構,從具有隨機性的資料中找出重要的、有意義的資訊,並將協助各個領域的人將這些資訊凝鍊成真正的「知識」。

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「統計」其實有兩個功能:一是作為在充滿隨機性的世界中,思考資料變異的架構,二是作為從資料變異區分出真實信號與隨機雜訊的工具。圖/By duncan c @ flickr, CC BY-NC 2.0

接下來,我想了一些時常會有人問的問題,我想要花點篇幅談一談。

疑問 1:統計系是文組還是理組?

有很多人會想要問:統計系是文組還是理組?我覺得其實很難界定,文組並不是純粹只有閱讀、思考與寫作,像是「統計機器翻譯」(Statistical Machine Translation)就是一個跨領域的議題,需要語言學家、電腦科學家、數學家、統計學家一起來解決。而「財務工程」雖然屬於商學院,但本質與電腦科學、統計學、數學等密切相關,所以統計系大多掛在不同的學院底下,有的學校會掛在商學院下、有的會掛在理學院下、也有的會掛在工學院底下。所以,如果是要用文組/理組來分的話,其實很難直接把統計分在其中一個底下。

不過,如果以必備技能來看的話,統計可能比較像是一般工學院或理學院的學生。首先,統計非常吃重數學,尤其是機率與數學分析(主要是實分析)的基礎要很好,才能夠了解怎麼樣用數學的工具去架構問題。二是統計很吃重程式設計的能力,我們不會負責去做系統架構或是前端介面,但我們非常倚賴運用程式工具去整理、運算並分析資料,因此寫程式是不可避免的。三是我們最好要對某個/某些特定領域有足夠的了解,統計不是一個可以引領一代人命運的學問,而是在方向確定後建立穩固根基並持續發展的工具,因此我們通常的角色支援某個領域的專家將他們的專業往前推進,此時你對於你支援的領域要有一定的認識才能發揮所長,將統計模型運用於這些領域問題中。

疑問 2:統計系畢業之後可以幹嘛?

《哈佛商業評論》將資料科學家評為 21 世紀最性感的職業,因此讀統計的前景相當看好。其實統計系畢業之後的發展方向很多,金融、工程、消費品、製造、行銷等各個領域都很需要量化分析的人。

然而我必須跟大家講兩個個現實。首先,因為台灣強勢產業的因素,統計系畢業的學生往往是去(1)金融業(2)藥廠(3)工業製程 做統計分析師,這些行業給的起薪都不錯,但你如果想做物流、電商、應用程式的話,台灣每年的缺滿有限的,必須有往外走的決心。

此外,如果大學你讀的是統計,你可能會跟數學系畢業生遇到同樣的難題,容易找不到畢業之後的方向。但你有了這些統計工具之後,其實很容易轉往其他領域。因此我會建議如果未來想念統計/你正在念統計系,最好輔系或雙主修一個未來就業時你希望投入的領域。如果你想做產品中數據模型的建置者,輔個資工/資管學學軟體設計是很重要的;如果你想做計量交易員,對於債券、股票、期貨、衍生性商品、總體經濟的了解會很有幫助;如果你想去藥廠做統計分析師,對臨床試驗有一定的認識將會幫助很大。

重點在於,你必須找到你運用這些方法的領域,並對這些領域有一定的了解,千萬不要有「我進去再學」就好的心態,因為對於原本就在該領域深耕的人來說,「統計方法」也是可以進去在學的。

疑問 3:統計要在台灣念還是在國外念?

這個問題是個假議題,台灣也有很好的統計學家與教育,如果想補 programming 的技能的話也可以去資工那邊修課,其實要不要出國的問題是取決於「你想要獲得什麼」,以及很現實的「出國讀哪一所學校」。其實要讀統計我覺得重點是在於——你把自己當成一個統計系學生還是統計學家。

我在台灣幾所很好的學校上過統計系所的課,大部分都是在教怎麼使用統計軟體或是推導統計理論,在碩班聽到老師上課說「你們碰實際的資料就會知道很有趣」時,我第一個反應就是:實際資料難道是要讀到碩班才開始碰的嗎?另外,很多時候我們會太過著重於要用哪個 model 去解,但其實重點是「你要解決什麼問題?」將領域的問題重新定義成資料分析問題是非常重要也非常有價值的能力,但說真的這很難在課堂上學到。

我不覺得上面的問題是出在教授,或是在台灣還是在國外,其實根本問題是在學統計時,我們有沒有不斷的去探索不同的領域,不停思考這些領域的問題我們怎麼樣轉成資料分析的問題,怎麼樣去設計實驗或蒐集資料,運用哪些模型才能夠解決問題,最後怎麼樣視覺化分析得到的 insight,並用一般人可以理解的語言說給不懂統計理論的人。這串過程必須反覆的練習,才能夠讓自己資料分析的功力不斷進步。

小結:如果想當資料科學家,統計是個好選擇!

雖然資料科學的夯度最近小輸人工智慧,但不要忘了《紐約時報》曾經如此評論「資料科學」(Data Science):

“This hot new field promises to revolutionize industries from business to government, health care to academia.”

可見這個領域絕對是前景大好。那麼如果想做個資料科學家,是不是一定要讀統計呢?我個人不負責任的認為,如果你想做的資料科學家是分析事情的關連與因果,找出問題的本質,以及透過數據做出更好的決策,我相信統計是一個不錯的選擇。當然,如果你想要做機器學習跟預測科學,統計也有不少人在做,但 computer science 可能是另外一個很棒的選擇,如果能夠跨統計與 CS 兩個領域的話更好。

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如果想當資料科學家,統計是個好選擇!圖/By NASA Goddard Space Flight Center @ flickr, CC BY 2.0

資料科學家需要領域知識、程式設計、數學與統計三大能力,常有人會問我說「當資料科學家的數學統計和程式能力一定要很好嗎?」我給自己的答案是:這兩項能力越強,能做的事情越多,老實講如果這兩個領域的能力都不好的話,那怎麼能說是個資料科學家呢?所以說,要走資料科學的路,你可以從三大能力中挑一項能力專精,但另外兩樣也不可以太差,才能夠走的長久!

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