我在剛開始工作時，公司讓一名很忙的工程師與我搭配。主管說：「你就開需求，看要收集什麼資料，讓工程師來收集吧！」
這是很標準的工程面的想法：確定需求、開發、驗收。
但是在分析數據時，我們其實是一直在嘗試各種錯誤：
也因此，在該名工程師完成第一版之後，我很快地提出第二版的需求。但是因為他也有許多其他重要的工作，而我卻無法肯定我的工作的重要性（大部分的想法其實是失敗的），所以很快地，我們的合作就無法滿足我的工作需求了：我只能一直等該名工程師有空的時間。短期的修正還好，但是一些大的更動，往往一等就是數個月。畢竟其他的需求都是確定性的需求，但是我這裡的需求往往是不確定效用的，所以權衡下來，就常常被擱置了。
這是我再次學到的一個教訓：資料科學團隊需要專屬的工程能量。
由於公司收購其他公司的緣故，因此人事被凍結，所以我只好捲起袖子，自己下來提供自己所需的工程能量。
從工程團隊來支援的角度來看，太多 try-and-error 的確跟做白工沒兩樣。
有專屬的工程能量是有高層鼎力支持的理想狀況，但一開始常常沒能這麼如意，多半是要做出些成果老闆才會投資。但一開始有誰願意來陪著一起兜圈子呢？而且若做出來的話，應該會把功勞歸在出想法的人，來幫忙實作的人可能拿不到太多credit。
所以做資料科學出想法的人多少還是要有一些實作能力，要不然會寸步難行啊。
iThome鐵人賽
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