今天來分享一下我在之前資料工程的職位上，有機會接觸到的與資料科學相關的工作內容在做什麼。
其實在自己正式開始建模前，工作上有機會與 AWS 的資料科學家學習他們的建模手法，建模的流程會在下一篇來稍微說明，不過跟通常的建模流程其實差不多。
我所知道、接觸的資料科學工作包含從資料來源搜集、ETL、選擇模型、建模等等工作。
對我來說其實包含了資料分析的分析能力、統計知識，與資料工程的 ETL、排程自動化等能力，是個跨不同資料職能的一個職位。
除了上述比較需要寫程式的工作項目外，與 stakeholder 保持溝通上的流暢度也是很重要的一環。比如建的模型輸出結果主要是讓行銷部進行後續的應用，那麼除了自己可以進行模型的成效評估外，上線前、後與 stakeholder 進一步瞭解模型的表現情形也是可以修正、調整模型的很重要的管道。
一邊思考自己建的模型能為公司、團隊帶來什麼樣的幫助，一邊繼續調整、優化模型，可以讓自己的工作成果能發揮更大的效益。
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