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【全息圖解】哈佛商業評論#18｜企業最誘人的職缺
閱讀時間約 4 分鐘
這是《哈佛商業評論最有影響力的30篇文章》書中收錄的第18篇文章。
資料科學家，這個在2008年首次出現的職銜，是由這篇文章的作者之一作者帕蒂爾（D.J. Patil）與杰夫．哈梅巴赫（Jeff Hammerbacher）所想出來的，當時他們分別領導LinkedIn與Facebook的資料與分析工作。
資料科學家的不足，正成為嚴重侷限某些部門發展的因素，即便在十年後的今天仍是如此。如果說雇用資料科學家才能利用大數據，那麼經理人所面對的挑戰就是如何找到這些人才、吸引他們進入企業，並使他們發揮生產力。
要找到所需的資料科學家，企業要搞清楚三件事：
- 他們在企業中做什麼事？
- 他們必須具備什麼技能？
- 在哪些領域最能找到這種人才？
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好奇的心靈邁向科學
敏感的心靈擁抱藝術
務實的心靈創造商業
其他剩下的成就經濟學家
而經濟學家,在投機者眼裡就只是一個沒種的投機分子,因為只會等"數學答案"才會分析
既沒有專業的科學知識也沒有浪漫的想像力
所以專注在每一個階段行情的經濟學分析,都只是落後市場節奏3個月以上
本文探討了人力資源招募的角色和變化。透過討論招募在人資中的重要性、進入人資領域的捷徑以及企業中的招募趨勢，強調了人資工作在現代社會中的關鍵地位。
1. 只專注於研究技術，忽視科學家的全方位技能：
- 這類學生往往只關注實驗和研究，對於技術層面的深入探討有極大的熱情。然而，他們忽略了科學家日常工作中的其他重要部分，例如組織管理、人員招聘、研究方向的選擇和實驗室的運營。這些技能對於成為一名全面的科學家至關重要。如果只具備技術能力，將來在科
本文談及資料科學的領域與分工。首先是建造一個AI的研發流程，資料收集到 AI 模型訓練的過程，AI經歷這一切流程被創造出來並產生價值；再來本文也提及在這個領域中的各種腳色、資料工程師、數據庫工程師、資料科學家和資料分析師的各種介紹。並且強調跨領域合作的重要性。
作為一名擁有多年經驗的數據分析師，我深知數據分析的重要性及其對企業決策的影響。然而，數據分析並不是在任何情況下都適用。今天我想跟你聊的事情是：在數據量不足或缺乏流程優化目的時，進行數據分析的局限性。
在當今數據驅動的商業環境中，會計師扮演了至關重要的角色，尤其是在企業數據分析領域。從公司登記到日常記帳，會計師的參與不僅僅是單純的財務紀錄，更是企業決策的關鍵支持者。在這篇文章中，我們將探討會計師在企業數據分析中的角色，以及展望其未來的發展前景。
公司登記、公司設立、工商登記
企業的成立是一
研究所畢業後、參加了一場大型的校園徵才活動
那時都是科技產業相關的公司到場徵才，依稀記得自己看了一堆職缺能與自己科系沾上莫名的邊就是人資。
後來被一家正在創辦TA制度的公司錄用，從這家公司開始、接觸到招募這個工作，很明確地感受到自己是喜歡招募、也熱愛這個工作，除了可以與不同的人交流外，若能適切的幫主
從事資訊人員的工作，最大的隱憂並不是找不到工作，而是能不能把自己的資訊技術與對資訊產品的瞭解，和資訊系統市場中主流技術提供者(如Microsoft、Oracle、Cisco等等)及產品提供者的最新訊息搭配在一起，這要靠平時就不斷的收集與學習相關知識。 否則，一旦被技術淘汰，想再趕上就遲了。
這是文科轉職數據工程師系列的第一篇文章。
許多人會在轉職前上許多數據分析課程，該怎麼選擇比較適合自己，但又不會噴錢呢？
這篇文章要介紹這個轉職過程前的準備工作。
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