你是不是也曾好奇，資料團隊裡到底有哪些角色？他們每天都在做什麼？這篇筆記用最簡單的方式，幫你快速掌握從資料收集到商業決策的一整條流程！
🎯 為什麼要了解資料團隊分工？
💡 應用情境：
- 想進入數據相關職位，卻不確定該從哪個角色開始
- 做跨部門專案時，想更清楚誰負責哪段流程
- 想提升自己在報表、AI 或資料整合上的實力
這篇筆記會幫你建立「資料工程 → 分析 → 模型 → 商業應用」的全貌認識，還附上實際工具和學習建議。
🔍 資料團隊的主要角色是誰？
📌 以下是資料專案的基本流程，每個角色都有自己的任務和工具：
資料來源 → 整理 → 解析 → 模型 → 決策
爬蟲／DB → 資料工程師 → 分析師 → ML 工程師 → 商業分析師
🧱 1｜角色分工與技能工具（附情境說明）
🗂 資料庫與爬蟲工程師
📌 任務：從網路或內部系統「把資料抓回來」
🛠 常用工具／技能：
- Scrapy、requests、Selenium（自動抓資料）
- Cron／Airflow（排程管理）
- SQL／NoSQL（資料儲存）
👀 應用情境：像是每天自動爬取股價、商品價格、評論資料等。
🔧 資料工程師（Data Engineer）
📌 任務：把資料洗乾淨，變成下游好用的格式
🛠 常用工具／技能：
- pandas、Spark（ETL）
- Airflow、Kafka（串流資料處理）
- 特徵工程、Schema 設計
👀 應用情境：每天要處理幾百萬筆資料？這關卡就靠他撐住！
📊 資料分析師（Data Analyst）
📌 任務：把資料做成「看得懂的報表」與洞察
🛠 常用工具／技能：
- SQL、Power BI、Tableau
- A/B 測試、統計驗證、Excel 分析
- 商業洞察與報告撰寫
👀 應用情境：主管問你「這個月哪個產品賣最好？」立刻做出一張圖來解釋清楚。
🤖 機器學習工程師（ML Engineer）
📌 任務：建立模型來預測、分類或推薦
🛠 常用工具／技能：
- Scikit-learn、XGBoost、LightGBM（模型建構）
- ROC／AUC／混淆矩陣（模型評估）
- Docker、FastAPI（模型部署）
👀 應用情境：推薦系統、詐騙偵測、客戶流失預測，全靠這關的機器學習。
📈 商業分析師（Business Analyst）
📌 任務：根據資料找出「下一步該做什麼」
🛠 常用工具／技能：
- SWOT 分析、4P 行銷策略
- 簡報邏輯、商業報告撰寫
- 跨部門溝通能力
👀 應用情境：要不要多投廣告？哪些市場該優先開發？這位分析師負責給出建議。
🧩 補充支援：資料架構師與 MLOps
- 資料架構師：設計資料流程與安全性
- MLOps 工程師：負責模型維運與部署
👀 應用情境：你在用的 App，背後可能有一整套自動模型更新機制！
🔁 2｜資料專案的完整流程圖
資料來源 → 儲存 → 前處理 → 特徵工程 → 模型訓練 → 模型評估 → 決策應用
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爬蟲/DB → 工程師 → 分析師 → ML 工程師 → 分析師 → 商業部門
👀 應用情境：一份問卷從被填寫、存進資料庫、分析結果、再變成行銷決策，就是這條線在運作！
🧠 3｜依你的目標角色推薦學習起點
角色 建議起點課程與工具 資料分析師 SQL、Excel、Power BI、基礎統計學 資料工程師 Python、pandas、ETL、資料庫操作 ML 工程師 Python、機器學習演算法、模型部署流程 商業分析師 數據閱讀、簡報技巧、商業邏輯與策略分析 資料萬事通（進階） 混合學習：資料工程＋分析＋機器學習＋MLOps 整合
📌 小提醒：怎麼學更有效？
🎯 從你「生活中最常遇到的資料需求」出發，例如：
- 想了解銷售報表怎麼做：先從資料分析師技能學起
- 想讓資料自動更新報表：資料工程技能先建立
- 想讓模型自動推薦商品：學習機器學習與 MLOps
✅小結：AI 時代下，資料角色快速轉型
「生成式 AI 正在重塑資料工作的樣貌，資料團隊也面臨 '工具能做 vs 人才價值在哪' 的新思考。」
延伸評論：
- GPT 等工具已經能快速分析資料、產出報告
- 但「懂數據＋懂商業邏輯」的人依然稀缺
- 真正有價值的資料人，會往策略顧問／應用導向發展，而不只是單純寫 SQL 或建模型
