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轉職資料分析師！你為什麼需要學 SQL？
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資料科學浪潮襲來的第一個十年
從 2012 年 10 月哈佛商業評論拋出「資料科學家是 21 世紀最性感的職業」那刻起，資料科學從美國加州矽谷向全世界颳起洶湧大浪至今要邁向第一個十年，報章雜誌與社群媒體不停向我們大量放送資料科學、大數據、機器學習、深度學習與人工智慧等這些聽起來熟悉卻又陌生的字彙。
各行各業因應著資料科學浪潮的襲來，開始從商業智能的運行上重新思索資料驅動的決策機制，造就「以程式處理並分析資料」的相關職缺在就業市場的需求量大增，我們可以說每一個資料科學領域的從業人員都站在軟體工程、統計分析以及商業思維三個面向的交會點上，但又能依照在三個面向的興趣或者擅長，再細膩區分出職稱為資料工程師（對軟體工程較有興趣或擅長）、資料科學家（對統計分析較有興趣或擅長）或者資料分析師（對商業思維較有興趣或擅長）。
鑽研與區分上述的辭彙與職稱令人感到困惑，若是返璞歸真檢視「以程式處理並分析資料」的本質，就會赫然發現這個學門或者工作內容其實並不是橫空出世的，只是在這個時間點，由於科學計算的盛行、套件設計模式的成熟以及運算成本的降低，讓「擅長寫程式的分析師」與「擅長分析的工程師」水到渠成地浮現，在資料科學浪潮襲來的第一個十年依然屹立於鎂光燈下。
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