# 資料科學  

科技旋風席捲全球，AI滲透各行各業，許多人心中的「鐵飯碗」職業也悄悄洗牌。美國勞工統計局（BLS）公布最新就業預測，未來10年成長最快的職業並非工程師或科技新貴，而是「風力發電機技師」，成長率高達50%，奪下意想不到的冠軍。 另一方面，醫療領域仍是最大贏家，執業護理師（NP）、醫師助理（PA）去年年薪中位數雙雙突破新台幣400萬元，更被視為未來十年最穩定、最......

在人工智慧（Artificial Intelligence）的快速發展下，許多傳統產業與工作將漸漸被自動化所取代。然而根據美國勞工統計局（Bureau of Labor Statistics, BLS）最新發布的職涯預測報告指出，未來10年仍有多項職業被視為成長關鍵，其中以醫療照護領域，以及科學與技術相關服務最受矚目。這些職位不僅具備高度需求，其中部分工作的......

AI趨勢帶動科技高薪職務，104人力銀行調查顯示，今年平均年薪為新台幣80.2萬元，其中以半導體103.5萬元居首，且為8連霸。此外，今年99.5%企業預期會發年終獎金，平均1.12個月，僅較去年小幅增加，以金融業1.88個月稱霸，其次則為電腦及消費性電子製造業。

在11月10日的《TwoMoneyLoversPodcast EP86》中，將簡單書評《持續買進》第14章，並引用「季凡觀點：台股目前太高嗎？等低點買入就沒有風險嗎？」的內容，輕鬆聊聊為何多數散戶可能不需要研究買賣的高低點！

英國高等教育調查機構QS發布2025年世界大學排名，其中台灣的大學中，僅台灣大學以第68名進入世界百大排行榜，不過精神科醫師沈政男表示，其實台灣第一應該是國立陽明交通大學，因為教師論文引用率已經贏過台大，加上未來是AI時代，陽明交大的人工智慧與資料科學系所排名世界50名，未來值得期待。

隨著科技日新月異，AI技術的發展也大幅躍進，究竟未來會被AI取代的工作有哪些？不怕失業的工作又有哪些？根據人力銀行最新調查，目前AI對於4種職缺將造成最大威脅，也有高達9成的上班族認為，想要增加就業競爭力，必須先擁有AI基本技能，才不會被人工智慧淘汰。

想像你有一顆水晶球，能告訴你有關於你的未來財務境況。這神奇的水晶球知道你未來數十年的支出和投資報酬。有這個神器，你就能完美地規劃何時可以退休，用你退休後的所得來支應開銷需求。

你可能會想，等你變成億萬富翁了，就會覺得自己是有錢人了。那可未必！舉例而言，前高盛集團（GoldmanSachs）執行長、現在是億萬富翁的勞伊．布蘭克芬（LloydBlankfein）在2020年2月接受訪談時說，儘管擁有龐大財富，他並不富有：

AI浪潮來襲，各產業無不直視其帶來的衝擊與影響，與其逆風而行，不如順勢而為，在數據領域擁有20年經驗的台灣資料科學家李浩德，一生碰上三次科技浪潮，前兩次時機到了，卻因為能力關係，沒有真正落地，但他持續深耕，進而成為微軟AzureOpenAIChatGPT早期合作夥伴，推出DeepInsight行銷服務，利用數據模型進行用戶特徵萃取，產生大量個人化訊息，提高產品成交率。

編按：現代人的生活每天都離不開網路，遇到不懂的事情「搜一下」便有解。前Google資料科學家好奇，人們是否能透過大數據來推出怎樣的工作最賺錢？又有哪些行業投資了特別容易失敗呢？讓我們一起來看看！

喬爾和共同作者發現，確實有幾項伴侶特質多少可以用來預測他們的交往對象有多幸福。研究顯示，從以下幾項特質最能看出一個人是不是好伴侶：

金屬中心為推動各級產業之加值，扮演穿針引線角色，自2021年起即鏈結產、官、學，進行資料科學與管理之應用合作，並於昨(3/31)日攜手中山大學以及各界產業代表，舉行「2022資料科學與管理論壇」；金屬中心林秋豐執行長表示，期望藉由本次論壇以及個案分享，引領更多企業運用資料科學進行數位轉型、提升效能、洞見商機並達到精準決策之效益。會中除邀請到經濟部工業局呂正華局長、國立中山大學管理學院前院長黃三益教授，分別從策略意涵與管理意涵進行精闢解析外，並邀集佐臻公司、總興實業、鋐昇實業、智觀文創、媽咪樂健康科技等實務業界代表，以及金屬中心智慧載具中心(IntelligentVehicleCenter,IVC)、中山大學AI智慧養蝦團隊等跨域合作之代表，實際針對其數據應用或預測之成果，進行數據科學應用的個案分享，並集結產業實務應用之個案，出版「從巨量數據洞見商機-數位轉型策略」一書。

從統計找因果關係

「#10YearChallenge」本來應該是指Facebook上的「HowHardDidAgingHitYouChallenge」（時間在你身上留下多少歲月痕跡），意思是挑戰「衰老」有多大程度影響你。

隨著雲端網路能力的提升以及硬體效能的增加，大數據分析與人工智慧普及化不在困難重重，且許多成熟的技術唾手可得。而在醫療領域當中，也有許多突破性的應用發展。傳統病歷僅侷限於當事人與治療醫師有特定價值，但如果將數十萬甚至數百萬的病歷資料彙集在一起，配合資料分析技術與整合人工智慧觀點，將有難以估計的價值。

為什麼要做「法律實證研究」？「法律實證研究」是用社會科學的實證研究方法，把抽象的法律規範，放在具體的社會情境中來觀察、理解。透過大量的數據資料、配合統計分析，可以建立各種可預測的模型。對於法律理論的建構與驗證、或是法律制度的改革與優化，都提供了堅實的基礎。