AI、大數據正夯!成大統計這樣培育資料分析人才

成大統計系學生參加「資料視覺應用挑戰賽」,展現所學。(照片提供/成功大學統計學系)

人工智慧(AI)與大數據(Big data)資料分析在最近幾年風靡全球各行業,關鍵在於與此相關的分析人才能精準及正確地分析資料並擷取有用的訊息,以確保決策的高質量與可信度,而這些專業人才的培育都必須具備最重要的統計分析能力。

統計真的只是算平均嗎?或是只是單純的數學運算嗎?其實,統計是分析資料的科學,無論是商業或學術研究,只要有資料需要分析,就一定會用到統計,應用領域非常廣泛。

諾貝爾獎得主托馬斯.薩金特(Thomas Sargent)就指出,「人工智慧其實就是統計學」,因此統計學家被賦予「資料科學家」(Data Scientist)的新名稱,成為各產業炙手可熱的人才,甚至被美國《哈佛商業評論》形容為「21世紀最性感的職業」。

統計是一門跨領域的學科,包含數學、資訊科學與其他相關領域的知識。成功大學統計學系(以下簡稱成大統計系)以數學理論為基礎,培養學生具備運用統計方法與電腦演算來分析、解讀資料的能力,並做出理性、科學的決策。

成大與日本早稻田大學聯合舉辦研討會,增進台日統計學者國際間的交流與合作。(照片提供/成功大學統計學系)

統計知識 外加不同領域專業

其實統計系學生畢業出路非常多元,統計應用的領域都是職涯發展方向,涵蓋銀行保險業、工業、科技業、醫療與製藥業,以及政府單位主計相關部門等,通常擔任精算人員、分析師、工程師或管理師等職務。

近幾年跨領域人才蔚為風潮,成大統計系系主任陳瑞彬表示,「統計在跨領域之前就已經跨領域。」統計學家本身必須對應用領域有相當程度了解,知道對方提供什麼資料、尋求什麼答案,才能從資料中分析出具參考價值的資訊。

陳瑞彬也分享在加州大學洛杉磯分校(UCLA)攻讀博士時的經驗,「系主任要求每個博士生都要找一個應用領域,你想把統計知識跟方法用在什麼領域,就應該去該領域修課。」他認為,跨領域學習是為了應用統計,而不是堆疊知識。

成大統計系依據不同產業需求開設對應課程,例如工業相關的「工業統計」、「品管實務」,財務方面則有「時間序列」,或是醫療相關的「存活分析」;更修改程式相關課程,除了基本數理能力、數據分析,也培養學生的程式能力。

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不能怕數學 溝通能力很重要

曾就讀成大統計系暨數據科學研究所碩士班的范凱翔就分享,大學參與系上老師的研究計畫,發現課堂理論與實務上操作及應用,其實存在很大的落差。統計系的課程規畫與訓練非常扎實,在參與校外數據競賽,遇到實證的資料時,發現自己會很多東西;但在實際應用時卻是屢遇瓶頸。這反而激發了學習興趣,成為決定繼續升學的契機。

陳瑞彬非常支持學生在決定升學、就業,甚至是考公職之前「先出去看看」,無論是接觸實務或是出國進修,可藉此將自己的眼界重新定位。

而成大對於強化學校的國際競爭力非常積極,統計系也致力於國際學術交流,為學生爭取空間與資源,但陳瑞彬也提醒學生在爭取機會之前,必須完備自己的語言與統計專業核心能力。

最後,陳瑞彬建議有意就讀統計系的學生,首先「不能怕數學」,因為數理能力是統計的基礎,要具備邏輯思維能力,也要保持心理的彈性。「因為統計談的都是隨機性,可能每次做的結果都不一樣。不像數學a=b等號兩邊數字互換後b=a意義仍然不變,當統計的應變數、自變數對調之後,整個結構都有不同表示方式。即使維持相同模式,也可能得到不同答案。」

陳瑞彬強調,統計分析結果會依據不同批次的資料而有變異存在,因此在進行數據分析時,能保持彈性、理解脈絡,同時接受變異存在的可能並將其適當的處理,這是重要的信念。再者,溝通能力非常重要,要願意與他人進行交流,因為數據分析不是光憑一個人就可以獨立完成的;以及要有廣泛的興趣,主動去涉獵、學習不同領域的知識。

(本文經授權轉載自今周刊《2020前進大學》)

文/陳品涵

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