我們努力讀書,努力工作,那是因為我們預期這些努力很可能可以為我們帶來穩定美好的生活。在這些努力之下,可預測性與可控制性是人們最基本的生活假設,可以引領人們明確的努力方向。倘若沒有這個基本的可預測性,那麼將會被習得無助感淹沒。
但是這個世界的發展方向卻越來越可能違反這個基本假設,而當未來的不可預測性越來越高,守在具穩定性的舒適圈很可能很快的喪失競爭力。無論是企業或個人,創新與轉型雖然是必然的選擇,然而方向太難掌握,成本很難計算,而結果卻又太不可知。這不只是企業的困境,同時也是捲入在這個VUCA(代表:多變、不確定、複雜、與模糊)時代中所有人共同的難題。
然而主流的心理學卻從沒有一個以「無常」為基礎的心理適應理論,使得我們面對為未來的困境,缺乏適當的引導。面對這個生命的困境,我嘗試提出以「勢」做為核心理念來提出個人層次的安頓,以及企業層次的策略。
林以正 講師
從學界到業界:職業生涯大轉換
何謂資料科學?資料科學不單單只是大數據,資料科學是一門利用資料學習知識的學科,透過分析大量資料叢集中有價值的部分,進一步計算出有用的資料結果,並以此結果作為產品/商品,提供給非此專業於該領域的使用者。
而其中以資料科學作為執業的人,被稱為資料科學家。資料科學家一職在2013年被《哈佛商業評論》稱為《二十一世紀最性感的職業》。資料科學家最有趣的部分,在於需要先清楚了解該產業的領域知識(domain knowhow),然後才透過大量的資料輔助,從中提出有意義的假設並進行驗證,獲得有意義的結論後,再以該結論進行產品產出。你的分析結果不再只是報告結論,數據模型甚至可以用來做為商品,也能夠將演算法/公式用來規範商品設計。
那要如何成為一名資料科學家呢?首先,你不能只會進行數據分析,菜鳥的資料科學家說穿了就只是數據分析師。因此,除了基礎的統計學/數學能力需求之外,你更需要從學習程式設計語言開始,例如 R 或是Python。有了這些基本能力之後,你才能在現今已充滿數據資料的實務界,盡情的發揮自己的創意,進行各種數據組合的假設、分析,進而產生模型演算,找出當中最有價值的結論。
李侑軒 講師