在AI科技快速進展的時代，資料仍然是推動變革的核心基石。無論是人工智慧模型或機器學習應用，所有這些技術的發展都依賴於高質量的資料基礎。一般來說，進行資料分析時，往往需要具備這些管理領域的專業知識（Domain Know-How）。若在某個領域中有3至5年的工作經驗，便能從中萃取出更有價值的數據。以管理學的分類為例，各領域最終都需經過資料處理，以萃取有價值的洞見與精確的預測。
- 銷（行銷管理）
- 產（生產管理）
- 人（人力資源管理）
- 發（研發管理）
- 財（財務管理）
- 資（資訊管理）
- 法（法務管理）
- 環（環境管理）
最近在 Coursera 平台上發現，根據職涯需求設計的學習模組提供了多元選擇，特別是針對資料相關的領域 Coursera Career Academy。我特別將所有與資料處理相關的職位進行整理，發現平台不僅展示了市面上的薪資中位數，還標註了潛在的職缺數量【來源：United States Lightcast™ Job Postings Report (3/1/2023 - 3/1/2024)】。
因此，專門製作這張 <數據領域的職業導覽>，以供想深入理解資料、學習資料處理、預測資料應用的人參考。學會如何理解資料的結構與意涵、熟練使用數據分析工具進行有效處理、以及跨領域結合與自動化產出分析和預測結果，已成為各管理領域專業人士邁向下一階段的必備利器。這些技能不僅能強化在自身領域中的競爭力，還能大大提升在市場中的差異化價值。
無論您是初次接觸資料領域，還是尋求轉職的專業人士，希望這張表能幫助您有效探索資料科學的職涯道路。相關 Coursera 課程可以參考以下連結：Coursera Career Academy。
我絕對不是Coursera的業務，我是SJ，歡迎追蹤我的Linkedin :)
若您在市場上看到不一樣的需求或趨勢，也歡迎留言一同討論！
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