大數據充斥　各行各業搶人才　數據科學家成「不滅」工種？

上世紀九十年代，科技在多個領域迅速發展，科網概念投資熾熱，吸引大量資金，市場幾乎一面倒看好科技股，股價高飛，估值漸「離地」，最終形成投資泡沫。2000年3月10日美國納斯達克指數創下即市及收市新高後，一路尋底，科網股泡沫爆破。之後不少人在投資前都會引以為鑑，甚至刻意避開科網投資。

時至今日，互聯網成為香港人生活的一部份，日常購物、工作及學習都離不開互聯網。在搜尋及瀏覽資訊的背後，用家累積了大量數據，不論是銀行、保險、醫療等行業，均愈來愈重視數據分析及應用，除了能針對客戶需要，提供個人化產品及服務外，亦透過分析數據調整及制訂發展方案，令企業營運更有效率，尋找新的機遇及商機。香港政府亦於2017年《施政報告》提出，會循八大方向加強創科發展，包括開放政府數據；《香港智慧城市藍圖》亦談及推廣以數碼方式，開放更多公私營機構數據，作為建構「智慧政府」措施之一。在各方面都開放及發展數據的情況下，需要大量數據分析和應用數據的專業人才。

觀察行業發展趨勢　工作內容貼地

香港恒生大學於2014年開辦「數據科學及商業智能學（榮譽）理學士」課程，屬全港首個融合「數據科學」及「商業智能學」的學士課程。恒大決策科學學院副院長、數學及統計學系系主任鄧文禮說，以往設計及試用分析工具需時，成本高、所需人手多，為方便統計，多會忽略缺失或不完整的數據，惟現今科技發達，數據收集及分析較以往容易，「現在新、快、平，每個行業、不同類型工種，只要有數據，數據科學都有發展空間。」

不少人以為「數據分析」是困難的學問，沒基礎只能避之則吉，但鄧文禮認為，數據無處不在，適當的分析更可觀察到不同行業的發展模式，既不沉悶亦不離地，只要對數字不抗拒，數據分析亦是有趣的事。他引用國際商業權威刊物《哈佛商業評論》的說法，稱數據科學家為「二十一世紀最性感的工作」。

從事數據分析相關工作的黃浩嵐，早於中學時已對數據科學感興趣，經考慮後入恒大就讀「數據科學及商業智能學（榮譽）理學士」課程，他認為，「機器學習（Machine Learning）配合大數據可以對世界有很大影響，可以作很多決策、取代人力的工作。」他憶述，大學三年級到大型連鎖藥妝店實習時，其中一個課題便是憑貨品銷量及顧客整體消費習慣，推測何時會開始流感高峰，他形容工作內容貼地，對數據科學更感興趣，有意繼續發展。

基礎概念和技巧難被淘汰

其實，數據科學除了預測，亦可解決現有問題。鄧文禮說，數據科學主要分三部份，包括調查敏感數據（如逃稅公司比例、某政治人物的支持度）、回歸分析（如以性別、學歷及職業估算薪金平均值），以及處理缺失或填補不完整的數據，如受訪者拒絕提供敏感資料，又或其他難以預知的情況。

鄧文禮舉例指，在新藥物研發過程中，試藥的人不多，故每一個案都屬珍貴資料，惟未必每個試用者都能完成療程，傳統工具會自動忽略不完整的資料，但現今電子工具發達，只要能設計出合適的分析工具，仍可保留有用資料及準確分析，協助對比新舊藥物成效，研發出新藥物。他形容，研究結果能應用在現實世界，推動他繼續努力進行研究。

日常生活中少不免會上網搜尋資訊，鄧文禮指，懂分析數據者可將搜尋器（如google搜尋）的關鍵字詞出現次數及頻密程度等資料轉化成數據，進行預測及分析，估計大眾關注的事件，如近期的反修例風波中，不少政治人物的名字等字眼多次出現。

互聯網世界變幻莫測、科技日新月異，學到的東西能趕上發展嗎？鄧文禮笑言，他年輕時互聯網並未普及，他在1988年畢業於香港中文大學數學系，一年後在中大升讀統計學哲學碩士，時至今日，在學時所用的工具多已被淘汰，惟學到的概念及技巧卻仍然有效。

人才需求日增

鄧文禮形容，隨着科技進步及愈來愈多人使用智能手機，將有更多數據提供，故數據科學是「長做長有」，不用擔心會被取代，而人工智能（AI）雖是新趨勢，但AI亦需要「被教導」，數據科學的分析工具及統計方法，是「老師」之一。他補充稱，此行業須與時並進，故需適時進修學習。

大數據方便，卻有洩漏個人私隱的隱憂。鄧文禮強調，數據科學也講求道德，課程中會涉獵有關部份，包括收集數據時要獲得相關企業或人士的許可，亦要清晰告知資料被收集後的用途；除了數據不能出錯，保護及管理數據的責任亦屬課程必修內容。

安俊人力資源顧問董事總經理周綺萍指出，香港社會對能研究及分析大數據人才的需求日增，由於此行業的人才不多，即使香港市道轉差，整體消費意欲下降，公司多節省開支及人手，但此行業人才仍供不應求，加上目前社會情況下，願意來港的海外或國內人才更少，令人手更短缺。

黃浩嵐亦透露，行內缺人，即使經濟情況欠佳，平均每周仍有獵頭公司「挖角」，考慮到行業發展快，當初在恒大所學的較為基礎，而分析不同行業的數據亦會有差異，故須不停學習及鑽研，他目前正就讀與行業有關的碩士課程，為將來工作鋪路。他提醒，數據科學家市場未見相當成熟，未有明確職業階梯，但已比他就讀大學一、二年級時的機會多，「當時網上招聘平台有關的應屆學位畢業生工作機會可以說完全無」，幸好自己在「黑客松」比賽中獲獎，亦有老師推薦他到大型連鎖藥妝店實習，最終在畢業後獲實習公司聘為全職員工。

周綺萍表示，不少公司招聘時以相關學位為最低要求，若要處理繁複數據，僱主對應徵者的最低要求多是碩士學位。若同時具備IT及商業機構知識者，起薪點介乎1.3至.1.8萬元，若任職大企業、跨國企業或政府部門者更可高達2萬至2.5萬元。至於有相關實習經驗者叫價隨時更高。

但周綺萍提醒，多間大專院校均有開辦商業課程，而分析及研究大數據的人才，不如精算師般專業及不可取代，有IT及數據分析經驗者可轉移工作技能任職，故「值錢」的地方在於分析及解讀數據的能力，她提醒學生選報課程前要留意課程內容，招聘時須留意數據分析師及數據科學家的工作要求有別，一般而言，科學家需懂得整合分析程序及設計出統計的工具，而分析師要求較低。

香港恒生大學於2014年起開辦「數據科學及商業智能學（榮譽）理學士」課程，培訓數據科學家，首批畢業生於去年投身職場。鄧文禮指，未來數據分析將愈來愈重要。