【我們為什麼編譯這篇文章】大數據的價值不在資料本身，而是如何從巨量資料中萃取出洞見！《哈佛商業評論》曾將協助企業進行大數據分析的「數據分析師」或「資料科學家」視為「21 世紀最性感的職業」，如何在眾多佼佼者中脫穎而出，在面試時佔優勢？看看資深資料科學家怎麼說。（責任編輯：賴佩萱）

隨著科技進展，無論是網路使用、人類行為、AI 運作資料等，都會留下一筆筆資料，可藉由數據不斷優化與深入分析，也成為企業運作的必備思維之一，因此近年來資料科學家、數據分析師逐漸成為熱門職業，也是各產業極力需要的人才缺口之一。

不過成為資料科學家、數據分析師的路已經不簡單，要怎麼在職涯中還能幫自己加分與加薪？資深資料科學家兼作家 Matt Przybyla 藉由自身的經驗，在部落格上分享並歸納出 4 種具體方法：

1. 取得碩士學歷

首先最淺而易顯的加薪方式，就是幫自己增添一個碩士學位，雖然現在許多企業也認可用其他可比擬的經驗形式來代替，但碩士學歷的確還是最明顯能幫助加薪（比起學士學歷）。

如果你認為自己還有需精進之處，那就去考個碩士學位吧；如果你已經是經驗豐富的資料科學家或數據分析師，也可以選擇更快速的課程來得到相關的專業認證。

2. 凸顯專案執行經驗

如果你已經是有 1-3 年的資料科學或數據分析經驗，在履歷上強化並凸顯做過的專案項目，絕對是加分，談判薪資也更有籌碼。

凸顯做過的專案，並非是要跨大自吹，而是要清楚地把項目重點標出，告訴雇主你得到的經驗為何。以資料科學家為例，可以適時地、有架構性的點出「操作項目、如何操作、改善效果」，例如「利用了 Python 製作了一套隨機森林（Random Forest）為基礎的產品分類模型，幫助節省 40% 的時間 」。

數據分析師同樣可以用這樣的方式！通常在一份履歷中用上述方式點出 5 個執行過的項目，簡單幫自己的執行項目找出亮點，可以為履歷增添不少色彩。

3. 追蹤自我績效表現

努力要被看得見，追蹤自己當前工作的績效表現，可以為你爭取到加薪的機會，因為這個方式可以讓你正當地強調自身在工作上的表現。

雖然並非每間公司都願意提供績效考核詳細的結果給員工，但也可以嘗試用類似的方式來量化自身的表現與貢獻，例如在平時的工作自行紀錄下每個專案計畫的績效狀況，例如「原本的模型準確度為 50%，目標為 70%，最終達成到 80>#/b###」，透過平時就建立起自己的目標，可以在時機成熟時不費力且適當展現工作的努力狀況。

4. 強化在特定產業的經驗

最後一個可以幫助資料科學家及數據分析師加薪的方式，就是強化自身在某個領域的專業經驗， 除了會做數據與資料上的分析之外，如果具備特定產業的知識與經驗，會讓自己脫穎而出、爭取到高薪 。例如可以讓雇主知道你不只是資料科學家及數據分析師，還是某些特定領域如醫療、財經等面向的專家。

想要獲得這些特定領域的經驗，可以從參加成長營、獲得認證、或是嘗試不同工作領域的經驗來強化，甚至報名線上課程或是影片，都能為自己的知識與能力帶來加分。

（以上資料擷取科技報橘）

【本訊息文字圖片未經原提供單位許可，不得任意轉載及連結，如有需求，請洽原資料提供單位。】