2014-11-23 lee lovely

11/22 DSP資料狂想派對~感謝各界共襄盛舉

風和日麗的美好星期六,很高興能和大家聚在「天地人文創」,參加「DSP資料狂想派對」就是Opening Party,分享從社群走向公司的喜悅。

Code for tomorrowSYSTEX/Etu共同發起的子計畫Data Science Program開始,在這一年來,DSP成功舉辦數次規模不同的課程與主協辦、參與SmartGov政府開竅會議與Code for Healthcare工作坊等及Hackthon活動,而在各界絡繹不絕的需求之中,我們也發現作為社群不足之處,DSP 智庫驅動便誕生了。

dsp大事紀

活動一開始,由DSP智庫驅動大家長劉嘉凱(CK)為大家解釋何謂「資料思考」,也就是透過資料分析、發揮資料價值,來解決各層面的問題。其實資料與我們並不遙遠,只要用對方法,透過循序漸進學習,甚至進一步導入組織現有管理流程。

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Johnson :政治色彩學分析

那麼,資料思考該如何實行呢?這些問題,由知識長謝宗震(Johnson)以政治色彩學分析示範,Johnson以資料思考的四個步驟:定義問題、設計作法、想像成果、運用成果,將資料思考落實於小型專案中,分析台北市議員選舉文宣用色。而市議員選舉文宣的調色盤,竟是藍非藍,綠非綠,有如馬卡龍的繽紛。文宣主色調與得票率關係:顏色越重(是不是會有鐵票區的概念可能呢?)

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接下來則是DSP資料科學團訓班第二期的學員印祥,分享由用手畫圖、無程式與統計背景的設計師,因對資訊圖表與視覺化感興趣,參與團訓班的成果與心得。他參與的專案愛住易,由台北市房地產實價登錄網站資料,結合高齡化趨勢推演老人居住與生活需求,找出「龍穴」,成果令人驚艷。團隊協作、統計入門、R語言分析以及縱向思考的能力,是他在團訓班中最大的收穫。「沒有資料科學家,只有資料科學團隊!」

DSP二期成員:趙印祥分享 尋找失傳已久的「龍穴」

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成果分享資料來源就從實價登錄網站,以房子的角度,先找回與人的關係,發現高齡化獨居趨勢,找出換屋需求和老年人不易租屋等將指標量化,算出老人能分布的公寓面積,在台北市~到底哪裡才是老人最適合的最佳獨居位置),經過加權分析出「樂齡指標、房價、醫療品質」等重新定義老年人與房價的關係,到底在哪裡的龍穴最幸福!

龍穴

Team work! 沒有資料科學家,只有資料科學團隊!!

如果是工程師、經理人以及分析師可以如何在DSP從零開始,或者是逐步精進呢?Johnson首次公開「DSP學習地圖」,提供三條學習主線,按部就班,省去追尋力氣,直達目的地。透過使用科學方法分析資料,解決現實世界的問題,先釐清我們常在處理的流程功夫在哪裡?

  1. 觀察現狀、提出問題
  2. 將真實問題轉換成科學模型
  3. 進行分析、計算
  4. 將結果導回真實問題(如何在有限時間資源來達成這個目的?)

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最後,由CEO 李金璇 (Lovely) 帶領大家回顧DSP大事記以及社群到公司的歷程,以及短期三大目標—開放式課程設計、資料科學普及教育以及社會服務,並一一介紹來自四面八方、臥虎藏龍的DSP團隊成員。今天的內容很精彩,更是感謝各界友人的共襄盛舉,相信大數據及開放資料的新時代~有我有你!

DSP Opening party就在熱烈的交流與討論中落幕,期待下一次的相聚,有興趣的朋友請參考最新一期(大數據時代的管理密技R語言的探索之旅),歡迎各界好友想要多認識資料科學的其他需求,不妨加入 學習許願池 ,相信很快許願成真唷!

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lee lovely

國立台灣科技大學工管所博士研究生,參與過多項重要政府專案,透過PMP改善流程,熟諳產業實務經驗。

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