要成為一位資料科學家或數據分析師，通常需要以下職能：
1. 統計分析能力：熟統計學(不是大學統計課過了就行)，能夠使用這些知識進行數據分析和模型構建。
2. 寫程式能力：Python、R、SQL，專精一項，旁通二項
3. 數據理解力：需要了解所在行業和業務背景，以便能夠對數據做出有意義的解釋和預測。
4. 資料庫管理：需要了解常見的數據庫管理系統和數據存儲技術，如MySQL、PostgreSQL、MongoDB等。
5.數據可視化：會分析也要會報告，掌握Tableau或Power BI等，將數據做可是化呈現，把數據變故事
你還需要具備以下個人特質：
1. 深入思考：需要能夠分析和理解數據，並從中找到有用的見解和信息。
2. 溝通能力：需要能夠將複雜的數據結果解釋給非技術人員，並與其他團隊成員溝通合作。
3. 學習能力：需要不斷更新和學習新的技能和工具，以跟上行業的發展和變化，AI趨勢就應該去學習AI做數據分析的可行性。
4. 熱情和好奇心：需要對數據和分析保持熱情和好奇心，並對問題的解決感到滿足。
5. 團隊合作能力：需要能夠與其他團隊成
以下是一位台灣女孩在美國做Spotify的數據分析師的YT頻道，內容也許能給你一些啟發：
https://www.youtube.com/watch?v=WvFsd4t80tw
在Data Mining 這個領域，除了必備的軟體技能，但也需要各個行業的SME（subject matter expert).例如：他們需要在汽車業待過的管理人才，協助解讀資料及開發培訓課件，來真正提升汽車業客戶的PI （performance improvement)項目。總結來說，資料分析只是一個開始，如何落地的解讀它們，成為客戶高層做決策及購買項目的最終目的，是SME管理學院學生可以充分發揮的！
