上回分析到香港有邊 10 間公司聘請最多 Data Scientist (上一篇文章: 香港頭九間聘請最多 Data Scientist 嘅公司!)。而今次會同大家睇吓，喺香港邊幾間公司請最多 entry level Data Scientist。比大家知道邊啲公司請得最多入門職位，裝備好自己，訂立今年搵工嘅策略。 比返啲 Data Scientist 嘅基本資料大家先，Data Scientist 其實都有分好多唔同嘅範疇，而每個範疇所需要嘅

Big data has started to play a larger role across sectors nowadays, making professionals with data analytical skills highly sought

The feeling of missing out can be a bad source of anxiety. As Ellen explains it, it means that everyone

市場營銷成功的關鍵是在於制定適合特定客戶的需求及偏好的定製化報價。數據分析使我們能夠創建個性化營銷，是適當時間而且在正確的設備上，為合適的人員提供合適的產品。數據挖掘廣泛應用於目標選擇，用來識別新產品的潛在客戶。 數據科學家會利用行為、人口統計及歷史購買數據，以建立一個模型，預測客戶對促銷或者優惠的反應概率。因此，銀行可以進行高效及個性化的宣傳，並且改善與客戶間的關係。

不小行業對大數據 / 數據科學的看重比例也陸續提升，如不小大型企業: HSBC (銀行業), PCCW (電訊業)及SWIRE (地產業)等等，相繼對於數據科學發展越趨重視。踏入2020數據科學的迅速發展新世界，同時亦吸引了不小的在職人士透過自學方式學習有關知識技巧。但是，數據科學 (Data Science) 所涉及的層面廣泛，如: Machine Learning, Traditional Research或Software Development，但究竟那一種才是自己所需的範疇？日後的出路又是如何？ 「入門　—　自學的局限」 往往這都是入門初學者經常性遇到的問題，因網上的資訊來源眾多，在選取自己所需的學習資源時，難以選取一個有效的學習方針。而另一方面，在學懂相關數據科學 (Data Science)

機器學習（Machine Learning）對於有效檢測及防範涉及信用卡、會計、保險等的欺詐行為至關重要。銀行業務大的主動欺詐檢測對卡為客戶及員工提供安全性同樣重要。銀行越早檢測到欺詐行為，及時對欺詐活動做出反應，限制到帳戶活動，減少損失。通過實施一系列的欺詐檢測方案，銀行可以實現必要的保護並避免重大損失。

Many organizations tend to have a bulk of raw data that resides in different operational systems or data sources. The

In today’s big data era, data science has unquestionably become a popular and lucrative field. But in case you didn’t

While people worry about job displacement caused by AI, business leaders hold an optimistic view. According to a survey conducted