過去 8 年來，我在資料科學這條路上累積了豐富的實戰經驗：從中研院的推薦系統研究，到手機遊戲公司的數據營運，再到現在在台灣 Google 為 Pixel 產品建立商業指標體系。我最有成就感的事情，就是把複雜的統計概念轉化成實用的決策工具，幫助團隊和個人做出更科學、更有效的判斷。
如果你也想學會「用數據說故事、用分析解決問題」這門技藝，我相信我們有很多共同語言！透過部落格文章寫作和各大學院的演講交流，我想把這些年摸索出來的方法論、踩過的坑、還有那些真正有用的實戰技巧，完整地分享給同樣對數據充滿好奇心的你。
從財金系到 Google：非典型資料科學家的成長軌跡#
我目前在 台灣 Google 擔任資料科學家，專精於因果推論、A/B 測試與商業指標體系建構。 與多數資料科學家不同，我並非資工或統計本科出身。大學就讀財金系期間，正值「大數據」概念興起，我基於純粹的好奇心開始探索這個領域。從修習 C++ 程式設計課程開始、到後來在中研院深入研究推薦系統與深度學習、再到手機遊戲公司實戰數據營運，每一步都讓我更確信：
成為資料科學家沒有標準路徑，重要的是持續學習與實踐的熱忱。
這 8 年來最讓我引以為傲的成就包括：
- 在 Google 建立跨團隊商業指標體系與因果分析模型，最佳化 Pixel 產品決策流程
- 設計並執行超過 50 次 A/B 測試，累計為手遊開發公司創造數百萬營收影響力
- 參與機器學習競賽獲得多項佳績，持續精進技術能力
歡迎在 LinkedIn 與 GitHub 查看我的詳細專業背景
我為誰而寫：為自己思考，也為正在學習路上的你#
不論過去、現在、未來，我都會 為自己而寫。 寫作對我來說是思考的延伸，每當我遇到複雜的統計問題或職場挑戰，我會透過寫文章來整理思緒、反思經驗，寫的過程自然會發現自己哪裡懂、哪裡不懂，這不僅幫助我釐清概念，更讓我從錯誤中成長。既然這些思考筆記對我如此珍貴，我相信它們也能幫助正在相似路上努力的你。
初學者友善的資料科學筆記：我曾經是搞混 P 值定義、誤用 信賴區間、把 相關當成因果 的菜鳥。每一個我在這個部落格分享的統計概念，都來自於我曾經犯過的血淚錯誤。我希望透過分享這些「踩坑經驗」，讓你能夠避免走我走過的彎路，更快掌握資料科學的精髓。
實戰經驗分享：從中研院到遊戲公司，再到現在的 Google，每個階段的工作都讓我學到不同的東西。我喜歡回顧這些經歷，反思什麼決策是對的、哪些地方可以做得更好，然後把這些淬煉後的心得分享給你。這不是炫耀，而是希望我的經驗能成為你職涯路上的 參考指南。
MacBook 愛好者的技術社群：我對提升工作效率有種偏執的熱愛，而 MacBook 恰好是我探索生產力工具的最佳夥伴。從 MacOS 本身厲害的功能到各種有趣的 Mac 專屬軟體，我會分享那些真正改變我工作流程的發現，讓同為 Mac 用戶的你也能享受高效工作的樂趣。
不只有部落格：追求更廣闊的知識影響力#
寫作只是我分享知識的起點。過去三年，我已在台大、政大、師大等等學府進行超過 15 場公開演講，主題涵蓋資料視覺化、基礎統計學、因果推論、職涯規劃等。每次演講後收到學生回饋「因為你的分享，才發現統計學很有趣！」時，都讓我深深感受到知識分享的無限價值。
我的影響力數據：
- Facebook 粉絲專頁擁有 4000+ 追蹤者
- 協助多位讀者成功轉職進入資料科學領域以及職涯升級
- 公開演講觸及超過 500 名學生與業界人士
我的演講經驗（點擊展開）
- 2022 年 6 月，資料科學工作怎麼找？Google 產品分析師來解惑！ ＠台大資料分析社
- 2022 年 9 月，第二份資料科學工作的求職心得 ＠TWDS 台灣資料科學社群
- 2022 年 11 月，資料視覺化分析與應用 ＠陽明交通大學．經營管理研究所
- 2023 年 5 月，我們來吐槽資料科學！常見分析偏誤介紹 ＠台北醫學大學．大數據科技及管理研究所
- 2023 年 12 月，因果推論：統計學家眼中的平行世界 @知識沙龍．台北
- 2024 年 10 月，因果推論與地理實驗 @師大．地理學系
- 2025 年 2 月，白話統計學與 Python 實戰 @清大．資料科學社
- 2025 年 3 月，不要再畫醜圖表：人人都該會的資料視覺化技巧 @知識沙龍．台北
- 2025 年 4 月，Econ. Talk｜資料科學家成長指南 @政大經濟生涯規劃平台
- 2025 年 4 月，A/B 測試：設計背後的實驗思維 @清大．DTDA
- 2025 年 5 月，職場的資料科學實戰 - 資料視覺化與 AB 測試 @中山大學．人管所 EMBA
- 2025 年 5 月，A/B Testing 與因果推論 @臺大．資料分析與決策社
- 2025 年 5 月，資料科學家職涯分享與面試準備 @政大．數據分析社
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