最近有一篇報導很紅，內容大概是說美國職場調查網站CareerCast.com公布2014年度最佳工作，數學家打敗所有職業，以去年年薪中值10萬1360美元榮登今年榜首，2022年前就業成長預估達23%，前景看俏。最棒工作其次是大學教授、統計學家。
看到這則新聞，我想最高興的大概就是：大學數學系裡研究統計的教授吧。
集最棒工作前三名於一身，簡直就是 "前途無量"。
然而，別高興太早，在臺灣可能不是如此。不信把全國大學數學系統計相關領域的教授收集起來，其平均年薪可能比不上台X電一個中階主管年薪。
真的阿，當你要念數學系，很多父母一定會告訴你：別傻了，在臺灣最紅的就是電機、資訊、生物工程等...這些明日之星產業，你去唸基礎科學，以後要找什麼工作阿?
數學、物理、化學，這些理學院的科系，似乎在臺灣漸漸活不下去!
另一方面，個人認為這篇報導有嚴重的偏頗，擺明就是要說 "資料科學家" 是未來最紅最賺的職業，雖然已經有很多相關報導，但事實真是如此嗎？
2009年世界知名期刊Nature，有一篇Letter的論文發表，其研究內容提出了一個利用google query search的model去預測流感高峰。
這篇文章非常轟動，除了是因為發表在Nature之外，也證明資料分析確實有其可貴之處。
而利用這樣的概念去預測什麼時候會發生流感大流行，概念現在聽起來也非常make sense。(註: 當時2009年巨量資料尚未爆紅)
為什麼咧? 舉例來說，家裡有小朋友生病了，父母可能會上網查去哪看醫生，要吃什麼感冒藥，要如何做好照顧等醫療保健相關字眼詢問Google大神。
而這項研究成果也顯示這個方法確實有其準確度，至少也比當時美國疾病管理局預估的還要準確。
然而，近幾年來，這準確度似乎消失了。最近一篇報導明顯指出用這方法的失敗。
巨量資料只是噱頭? 神話即將破滅嗎？
牧清華認為，不是模型方法失效，更不是巨量資料神話破滅。而是因為data更多，分析也將更為複雜。
舉例來說，資訊的普及，讓越來越多人可以使用網路。網路使用者變多，各種層面領域的人都會加入，各種議題都會被討論。
可能養身意識的抬頭，讓家庭主婦，婆婆媽媽都喜歡利用網路查詢流感相關資訊；可能社群網站的興起，讓流感討論更為普及，電視上這幾年不也出現了57健康同學會，健康兩點靈類似性質的節目。這些都是隨著時間累積出來不同於過去的產品。
牧清華認為，重點不在模型失準，而是時間在變，資料量在成長，資料類型在多元，分析模型勢必也要跟著調整。
然而，要調整模型，分析資料，這絕對不是一 項簡單的工作。牧清華甚至可以說，能勝任這些模型建置與資料分析工作的，都是厲害的數學家、統計學家、資訊工程師。 (而集這三者於一身的也正是google最想找的人才)
這就是為什麼數學家在美國這麼屌的原因！反過來看台灣，牧清華就說自己的經驗好了。
我剛出社會找第一份工作時，充滿理想抱負，最希望找的工作就是 "一秒好幾萬上下的交易員"。當時小弟正是數學系畢業，有一些資訊工程背景。就像"謀權奪利真英雄"專欄標題所寫的：醉心於期權交易。小弟的數理資訊背景，尤其想往高頻交易發展。
我當時投履歷給國內幾家券商，有獲得幾家券商的面試機會。然而，在與券商主管談話後，不同家的面試主管竟都給了一個很"共同的理由"拒絕我，彷彿是事先串通好的。
台灣在高頻交易的市場尚未普及成熟，我們還不敢輕易嘗試，也許再過個三五年吧。
真的，不同的券商面試官竟然會跟我講一樣的話，這讓我印象深刻，也百思不得其解。
我一直認為，就是因為不成熟，所以這才是你們這些券商的機會，就是因為還不普及，你們現在跨進去才有利可圖阿！
當然，沒給我offer的原因除了上面這些，牧清華不是財經科班出身也是原因之一。
我可以說國內券商太保守，風險管控的相當好，不輕易嘗試不熟的東西。然而，我們再看一則國外期貨商來台灣擴展據點的工作徵求。這是獵人頭公司找上牧清華的，公司要求條件如下：
1. 數理、資訊工程相關科系畢業，學士、碩士、(博士)成績皆要在前10%
2. 對財務金融領域一片空白
3. 多益成績800分以上
沒錯，尤其是第2點，一旦你修過財務金融的相關課程，你就不用去了。
對方要的，就是你優秀的"數理能力"，然後把你當一片白紙，重新訓練，不受傳統金融知識的羈絆，這樣才能 "賺大錢"!
的確，台灣很美，很多地方都很美，只是我們都沒發現。因為更多的焦點是在電視雜誌報導的政治新聞。
舉例來說，資訊的普及，讓越來越多人可以使用網路。網路使用者變多，各種層面領域的人都會加入，各種議題都會被討論。
可能養身意識的抬頭，讓家庭主婦，婆婆媽媽都喜歡利用網路查詢流感相關資訊；可能社群網站的興起，讓流感討論更為普及，電視上這幾年不也出現了57健康同學會，健康兩點靈類似性質的節目。這些都是隨著時間累積出來不同於過去的產品。
牧清華認為，重點不在模型失準，而是時間在變，資料量在成長，資料類型在多元，分析模型勢必也要跟著調整。
然而，要調整模型，分析資料，這絕對不是一 項簡單的工作。牧清華甚至可以說，能勝任這些模型建置與資料分析工作的，都是厲害的數學家、統計學家、資訊工程師。 (而集這三者於一身的也正是google最想找的人才)
這就是為什麼數學家在美國這麼屌的原因！反過來看台灣，牧清華就說自己的經驗好了。
我剛出社會找第一份工作時，充滿理想抱負，最希望找的工作就是 "一秒好幾萬上下的交易員"。當時小弟正是數學系畢業，有一些資訊工程背景。就像"謀權奪利真英雄"專欄標題所寫的：醉心於期權交易。小弟的數理資訊背景，尤其想往高頻交易發展。
我當時投履歷給國內幾家券商，有獲得幾家券商的面試機會。然而，在與券商主管談話後，不同家的面試主管竟都給了一個很"共同的理由"拒絕我，彷彿是事先串通好的。
台灣在高頻交易的市場尚未普及成熟，我們還不敢輕易嘗試，也許再過個三五年吧。
真的，不同的券商面試官竟然會跟我講一樣的話，這讓我印象深刻，也百思不得其解。
我一直認為，就是因為不成熟，所以這才是你們這些券商的機會，就是因為還不普及，你們現在跨進去才有利可圖阿！
當然，沒給我offer的原因除了上面這些，牧清華不是財經科班出身也是原因之一。
我可以說國內券商太保守，風險管控的相當好，不輕易嘗試不熟的東西。然而，我們再看一則國外期貨商來台灣擴展據點的工作徵求。這是獵人頭公司找上牧清華的，公司要求條件如下：
1. 數理、資訊工程相關科系畢業，學士、碩士、(博士)成績皆要在前10%
2. 對財務金融領域一片空白
3. 多益成績800分以上
沒錯，尤其是第2點，一旦你修過財務金融的相關課程，你就不用去了。
對方要的，就是你優秀的"數理能力"，然後把你當一片白紙，重新訓練，不受傳統金融知識的羈絆，這樣才能 "賺大錢"!
這樣的人才，在台灣不是去台X電就是去聯X科。而這家國外期貨商，竟然給了七萬美金起跳的年薪。在台灣，大概也只有拿著Google接受函去投靠郭董的新鮮人可以有這樣的年薪數字。
很可惜，臺灣業界似乎還不懂得怎麼用人才。牧清華要說：台灣學生不是沒實力，只是不知道實力該怎麼用?
的確，台灣很美，很多地方都很美，只是我們都沒發現。因為更多的焦點是在電視雜誌報導的政治新聞。
台灣不只美，台灣人還很有實力，任勞任怨，不屈不饒。數學實力，程式能力，創意無限，全都一手包辦。
真的，台灣一直很棒，只是我們一直低估自己，看到外國人就覺得很威。牧清華要說：台灣的月亮就很圓了，外國的月亮不會比較圓。
期許未來，台灣也出現像Google一樣的企業，出現像Jobs一樣的人物來改變世界。
期許未來，台灣金融界出現真正的台灣股神，出現像Jame Simons一樣的傳奇人物。
真的，台灣一直很棒，只是我們一直低估自己，看到外國人就覺得很威。牧清華要說：台灣的月亮就很圓了，外國的月亮不會比較圓。
期許未來，台灣也出現像Google一樣的企業，出現像Jobs一樣的人物來改變世界。
期許未來，台灣金融界出現真正的台灣股神，出現像Jame Simons一樣的傳奇人物。
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這裡牧清華大膽的說：『數學才是王道，而資訊是走向這條王道的交通工具。 』
讓我們張大雙手，抓住機會，緊緊抓住這"資料時代"帶來的各種機會，逆轟高輝!
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