人工智慧會搶走我的工作嗎？應該學什麼，未來才不會被機器人取代？擔心未來被取代是當今許多人共同的焦慮。但是，為什麼大家會不斷問這個問題？是不是因為我們現在的工作，其實並沒有發揮人類獨特的價值？那麼，什麼才是人類獨一無二的價值呢？

近年來，AI落地一詞已成為台灣產業的熱門話題，即使不少企業積極投入AI領域中，過程中因為卡關而放棄的案例也時有所聞。不少專家都認為數據是首要面對的難題，這也讓資料科學領域再度受到業界關注。

AI技術日漸進步，帶來許多讓人驚奇的應用，以往在小說中出現的動態照片情節也能搬到現實場景中，吸引更多用戶使用服務的同時，伴隨而來的是數據及隱私爭議。以色列公司 MyHeritage的案例提醒我們，在提供服務時，也必須注意到隱私政策和服務條款等內容。

比起溝通能力，許多AI或技術團隊更重視技術技能，但人工智慧基金會（AIF）在推動產業AI化的過程中發現，溝通與管理，是團隊中不可或缺的關鍵能力，但一般人卻常常忽略。AIF每月舉辦內部讀書會，經由閱讀、分享與腦力激盪，培養對於產業趨勢的敏銳度與觀察力。

專案進行過程中，當你想進行某些預測需要搜集特徵，並透過許多感測器許多特徵，但實際上，你只是想知道是不是有些感測器數值對預測是沒有幫助，以利後續拓展設備時的成本評估，或是幫助現場人員訂定一些判斷標準或預警，或許你會想知道這個特徵篩選的方法。AIF工程師整理了專案經驗中遇過的特徵篩選方法並與讀者分享。

資料科學家、資料分析師，以及資料工程師是組成一個資料專案團隊最基本的三種角色，但是，在實務上，資料團隊又有哪些常見的狀況需要解決呢？本篇文章，將詳細說明一個好的資料專案團隊該如何分工，才能有效因應公司的需求與應用。