風和日麗的美好星期六，很高興能和大家聚在「天地人文創」，參加「DSP資料狂想派對」就是Opening Party，分享從社群走向公司的喜悅。
從Code for tomorrow和SYSTEX/Etu共同發起的子計畫Data Science Program開始，在這一年來，DSP成功舉辦數次規模不同的課程與主協辦、參與SmartGov政府開竅會議與Code for Healthcare工作坊等及Hackthon活動，而在各界絡繹不絕的需求之中，我們也發現作為社群不足之處，DSP 智庫驅動便誕生了。
活動一開始，由DSP智庫驅動大家長劉嘉凱(CK)為大家解釋何謂「資料思考」，也就是透過資料分析、發揮資料價值，來解決各層面的問題。其實資料與我們並不遙遠，只要用對方法，透過循序漸進學習，甚至進一步導入組織現有管理流程。
Johnson ：政治色彩學分析
那麼，資料思考該如何實行呢？這些問題，由知識長謝宗震(Johnson)以政治色彩學分析示範，Johnson以資料思考的四個步驟：定義問題、設計作法、想像成果、運用成果，將資料思考落實於小型專案中，分析台北市議員選舉文宣用色。而市議員選舉文宣的調色盤，竟是藍非藍，綠非綠，有如馬卡龍的繽紛。文宣主色調與得票率關係：顏色越重（是不是會有鐵票區的概念可能呢？）
接下來則是DSP資料科學團訓班第二期的學員印祥，分享由用手畫圖、無程式與統計背景的設計師，因對資訊圖表與視覺化感興趣，參與團訓班的成果與心得。他參與的專案愛住易，由台北市房地產實價登錄網站資料，結合高齡化趨勢推演老人居住與生活需求，找出「龍穴」，成果令人驚艷。團隊協作、統計入門、R語言分析以及縱向思考的能力，是他在團訓班中最大的收穫。「沒有資料科學家，只有資料科學團隊！」
DSP二期成員：趙印祥分享 尋找失傳已久的「龍穴」
成果分享資料來源就從實價登錄網站，以房子的角度，先找回與人的關係，發現高齡化獨居趨勢，找出換屋需求和老年人不易租屋等將指標量化，算出老人能分布的公寓面積，在台北市~到底哪裡才是老人最適合的最佳獨居位置），經過加權分析出「樂齡指標、房價、醫療品質」等重新定義老年人與房價的關係，到底在哪裡的龍穴最幸福！
Team work! 沒有資料科學家，只有資料科學團隊！！
如果是工程師、經理人以及分析師可以如何在DSP從零開始，或者是逐步精進呢？Johnson首次公開「DSP學習地圖」，提供三條學習主線，按部就班，省去追尋力氣，直達目的地。透過使用科學方法分析資料，解決現實世界的問題，先釐清我們常在處理的流程功夫在哪裡？
- 觀察現狀、提出問題
- 將真實問題轉換成科學模型
- 進行分析、計算
- 將結果導回真實問題（如何在有限時間資源來達成這個目的？）
最後，由CEO 李金璇 (Lovely) 帶領大家回顧DSP大事記以及社群到公司的歷程，以及短期三大目標—開放式課程設計、資料科學普及教育以及社會服務，並一一介紹來自四面八方、臥虎藏龍的DSP團隊成員。今天的內容很精彩，更是感謝各界友人的共襄盛舉，相信大數據及開放資料的新時代~有我有你！
DSP Opening party就在熱烈的交流與討論中落幕，期待下一次的相聚，有興趣的朋友請參考最新一期（大數據時代的管理密技、R語言的探索之旅)，歡迎各界好友想要多認識資料科學的其他需求，不妨加入 學習許願池 ，相信很快許願成真唷！
