นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล

คู่มืออาชีพนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลของ BrainStation สามารถช่วยให้คุณก้าวแรกสู่อาชีพที่ร่ำรวยในด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล อ่านต่อไปเพื่อดูภาพรวมของสาขาวิทยาศาสตร์ข้อมูล ตลอดจนบทบาทงานของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล

มาเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล

พูดคุยกับที่ปรึกษาการเรียนรู้เพื่อเรียนรู้เพิ่มเติมว่าหลักสูตรติวเข้มและหลักสูตรของเราสามารถช่วยให้คุณเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลได้อย่างไร

การคลิกส่งแสดงว่าคุณยอมรับ เงื่อนไข .

ส่ง

ส่งไม่ได้! รีเฟรชหน้าแล้วลองอีกครั้งไหม

เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ Data Science Bootcamp ของเรา

ขอขอบคุณ!

เราจะติดต่อกลับไปในไม่ช้า

ดูหน้า Data Science Bootcamp

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลคืออะไร?

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลรวบรวม จัดระเบียบ และวิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่ - ข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง - เพื่อสร้างโซลูชันและแผนธุรกิจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลที่สามารถนำไปดำเนินการได้สำหรับบริษัทและองค์กรอื่นๆ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจำเป็นต้องมีทั้งทักษะทางเทคนิคในการประมวลผลและวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ และความเฉียบแหลมทางธุรกิจเพื่อค้นหาข้อมูลเชิงลึกที่ซ่อนอยู่ในข้อมูลนั้น

วิทยาศาสตร์ข้อมูลกับการทำเหมืองข้อมูล

วิทยาศาสตร์ข้อมูลและการทำเหมืองข้อมูลมีความแตกต่างกันเล็กน้อย มาดูกันดีกว่า:

วิทยาศาสตร์ข้อมูล

• เป็นสาขาวิชากว้างๆ ที่มีแนวโน้มว่าจะรวมถึงการเรียนรู้ของเครื่อง ปัญญาประดิษฐ์ การวิเคราะห์เชิงสาเหตุเชิงคาดการณ์ และการวิเคราะห์เชิงกำหนด
• จัดการกับข้อมูลทุกประเภท รวมทั้งข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง
• มุ่งสร้างผลิตภัณฑ์ที่เน้นข้อมูลเป็นศูนย์กลางและตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลเป็นหลัก
• เน้นการศึกษาข้อมูลและรูปแบบทางวิทยาศาสตร์

การทำเหมืองข้อมูล

• เป็นชุดย่อยของวิทยาศาสตร์ข้อมูลซึ่งรวมถึงการล้างข้อมูล การวิเคราะห์ทางสถิติ และการจดจำรูปแบบ และบางครั้งรวมถึงการแสดงข้อมูลด้วยภาพ การเรียนรู้ของเครื่อง และการแปลงข้อมูล
• จัดการกับข้อมูลที่มีโครงสร้างเป็นหลัก ไม่ใช่ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง
• มุ่งนำข้อมูลจากแหล่งต่าง ๆ มาใช้งาน
• เน้นการดำเนินธุรกิจ

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลทำอะไร?

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลวิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อค้นหารูปแบบและแนวโน้มที่นำไปสู่ข้อมูลเชิงลึกทางธุรกิจที่สามารถนำไปปฏิบัติได้ และช่วยองค์กรในการแก้ปัญหาที่ซับซ้อนหรือระบุโอกาสในการสร้างรายได้และการเติบโต Data Scientist สามารถทำงานในแทบทุกสาขา และต้องเชี่ยวชาญในการจัดการชุดข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง เป็นงานที่มีหลากหลายสาขาวิชาและเพื่อที่จะเป็น Data Scientist คุณต้องมีความเข้าใจในวิชาคณิตศาสตร์ วิทยาการคอมพิวเตอร์ ธุรกิจ และการสื่อสารเพื่อทำงานของคุณอย่างมีประสิทธิภาพ

แม้ว่าหน้าที่และความรับผิดชอบเฉพาะของ Data Scientist จะแตกต่างกันไปตามอุตสาหกรรม ตำแหน่งงาน และองค์กร แต่บทบาทของ Data Scientist ส่วนใหญ่จะรวมถึงความรับผิดชอบต่อไปนี้:

การวิจัย

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจำเป็นต้องเข้าใจโอกาสและจุดปวดเฉพาะสำหรับทั้งอุตสาหกรรมและแต่ละบริษัท

กำลังเตรียมข้อมูล

ก่อนที่จะพบข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าใดๆ Data Scientist ต้องกำหนดว่าชุดข้อมูลใดที่เป็นประโยชน์และเกี่ยวข้องก่อนที่จะรวบรวม แยก ทำความสะอาด และนำข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้างไปใช้จากแหล่งที่มาต่างๆ

การสร้างแบบจำลองและอัลกอริทึม

การใช้หลักการเรียนรู้ของเครื่องและปัญญาประดิษฐ์ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจะต้องสามารถสร้างและใช้อัลกอริธึมที่จำเป็นสำหรับการนำเครื่องมือของระบบอัตโนมัติไปใช้

การวิเคราะห์ข้อมูล

เป็นสิ่งสำคัญสำหรับ Data Scientist ที่จะต้องสามารถวิเคราะห์ข้อมูลได้อย่างรวดเร็วเพื่อระบุรูปแบบ แนวโน้ม และโอกาส

การสร้างภาพและการสื่อสาร

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจะต้องสามารถบอกเล่าเรื่องราวที่ค้นพบผ่านข้อมูลโดยการสร้างและจัดระเบียบแดชบอร์ดและการแสดงภาพที่สวยงามน่าดึงดูดใจ ในขณะเดียวกันก็มีทักษะในการสื่อสารเพื่อโน้มน้าวผู้มีส่วนได้ส่วนเสียและสมาชิกในทีมคนอื่นๆ ว่าข้อค้นพบในข้อมูลมีค่าควรแก่การดำเนินการ

การสำรวจทักษะดิจิทัลของ BrainStation ครั้งล่าสุดพบว่าผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูลใช้เวลาส่วนใหญ่ไปกับการจัดการข้อมูลและการล้างข้อมูล ผู้ตอบแบบสอบถามยังสรุปด้วยว่าวัตถุประสงค์ของงานส่วนใหญ่มักคือการเพิ่มประสิทธิภาพของแพลตฟอร์ม ผลิตภัณฑ์ หรือระบบที่มีอยู่ (45 เปอร์เซ็นต์) หรือการพัฒนาใหม่ (42 เปอร์เซ็นต์)

ประเภทของวิทยาศาสตร์ข้อมูล

สาขา Data Science ที่กว้างขึ้นประกอบด้วยสาขาวิชาต่างๆ มากมาย รวมถึง:

วิศวกรรมข้อมูล

การออกแบบ การสร้าง การเพิ่มประสิทธิภาพ การบำรุงรักษา และการจัดการโครงสร้างพื้นฐานที่สนับสนุนข้อมูลตลอดจนการไหลของข้อมูลทั่วทั้งองค์กร

การเตรียมข้อมูล

การทำความสะอาดและการแปลงข้อมูล

การขุดข้อมูล

แยก (และบางครั้งทำความสะอาดและแปลง) ข้อมูลที่ใช้งานได้จากชุดข้อมูลขนาดใหญ่

การวิเคราะห์เชิงทำนาย

การใช้ข้อมูล อัลกอริธึม และเทคนิคแมชชีนเลิร์นนิงเพื่อวิเคราะห์ความน่าจะเป็นของผลลัพธ์ที่เป็นไปได้ในอนาคตต่างๆ ตามการวิเคราะห์ข้อมูล

การเรียนรู้ของเครื่อง

การสร้างแบบจำลองเชิงวิเคราะห์โดยอัตโนมัติในกระบวนการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อเรียนรู้จากข้อมูล ค้นพบรูปแบบ และให้อำนาจแก่ระบบในการตัดสินใจโดยไม่ต้องอาศัยการแทรกแซงของมนุษย์มากนัก

การสร้างภาพข้อมูล

การใช้องค์ประกอบภาพ (รวมถึงกราฟ แผนที่ และแผนภูมิ) เพื่อแสดงข้อมูลเชิงลึกที่พบในข้อมูลในลักษณะที่เข้าถึงได้ เพื่อให้ผู้ชมสามารถเข้าใจแนวโน้ม ค่าผิดปกติ และรูปแบบที่พบในข้อมูล

ประโยชน์ของวิทยาศาสตร์ข้อมูล

บริษัทในทุกอุตสาหกรรมในทุกส่วนของโลกทุ่มเทเงิน เวลา และความสนใจในวิทยาศาสตร์ข้อมูลมากขึ้นเรื่อยๆ และต้องการเพิ่ม Data Scientist ให้กับทีมของพวกเขา การวิจัยแสดงให้เห็นว่าบริษัทที่ยอมรับการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลอย่างแท้จริงนั้นมีประสิทธิผล ผลกำไร และมีประสิทธิภาพมากกว่าคู่แข่ง

วิทยาศาสตร์ข้อมูลมีความสำคัญอย่างยิ่งในการช่วยให้องค์กรสามารถระบุปัญหาและโอกาสที่ถูกต้อง ในขณะเดียวกันก็ช่วยสร้างภาพที่ชัดเจนของพฤติกรรมและความต้องการของลูกค้าและลูกค้า ประสิทธิภาพของพนักงานและผลิตภัณฑ์ และปัญหาที่อาจเกิดขึ้นในอนาคต

วิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถช่วยบริษัทต่างๆ:

• ตัดสินใจได้ดีขึ้น
• เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับลูกค้าและลูกค้า
• ใช้ประโยชน์จากเทรนด์
• ทำนายอนาคต

Data Science จะช่วยเพิ่มมูลค่าให้กับบริษัทได้อย่างไร?

วิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นการลงทุนที่ได้รับความนิยมเพิ่มขึ้นสำหรับธุรกิจ เนื่องจาก ROI ที่เป็นไปได้ในการปลดล็อกมูลค่าของข้อมูลขนาดใหญ่นั้นมหาศาล วิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นการลงทุนที่คุ้มค่าเพราะ:

ลบการคาดเดาและให้ข้อมูลเชิงลึกที่นำไปใช้ได้จริงบริษัทต่างๆ ตัดสินใจได้ดีขึ้นโดยใช้ข้อมูลและหลักฐานเชิงปริมาณบริษัทต่างๆ เข้าใจตำแหน่งของตนในตลาดได้ดียิ่งขึ้นวิทยาศาสตร์ข้อมูลจะช่วยให้บริษัทต่างๆ วิเคราะห์การแข่งขัน สำรวจตัวอย่างในอดีต และให้คำแนะนำตามตัวเลขสามารถนำไปใช้เพื่อระบุความสามารถระดับสูงได้การซ่อนข้อมูลขนาดใหญ่เป็นข้อมูลเชิงลึกมากมายเกี่ยวกับประสิทธิภาพการทำงาน ประสิทธิภาพของพนักงาน และประสิทธิภาพโดยรวม ข้อมูลสามารถใช้ในการสรรหาและฝึกอบรมผู้มีความสามารถคุณจะได้รู้ทุกอย่างเกี่ยวกับกลุ่มเป้าหมาย ลูกค้า หรือผู้บริโภคของคุณตอนนี้ทุกคนกำลังสร้างและเก็บรวบรวมข้อมูล และบริษัทที่ไม่ได้ลงทุนในวิทยาศาสตร์ข้อมูลอย่างเหมาะสมก็แค่รวบรวมข้อมูลมากกว่าที่พวกเขารู้ว่าต้องทำอย่างไร ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับพฤติกรรม ลำดับความสำคัญ และความชอบของลูกค้าหรือลูกค้าในอดีตหรือผู้มีโอกาสเป็นลูกค้านั้นมีค่ามาก และพวกเขากำลังรอให้ Data Scientist ที่มีคุณสมบัติมาค้นพบ

เงินเดือนสำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล

แม้ว่าเงินเดือนสำหรับ Data Scientist จะแตกต่างกันไปตามภูมิภาคและอุตสาหกรรม แต่เงินเดือนเฉลี่ยสำหรับ Data Scientist ในสหรัฐอเมริกานั้นอยู่ที่ 96,000 ถึง 113,000 ดอลลาร์ ขึ้นอยู่กับแหล่งที่มา นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลอาวุโสสามารถสร้างรายได้โดยเฉลี่ยประมาณ 130,000 เหรียญ

ความต้องการนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลมีความต้องการสูงและขาดแคลนในแทบทุกอุตสาหกรรม รายงานโดย Deloitte Access Economics พบว่า 76 เปอร์เซ็นต์ของธุรกิจวางแผนที่จะเพิ่มการใช้จ่ายในปีหน้าในด้านความสามารถในการวิเคราะห์ข้อมูล ในขณะที่ IBM คาดการณ์ว่าความต้องการด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลจะเพิ่มขึ้น 28 เปอร์เซ็นต์ในช่วงต้นทศวรรษ

สำนักงานสถิติแรงงานสหรัฐคาดการณ์การเติบโตของวิทยาศาสตร์ข้อมูล 31% ในช่วง 10 ปีข้างหน้า ในขณะเดียวกัน รายงานการตลาดและการตลาดพบว่าตลาดโลกสำหรับข้อมูลขนาดใหญ่คาดว่าจะเติบโตเป็น 229.4 พันล้านดอลลาร์ในปี 2568 โดยแพลตฟอร์มวิทยาศาสตร์ข้อมูลเติบโตขึ้น 30 เปอร์เซ็นต์ภายในปี 2567

ดูเหมือนว่าทุกๆ ที่ในโลกจะมีการลงทุนด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลเพิ่มขึ้น และด้วยเหตุนี้ ความต้องการนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจึงเพิ่มขึ้น

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลใช้เครื่องมืออะไร?

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลใช้เครื่องมือและโปรแกรมที่หลากหลายสำหรับกิจกรรมต่างๆ รวมถึงการวิเคราะห์ข้อมูล การล้างข้อมูล และการสร้างภาพ

Python เป็นภาษาการเขียนโปรแกรมระดับแนวหน้าสำหรับ Data Scientists ที่สำรวจในแบบสำรวจทักษะดิจิทัลของ BrainStation ภาษาโปรแกรมทั่วไป Python มีประโยชน์สำหรับแอปพลิเคชันการประมวลผลภาษาแห่งชาติและการวิเคราะห์ข้อมูล R มักใช้สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลและการทำเหมืองข้อมูล เครื่องมือที่ใช้ Hadoop เช่น Hive นั้นได้รับความนิยม สำหรับแมชชีนเลิร์นนิง นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลอาจเลือกจากเครื่องมือที่หลากหลาย เช่น h2o.ai, TensorFlow, Apache Mahout และ Accord.Net เครื่องมือการแสดงภาพเป็นส่วนสำคัญของคลังแสงของ Data Scientist โปรแกรมต่างๆ เช่น Tableau, PowerBI, Bokeh, Plotly และ Infogram ช่วยให้ Data Scientists สร้างไดอะแกรมที่ดึงดูดสายตา แผนที่ความร้อน กราฟิก แผนภาพกระจาย และอื่นๆ

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลควรมีความสบายใจอย่างยิ่งกับทั้ง SQL (ใช้ในแพลตฟอร์มต่างๆ รวมถึง MySQL, Microsoft SQL และ Oracle) และโปรแกรมสเปรดชีต (โดยทั่วไปคือ Excel)

Data Scientist ต้องการทักษะอะไรบ้าง?

มีทักษะมากมายที่ Data Scientist ทุกคนควรพัฒนาและควรพัฒนา ได้แก่:

เอ็กเซลเครื่องมือที่ใช้มากที่สุดสำหรับ 66 เปอร์เซ็นต์ของผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูลแบบสำรวจใน BrainStation Digital Skills Survey นั้น Excel ยังคงเป็นสิ่งสำคัญสำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลเอสคิวแอลภาษาการสืบค้นนี้ขาดไม่ได้ในการจัดการฐานข้อมูล และมีผู้ตอบข้อมูลประมาณครึ่งหนึ่งใช้การเขียนโปรแกรมเชิงสถิตินักวิทยาศาสตร์ข้อมูลมักใช้ Python และ R เพื่อทำการทดสอบ สร้างแบบจำลอง และวิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่การแสดงข้อมูลเครื่องมือต่างๆ เช่น Tableau, Plotly, Bokeh, PowerBl และ Matplotlib ช่วยให้ Data Scientists สร้างการแสดงภาพที่น่าสนใจและเข้าถึงได้สำหรับสิ่งที่ค้นพบ

เส้นทางอาชีพนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล

ในฐานะที่เป็นอาชีพที่ค่อนข้างใหม่ เส้นทางอาชีพของ Data Scientist ไม่ได้ถูกเขียนขึ้นอย่างเป็นรูปธรรม และผู้คนจำนวนมากค้นพบเส้นทางสู่วิทยาศาสตร์ข้อมูลจากพื้นฐานด้านวิทยาการคอมพิวเตอร์ ไอที คณิตศาสตร์ และธุรกิจ แต่แกนหลักสี่ประการสำหรับเส้นทางอาชีพของ Data Scientist โดยทั่วไปคือข้อมูล วิศวกรรม ธุรกิจ และผลิตภัณฑ์ บทบาทสหสาขาวิชาชีพหลายอย่างในวิทยาศาสตร์ข้อมูลต้องการความเชี่ยวชาญในหลายสาขาหรือทั้งหมด

บุคลากรที่ทำงานด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลอยู่ในระดับแนวหน้าของการเปลี่ยนแปลงทางเทคโนโลยีที่จะส่งผลกระทบมากที่สุดในอนาคต เนื่องจากวิทยาการข้อมูลสามารถนำไปสู่ความก้าวหน้าในแทบทุกสาขา Data Scientists อยู่ในฐานะที่จะทำการวิจัยเพิ่มเติมในทุกสิ่งตั้งแต่การเงินและการพาณิชย์ไปจนถึงสถิติคณิตศาสตร์ประกันภัย พลังงานสีเขียว ระบาดวิทยา ยาและเภสัชกรรม โทรคมนาคม รายการดังกล่าวแทบจะไม่มีที่สิ้นสุด ทุกอุตสาหกรรมมีการรับส่งข้อมูลด้วยข้อมูลประเภทต่างๆ ของตนเอง โดยใช้ประโยชน์จากข้อมูลดังกล่าวด้วยวิธีต่างๆ เพื่อบรรลุเป้าหมายที่แตกต่างกัน ไม่ว่าสิ่งนั้นจะเกิดขึ้นที่ใด Data Scientists สามารถชี้นำการตัดสินใจได้ดีขึ้น ไม่ว่าจะเป็นในด้านการพัฒนาผลิตภัณฑ์ การวิเคราะห์ตลาด การจัดการความสัมพันธ์กับลูกค้า ทรัพยากรบุคคล หรืออย่างอื่นทั้งหมด

ไม่เพียงแต่แอปพลิเคชันสำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูลจะกว้างและครอบคลุมภาคส่วนต่างๆ มากมาย แต่วิทยาศาสตร์ข้อมูลยังมีหลายประเภทอีกด้วย กิจกรรมทั้งหมดนี้มีร่วมกันคือการที่ทุกคนพยายามเปลี่ยนข้อมูลให้เป็นความรู้ แม่นยำยิ่งขึ้น Data Scientists ใช้วิธีการที่เป็นระบบในการจัดระเบียบและวิเคราะห์ข้อมูลดิบเพื่อระบุรูปแบบที่สามารถระบุหรืออนุมานข้อมูลที่เป็นประโยชน์ได้

เมื่อพิจารณาจากขอบเขตของผลกระทบแล้ว จึงไม่น่าแปลกใจที่ Data Scientists จะดำรงตำแหน่งที่มีอิทธิพลสูงและมีความต้องการสูง แม้ว่าเส้นทางสู่การเป็น Data Scientist นั้นเป็นสิ่งที่ท้าทาย แต่ตอนนี้มีแหล่งข้อมูลสำหรับ Data Scientist ที่ใฝ่ฝันมากกว่าที่เคย และมีโอกาสมากขึ้นสำหรับพวกเขาในการสร้างอาชีพที่พวกเขาต้องการ

แต่สำหรับทุกวิธีที่ Data Scientist สามารถมีส่วนร่วมในอุตสาหกรรมต่างๆ และเส้นทางอาชีพที่แตกต่างกันทั้งหมดที่ Data Scientist สามารถติดตาม ประเภทของงานที่พวกเขาทำสามารถแบ่งออกเป็นหมวดหมู่หลักสองสามประเภท ไม่ใช่ว่าทุกศาสตร์ด้านข้อมูลจะเข้าได้กับกลุ่มเหล่านี้อย่างเรียบร้อย โดยเฉพาะอย่างยิ่งในระดับแนวหน้าของวิทยาการคอมพิวเตอร์ ซึ่งมีพื้นฐานใหม่ๆ ที่ถูกทำลายอย่างต่อเนื่อง – แต่จะช่วยให้คุณมีแนวคิดบางประการเกี่ยวกับวิธีที่ Data Scientist เปลี่ยนข้อมูลให้เป็นข้อมูลเชิงลึก

สถิติ

หัวใจสำคัญของวิทยาศาสตร์ข้อมูล สถิติคือสาขาวิชาคณิตศาสตร์ที่อธิบายคุณลักษณะต่างๆ ของชุดข้อมูล ไม่ว่าจะเป็นตัวเลข คำ รูปภาพ หรือข้อมูลประเภทอื่นๆ ที่วัดได้ สถิติส่วนใหญ่เน้นไปที่การระบุและอธิบายว่ามีอะไรอยู่ โดยเฉพาะอย่างยิ่งกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่มาก เพียงแค่รู้ว่าข้อมูลดังกล่าวทำอะไรและไม่รวมอยู่ในนั้นก็เป็นงานสำหรับตัวมันเอง ในสาขาวิทยาศาสตร์ข้อมูล มักเรียกว่าการวิเคราะห์เชิงพรรณนา แต่สถิติสามารถไปได้ไกลยิ่งขึ้นไปอีก การทดสอบเพื่อดูว่าสมมติฐานของคุณเกี่ยวกับสิ่งที่อยู่ในข้อมูลนั้นถูกต้องหรือไม่ หรือหากถูกต้อง ไม่ว่าจะมีนัยสำคัญหรือมีประโยชน์หรือไม่ สิ่งนี้อาจไม่เพียงแต่เกี่ยวข้องกับการตรวจสอบข้อมูลเท่านั้น แต่ยังรวมถึงการจัดการเพื่อดึงเอาคุณลักษณะเด่นออกมาด้วย มีหลายวิธีในการทำเช่นนี้ เช่น การถดถอยเชิงเส้น การถดถอยโลจิสติก และการวิเคราะห์จำแนก วิธีการสุ่มตัวอย่าง และอื่นๆ - แต่ท้ายที่สุดแล้ว แต่ละเทคนิคเหล่านี้เกี่ยวกับการทำความเข้าใจคุณลักษณะของชุดข้อมูล และความแม่นยำของคุณลักษณะเหล่านี้ สะท้อนความจริงที่มีความหมายบางอย่างเกี่ยวกับโลกที่พวกเขาเกี่ยวข้อง

การวิเคราะห์ข้อมูล

แม้ว่าข้อมูลนี้จะสร้างขึ้นบนพื้นฐานของสถิติ แต่การวิเคราะห์ข้อมูลยังไปไกลกว่านั้นอีกเล็กน้อย ในแง่ของการทำความเข้าใจเกี่ยวกับสาเหตุ การแสดงภาพ และการสื่อสารสิ่งที่ค้นพบกับผู้อื่น หากสถิติกำหนดไว้ว่าอะไรและเมื่อใดของชุดข้อมูล การวิเคราะห์ข้อมูลจะพยายามระบุสาเหตุและวิธี นักวิเคราะห์ข้อมูลทำได้โดยการล้างข้อมูล สรุปข้อมูล แปลงรูปแบบ สร้างแบบจำลอง และทดสอบ ดังที่ได้กล่าวไว้ข้างต้น การวิเคราะห์นี้ไม่ได้จำกัดเฉพาะตัวเลขเท่านั้น แม้ว่าการวิเคราะห์ข้อมูลส่วนใหญ่จะใช้ข้อมูลที่เป็นตัวเลข แต่ก็สามารถวิเคราะห์ข้อมูลประเภทอื่นๆ ได้เช่นกัน เช่น ความคิดเห็นของลูกค้าที่เป็นลายลักษณ์อักษร หรือการโพสต์บนโซเชียลมีเดีย หรือแม้แต่รูปภาพ เสียง และวิดีโอ

เป้าหมายหลักประการหนึ่งของ Data Analysts คือการเข้าใจถึงความเป็นเหตุเป็นผล ซึ่งสามารถใช้เพื่อทำความเข้าใจและคาดการณ์แนวโน้มในการใช้งานที่หลากหลาย ในการวิเคราะห์เชิงวินิจฉัย นักวิเคราะห์ข้อมูลจะมองหาความสัมพันธ์ที่แนะนำสาเหตุและผลกระทบ ซึ่งข้อมูลเชิงลึกสามารถนำมาใช้เพื่อช่วยแก้ไขผลลัพธ์ได้ การวิเคราะห์เชิงทำนายจะมองหารูปแบบคล้าย ๆ กัน แต่จากนั้นก็ขยายออกไปอีก โดยคาดการณ์เส้นทางของมันนอกเหนือจากข้อมูลที่ทราบ เพื่อช่วยคาดการณ์ว่าเหตุการณ์ที่ไม่ได้วัดหรือสมมุติขึ้น ซึ่งรวมถึงเหตุการณ์ในอนาคตจะเป็นอย่างไร รูปแบบที่ทันสมัยที่สุดของการวิเคราะห์ข้อมูลกำหนดขึ้นเพื่อให้คำแนะนำในการตัดสินใจที่เฉพาะเจาะจงโดยการสร้างแบบจำลองและคาดการณ์ผลลัพธ์ของตัวเลือกต่างๆ เพื่อระบุแนวทางปฏิบัติที่เหมาะสมที่สุด

ปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่อง

ความก้าวหน้าครั้งยิ่งใหญ่อย่างหนึ่งที่เกิดขึ้นในวิทยาศาสตร์ข้อมูลในปัจจุบัน และสิ่งที่พร้อมที่จะใช้อิทธิพลมหาศาลในอนาคตคือปัญญาประดิษฐ์ และโดยเฉพาะอย่างยิ่ง การเรียนรู้ของเครื่อง โดยสรุป แมชชีนเลิร์นนิงเกี่ยวข้องกับการฝึกคอมพิวเตอร์ให้ทำงานที่เรามักคิดว่าต้องใช้สติปัญญาหรือวิจารณญาณบางรูปแบบ เช่น ความสามารถในการระบุวัตถุในภาพถ่าย โดยทั่วไปแล้วจะบรรลุผลได้โดยการให้ตัวอย่างมากมายเกี่ยวกับประเภทของการตัดสินใจที่คุณกำลังฝึกให้เครือข่ายทำ อย่างที่คุณจินตนาการ การดำเนินการนี้ต้องใช้ข้อมูลทั้งรีม (มักจะมีโครงสร้าง) และความสามารถในการทำให้คอมพิวเตอร์เข้าใจข้อมูลนั้นได้ ทักษะด้านสถิติที่แข็งแกร่งและทักษะการเขียนโปรแกรมเป็นสิ่งจำเป็น

ผลลัพธ์ที่เป็นประโยชน์ของการเรียนรู้ด้วยเครื่องนั้นแทบไม่จำกัด แต่ประการแรกและสำคัญที่สุดคือ ความสามารถในการทำงานที่ซับซ้อนหรือยาวนานได้เร็วกว่าที่มนุษย์เคยทำได้ เช่น การระบุลายนิ้วมือเฉพาะจากภายในที่เก็บภาพนับล้าน หรือการอ้างอิงโยง ตัวแปรหลายสิบตัวในไฟล์ทางการแพทย์หลายพันรายการเพื่อระบุความสัมพันธ์ที่อาจให้ข้อมูลว่าสาเหตุของการเจ็บป่วยคืออะไร เมื่อมีข้อมูลเพียงพอ ผู้เชี่ยวชาญด้านแมชชีนเลิร์นนิงสามารถฝึกโครงข่ายประสาทเทียมเพื่อสร้างภาพต้นฉบับ ดึงข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมายจากข้อความที่เป็นลายลักษณ์อักษรจำนวนมาก คาดการณ์เกี่ยวกับแนวโน้มการใช้จ่ายในอนาคตหรือเหตุการณ์ในตลาดอื่นๆ และจัดสรรทรัพยากรที่ขึ้นอยู่กับการกระจายที่ซับซ้อนสูง เช่น พลังงาน ได้อย่างมีประสิทธิภาพสูงสุด ประโยชน์ของการใช้แมชชีนเลิร์นนิงเพื่อทำงานเหล่านี้ ตรงข้ามกับระบบอัตโนมัติรูปแบบอื่นๆ คือ A.I. ระบบสามารถเรียนรู้และปรับปรุงโดยอัตโนมัติเมื่อเวลาผ่านไป แม้จะไม่มีการเขียนโปรแกรมใหม่ก็ตาม

ระบบธุรกิจอัจฉริยะ

อย่างที่คุณอาจเดาได้จากการอ้างอิงถึงเหตุการณ์ทางการตลาดก่อนหน้านี้ โลกของธุรกิจและการเงินเป็นหนึ่งในสถานที่ที่แมชชีนเลิร์นนิงได้สร้างผลกระทบที่ลึกซึ้งและเก่าแก่ที่สุด ต้องขอบคุณข้อมูลตัวเลขจำนวนมหาศาลที่มีอยู่ – ฐานข้อมูลการตลาด แบบสำรวจ ข้อมูลธนาคาร ตัวเลขการขาย และอื่นๆ ซึ่งส่วนใหญ่มีการจัดการที่ดีและค่อนข้างง่ายต่อการใช้งาน – นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถใช้สถิติ การวิเคราะห์ข้อมูล และ แมชชีนเลิร์นนิงเพื่อดึงข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับแง่มุมมากมายของโลกธุรกิจ แนวทางในการตัดสินใจและเพิ่มประสิทธิภาพผลลัพธ์ จนถึงจุดที่ระบบธุรกิจอัจฉริยะได้กลายเป็นสาขาของวิทยาศาสตร์ข้อมูลสำหรับตัวมันเอง

บ่อยครั้ง นักพัฒนา Business Intelligence ไม่ได้เพียงแค่ดูข้อมูลที่มีอยู่เพื่อดูว่าพวกเขาสามารถค้นพบอะไรได้บ้าง พวกเขากำลังติดตามการรวบรวมข้อมูลและพัฒนาเทคนิคและผลิตภัณฑ์ในเชิงรุกเพื่อตอบคำถามเฉพาะและบรรลุเป้าหมายเฉพาะ ในแง่นั้น นักพัฒนาและนักวิเคราะห์ระบบธุรกิจอัจฉริยะมีความสำคัญต่อการพัฒนาเชิงกลยุทธ์ในโลกของธุรกิจและการเงิน ช่วยให้ผู้นำตัดสินใจได้ดีขึ้นและทำให้เร็วขึ้น เข้าใจตลาดเพื่อระบุโอกาสและความท้าทายของธุรกิจ และปรับปรุงประสิทธิภาพโดยรวมของ ระบบและการดำเนินงานของธุรกิจ โดยมีเป้าหมายโดยรวมในการบรรลุความได้เปรียบในการแข่งขันและเพิ่มผลกำไร

วิศวกรรมข้อมูล

สาขาสุดท้ายของการศึกษาหลักที่ Data Scientists มักทำงานประกอบด้วยตำแหน่งงานต่างๆ มากมาย เช่น Data Engineer, Systems Architect, Applications Architect, Data Architect, Enterprise Architect หรือ Infrastructure Architect เป็นต้น บทบาทเหล่านี้แต่ละบทบาทมีชุดความรับผิดชอบของตนเอง โดยมีซอฟต์แวร์ที่กำลังพัฒนาบางส่วน บทบาทอื่นๆ ที่ออกแบบระบบไอที และบทบาทอื่นๆ ที่ปรับโครงสร้างและกระบวนการภายในของบริษัทให้สอดคล้องกับเทคโนโลยีที่ใช้ในการดำเนินกลยุทธ์ทางธุรกิจ สิ่งที่เชื่อมโยงพวกเขาทั้งหมดคือ Data Scientists ที่ทำงานในสาขานี้กำลังใช้ข้อมูลและเทคโนโลยีสารสนเทศเพื่อสร้างหรือปรับปรุงระบบโดยคำนึงถึงฟังก์ชันเฉพาะ

ตัวอย่างเช่น Applications Architect สังเกตว่าธุรกิจหรือองค์กรอื่นๆ ใช้โซลูชันเทคโนโลยีเฉพาะอย่างไร จากนั้นจึงออกแบบและพัฒนาแอปพลิเคชัน (รวมถึงซอฟต์แวร์หรือโครงสร้างพื้นฐานด้านไอที) เพื่อประสิทธิภาพที่ดีขึ้น สถาปนิกข้อมูลก็พัฒนาแอปพลิเคชันเช่นเดียวกัน ในกรณีนี้คือโซลูชันสำหรับการจัดเก็บข้อมูล การบริหาร และการวิเคราะห์ สถาปนิกโครงสร้างพื้นฐานอาจพัฒนาโซลูชันที่ครอบคลุมซึ่งบริษัทใช้เพื่อดำเนินธุรกิจประจำวันเพื่อให้แน่ใจว่าโซลูชันเหล่านั้นตรงตามข้อกำหนดของระบบของบริษัท ไม่ว่าจะเป็นแบบออฟไลน์หรือในระบบคลาวด์ ในส่วนของ Data Engineer นั้น จะเน้นไปที่การประมวลผลข้อมูล การกำหนดและใช้งานไปป์ไลน์ข้อมูลที่รวบรวม จัดระเบียบ จัดเก็บ เรียกค้น และประมวลผลข้อมูลขององค์กร กล่าวอีกนัยหนึ่ง คุณลักษณะที่กำหนดของวิทยาศาสตร์ข้อมูลหมวดหมู่กว้างๆ นี้คือมันเกี่ยวข้องกับการออกแบบและสร้างสิ่งต่างๆ: ระบบ โครงสร้าง และกระบวนการที่วิทยาศาสตร์ข้อมูลดำเนินการ

งานวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่เป็นที่ต้องการมากที่สุดคืออะไร?

โดยทั่วไปแล้ว Data Science เป็นทักษะที่มีความต้องการสูง ดังนั้นจึงมีโอกาสมากมายที่สามารถพบได้ในทุกพื้นที่และความเชี่ยวชาญเฉพาะด้าน อันที่จริงแล้ว ในปี 2019 LinkedIn ระบุว่า Data Scientist เป็นงานที่มีแนวโน้มดีที่สุดแห่งปี และ QuantHub คาดการณ์ว่าจะขาดแคลน Data Scientists ที่มีคุณสมบัติเหมาะสมในปีหน้า

คำสำคัญที่นี่มีคุณสมบัติ บ่อยครั้ง ข้อกำหนดทางเทคนิคที่ Data Scientist ต้องปฏิบัติตามนั้นมีความเฉพาะเจาะจงมากจนอาจต้องใช้เวลาสองสามปีในการทำงานในอุตสาหกรรมนี้เพื่อสร้างช่วงความสามารถที่จำเป็น โดยเริ่มต้นจากการเป็นผู้เชี่ยวชาญทั่วไป จากนั้นจึงค่อยๆ เพิ่มความถนัดและความสามารถมากขึ้นเรื่อยๆ ชุดทักษะของพวกเขา

นี่เป็นเพียงวิธีทั่วไปบางส่วนที่ Data Scientist สามารถทำได้ มีเส้นทางอาชีพที่เป็นไปได้มากมายพอๆ กับ Data Scientists แต่ในทุกกรณี ความก้าวหน้าในอาชีพการงานขึ้นอยู่กับการได้รับทักษะและประสบการณ์ใหม่ๆ เมื่อเวลาผ่านไป

นักวิเคราะห์ข้อมูล

ตามที่ชื่อแนะนำ นักวิเคราะห์ข้อมูลจะวิเคราะห์ข้อมูล – แต่ชื่อสั้นๆ นั้นรวบรวมเพียงส่วนเล็กๆ ของสิ่งที่นักวิเคราะห์ข้อมูลสามารถทำได้จริง ประการหนึ่ง ข้อมูลไม่ค่อยเริ่มต้นในรูปแบบที่ใช้งานง่าย และโดยทั่วไปแล้ว Data Analysts ที่มีหน้าที่รับผิดชอบในการระบุประเภทของข้อมูลที่จำเป็น รวบรวมและประกอบข้อมูล จากนั้นจึงทำความสะอาดและจัดระเบียบข้อมูล – แปลงเป็นข้อมูลเพิ่มเติม รูปแบบที่ใช้งานได้ กำหนดว่าชุดข้อมูลใดมีอยู่จริง ลบข้อมูลที่เสียหาย และประเมินความถูกต้องของชุดข้อมูล จากนั้นมีการวิเคราะห์โดยใช้เทคนิคต่างๆ เพื่อตรวจสอบและสร้างแบบจำลองข้อมูล ค้นหารูปแบบ ดึงความหมายจากรูปแบบเหล่านั้น และคาดการณ์หรือจำลองรูปแบบ สุดท้าย นักวิเคราะห์ข้อมูลจะทำให้ผู้อื่นเข้าถึงข้อมูลเชิงลึกได้โดยนำเสนอข้อมูลในแดชบอร์ดหรือฐานข้อมูลที่บุคคลอื่นสามารถเข้าถึงได้ และสื่อสารสิ่งที่ค้นพบของตนกับผู้อื่นผ่านการนำเสนอ เอกสารที่เป็นลายลักษณ์อักษร แผนภูมิ กราฟ และการแสดงภาพอื่นๆ

เส้นทางอาชีพนักวิเคราะห์ข้อมูล

Data Analyst เป็นจุดเริ่มต้นที่ยอดเยี่ยมในโลกของ Data Science อาจเป็นตำแหน่งระดับเริ่มต้นก็ได้ ขึ้นอยู่กับระดับความเชี่ยวชาญที่ต้องการ นักวิเคราะห์ข้อมูลใหม่มักจะเข้าสู่สายงานตรงจากโรงเรียน – ด้วยปริญญาทางสถิติ คณิตศาสตร์ วิทยาการคอมพิวเตอร์ หรือที่คล้ายกัน – หรือเปลี่ยนไปสู่การวิเคราะห์ข้อมูลจากสาขาที่เกี่ยวข้อง เช่น ธุรกิจ เศรษฐศาสตร์ หรือแม้แต่สังคมศาสตร์ โดยทั่วไปแล้วโดยการอัปเกรด ทักษะกลางอาชีพผ่าน bootcamp การวิเคราะห์ข้อมูลหรือโปรแกรมการรับรองที่คล้ายกัน

แต่ไม่ว่าพวกเขาจะเป็นบัณฑิตหรือมืออาชีพที่ช่ำชองที่เปลี่ยนอาชีพกลางงาน Data Scientists ใหม่มักจะเริ่มต้นด้วยการทำงานประจำ เช่น การรับและจัดการข้อมูลด้วยภาษาเช่น R หรือ SQL การสร้างฐานข้อมูล การวิเคราะห์ขั้นพื้นฐาน และการสร้าง การสร้างภาพข้อมูลโดยใช้โปรแกรมเช่น Tableau ไม่ใช่ว่านักวิเคราะห์ข้อมูลทุกคนจะต้องรู้วิธีการทำสิ่งเหล่านี้ทั้งหมด - อาจมีความเชี่ยวชาญแม้ในตำแหน่งจูเนียร์ - แต่คุณควรจะสามารถทำงานทั้งหมดเหล่านี้ได้หากคุณหวังว่าจะก้าวหน้าในอาชีพการงานของคุณ ความยืดหยุ่นเป็นสินทรัพย์ที่ดีในช่วงเริ่มต้นนี้

วิธีที่คุณก้าวหน้าในฐานะนักวิเคราะห์ข้อมูลนั้นขึ้นอยู่กับขอบเขตในอุตสาหกรรมที่คุณทำงานอยู่ เช่น การตลาดหรือการเงิน ขึ้นอยู่กับภาคส่วนและประเภทของงานที่คุณทำ คุณอาจเลือกที่จะเชี่ยวชาญในการเขียนโปรแกรมใน Python หรือ R กลายเป็นผู้เชี่ยวชาญในการทำความสะอาดข้อมูล หรือมุ่งเน้นแต่เพียงการสร้างแบบจำลองทางสถิติที่ซับซ้อนหรือการสร้างภาพที่สวยงาม ในทางกลับกัน คุณอาจเลือกที่จะเรียนรู้ทุกสิ่งเล็กน้อย ตั้งค่าให้คุณรับตำแหน่งผู้นำเมื่อคุณรับตำแหน่ง Senior Data Analyst ด้วยประสบการณ์ที่กว้างขวางและลึกซึ้งเพียงพอ นักวิเคราะห์ข้อมูลอาวุโสจึงพร้อมที่จะรับบทบาทผู้นำในการดูแลทีมของนักวิเคราะห์ข้อมูลคนอื่นๆ ในที่สุดก็ได้เป็นผู้จัดการแผนกหรือผู้อำนวยการ ด้วยการฝึกอบรมทักษะเพิ่มเติม นักวิเคราะห์ข้อมูลก็อยู่ในสถานะที่แข็งแกร่งที่จะก้าวไปสู่ตำแหน่งนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลขั้นสูง

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล

โดยทั่วไปแล้ว Data Scientists จะทำทุกสิ่งที่ Data Analyst ทำได้ บวกกับอีกสองสามสิ่งนอกเหนือจากนั้น ที่จริงแล้ว ด้วยการฝึกอบรมและประสบการณ์ที่ถูกต้อง ในที่สุด Data Analyst ก็อาจก้าวไปสู่ตำแหน่ง Data Scientist ใช่แล้ว Data Scientist ควรจะสามารถรับ ทำความสะอาด จัดการ จัดเก็บ และวิเคราะห์ข้อมูลได้ แต่ยังต้องเข้าใจและทำงานกับวิธีการเรียนรู้ของเครื่องต่างๆ และสามารถเขียนโปรแกรมในภาษา Python, R หรือภาษาโปรแกรมเชิงสถิติที่คล้ายกันได้ สร้างและประเมินโมเดลขั้นสูงเพิ่มเติม

เส้นทางอาชีพ Data Scientist

หลายคนเข้าสู่วงการในฐานะ Data Analysts ก่อนที่จะได้รับประสบการณ์และเพิ่มทักษะที่จำเป็นในการเรียกตัวเองว่า Data Scientists จากนั้น จาก Junior Data Scientist ขั้นตอนต่อไป โดยทั่วไปคือ Senior Data Scientist แม้ว่าการเปลี่ยนชื่ออย่างง่ายนั้นจะปฏิเสธงานที่ใช้ในการทำการเปลี่ยนแปลงนั้น นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลอาวุโสจะสั่งการความเข้าใจที่เหนือกว่าในแทบทุกด้านของวิทยาศาสตร์ข้อมูล – AI, คลังข้อมูล, การทำเหมืองข้อมูล, คลาวด์คอมพิวติ้งและอื่น ๆ – นอกเหนือจากความคุ้นเคยกับสาขาเฉพาะอุตสาหกรรมเช่นกลยุทธ์ทางธุรกิจหรือการวิเคราะห์ด้านการดูแลสุขภาพ หรือพวกเขาจะเชี่ยวชาญในด้านใดด้านหนึ่งเหล่านี้ด้วยความเชี่ยวชาญระดับกูรู

เป็นเรื่องที่ควรค่าแก่การกล่าวไว้ว่าในขณะที่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลบางคนเริ่มต้นอาชีพในด้านการวิเคราะห์และทำงานเพื่อไปสู่ตำแหน่งอาวุโสในสาขาเฉพาะทาง เช่น จิตวิทยา การตลาด เศรษฐศาสตร์ และอื่นๆ คนอื่นๆ เริ่มต้นจากการเป็นมืออาชีพในสาขาต่างๆ เหล่านั้นก่อนที่จะเปลี่ยนเป็นข้อมูล บทบาททางวิทยาศาสตร์

สำหรับหลายๆ คนแล้ว Senior Data Scientist คือเป้าหมายสูงสุดของอาชีพ นี่เป็นบทบาทขั้นสูงที่ถือได้ว่าอย่างน้อยในสาขาวิทยาศาสตร์ข้อมูล มักจะเป็นตำแหน่งที่อาวุโสที่สุดที่สามารถทำได้ – คุณเพียงแค่กลายเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลอาวุโสที่ดีขึ้นและมีความสามารถมากขึ้นพร้อมความเชี่ยวชาญเฉพาะด้านมากขึ้น อย่างไรก็ตาม สำหรับบางคน โดยเฉพาะผู้ที่ใช้วิธีทั่วไปมากกว่า เป็นไปได้ที่จะก้าวหน้าต่อไปในตำแหน่งผู้บริหาร เช่น Lead Data Scientist บริหารทีมหรือแผนก หรือแม้แต่ Chief Data Officer ซึ่งเป็นผู้นำกลยุทธ์ด้านข้อมูลของสถาบันในระดับสูงสุด และตอบเฉพาะ CEO เท่านั้น

วิศวกรข้อมูล

สิ่งที่ทำให้ Data Engineer แตกต่างจากมืออาชีพคนอื่นๆ ที่ทำงานด้านข้อมูลคือความจริงที่ว่าพวกเขาออกแบบและสร้างระบบทั้งหมด – รวมถึงโครงสร้างพื้นฐานและกระบวนการที่บริษัทใช้เพื่อใช้ประโยชน์จากข้อมูลนั้นให้เกิดประโยชน์สูงสุด กล่าวคือ Data Engineer คือผู้ที่กำหนดวิธีที่ Data Scientists คนอื่นๆ สามารถทำงานของตนได้ ระบบของบริษัทสามารถรองรับข้อมูลรูปแบบใดบ้าง วิธีการใดที่ใช้ในการรวบรวมข้อมูลจากการขายและการตลาด หรือผลการสำรวจการดูแลสุขภาพ และทำให้พร้อมสำหรับการวิเคราะห์ ในการทำเช่นนี้ วิศวกรข้อมูลจำเป็นต้องคุ้นเคยกับประเภทของงานที่ผู้เชี่ยวชาญด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลคนอื่นทำเป็นอย่างมาก เช่น ผู้ดูแลระบบฐานข้อมูล นักวิเคราะห์ข้อมูล สถาปนิกข้อมูล และอื่นๆ จนถึงจุดที่วิศวกรข้อมูลมักจะทำหน้าที่เหล่านี้ได้ ดี. แต่เนื่องจากพวกเขาเป็นผู้สร้าง วิศวกรข้อมูลจึงมักใช้เวลาในการพัฒนามากกว่าผู้เชี่ยวชาญด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลอื่นๆ เช่น เขียนโปรแกรมซอฟต์แวร์ สร้างฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ หรือพัฒนาเครื่องมือที่ช่วยให้บริษัทต่างๆ แบ่งปันข้อมูลระหว่างแผนกต่างๆ

เส้นทางอาชีพ Data Engineer

เช่นเดียวกับงานอื่นๆ ที่ทำงานด้านข้อมูล ก้าวแรกสู่การเป็น Data Engineer มักจะเป็นระดับมหาวิทยาลัย (โดยทั่วไปคือปริญญาตรีหรือปริญญาโทด้านวิศวกรรมศาสตร์ วิทยาการคอมพิวเตอร์ หรือคณิตศาสตร์) แต่ไม่เสมอไป ผู้ที่มีประสบการณ์มากมายในการทำงานด้านไอทีหรือการพัฒนาซอฟต์แวร์อาจพบว่าพวกเขามีทักษะที่จำเป็นทั้งหมดในการเป็น Data Engineer อยู่แล้ว ยกเว้นทักษะด้านข้อมูลเอง ซึ่งในกรณีนี้ การฝึกทักษะบางอย่าง เช่น Data bootcamp สามารถช่วยให้พวกเขาได้ ถึงความเร็ว ทักษะหลายอย่างที่ Data Engineer ต้องการ (เช่น SQL, UNIX และ Linux, การพัฒนา ETL หรือการกำหนดค่าระบบไอที) สามารถพัฒนาได้โดยการทำงานในพื้นที่ใกล้เคียง อื่นๆ (เช่น แมชชีนเลิร์นนิงหรือการสร้างไปป์ไลน์ข้อมูล) จะต้องมีการเรียนรู้ที่มุ่งเน้นมากขึ้น

ดังที่กล่าวไว้ วิศวกรข้อมูลส่วนใหญ่เริ่มต้นอาชีพการทำงานในสาขาย่อยของวิทยาการคอมพิวเตอร์ก่อนที่จะได้รับทักษะทั้งหมดที่จำเป็นในการเป็นวิศวกรข้อมูลรุ่นเยาว์ อันที่จริง ตำแหน่งงานส่วนใหญ่สำหรับวิศวกรข้อมูลรุ่นเยาว์นั้นต้องการประสบการณ์การทำงานระหว่างหนึ่งถึงห้าปี จากนั้น ขั้นตอนต่อไปคือวิศวกรข้อมูลอาวุโสและวิศวกรข้อมูลลูกค้าเป้าหมาย แต่ด้วยความสามารถในการทำงานด้านไอที วิศวกรรมซอฟต์แวร์ และวิทยาศาสตร์ข้อมูลในหลายๆ ด้าน มีตำแหน่งอื่นๆ มากมายที่เปิดรับวิศวกรข้อมูลเช่นกัน – รวมถึง Data Architect, Solutions Architect หรือ Applications Architect สำหรับคนที่ต้องการลงมือปฏิบัติจริงน้อยลงและบริหารจัดการพนักงานมากขึ้น ตัวเลือกอื่นๆ ได้แก่ Product Development Manager หรือสุดท้ายคือให้ทักษะที่เหมาะสมแก่บุคลากร แม้แต่ Chief Data Officer หรือ Chief Information Officer

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถทำงานจากที่บ้านได้หรือไม่?

เช่นเดียวกับงานอื่นๆ ในสาขาเทคโนโลยี บทบาทของ Data Scientist มักจะทำได้จากระยะไกล—แต่ท้ายที่สุดแล้วสิ่งนี้จะขึ้นอยู่กับบริษัทที่คุณทำงานให้และประเภทของงานที่คุณทำ

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถทำงานจากระยะไกลได้เมื่อใด

ตำแหน่งวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ทำงานด้วยข้อมูลและข้อมูลที่มีความละเอียดอ่อนหรือเป็นความลับสูง (ซึ่งรวมถึงข้อมูลจำนวนมาก แม้จะอยู่นอกสาขาที่มีความเป็นส่วนตัวสูง เช่น การธนาคารและการดูแลสุขภาพ เนื่องจากข้อมูลที่เป็นกรรมสิทธิ์สามารถเป็นหนึ่งในทรัพย์สินที่มีค่าที่สุดของบริษัทขนาดใหญ่) จะพบว่า ต้องเผชิญกับข้อจำกัดอื่นๆ มากมายเกี่ยวกับการทำงานทางไกล ในกรณีเหล่านี้ คุณอาจจะต้องทำงานในสำนักงานในช่วงเวลาทำงาน

ปัจจัยอื่นๆ ที่ควรพิจารณา:

• บริษัทของคุณเป็นแบบแผน โดยทั่วไปแล้วบริษัทขนาดใหญ่และเก่าจะไม่เป็นมิตรกับระยะไกล แม้ว่าโควิดอาจนำมาซึ่งการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ในพื้นที่นี้
• คุณสามารถทำงานกับเพื่อนร่วมทีมและแผนกอื่นจากระยะไกลได้ง่ายเพียงใด หากงานของคุณมีการทำงานร่วมกันอย่างมาก มีความเป็นไปได้สูงที่คุณจะต้องแสดงตัวต่อหน้า
• นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ทำงานตามสัญญา หรือแม้แต่ให้คำปรึกษา อาจมีความยืดหยุ่นมากขึ้นในการเลือกสถานที่ของตนเอง