Data Scientist หรือนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล อาจเป็นอาชีพในฝันของใครหลายคนที่มีแพสชันในเทคโนโลยี สนุกกับการไขความลับจากข้อมูล รวมไปถึงการสร้างเทคโนโลยีล้ำ ๆ อย่างโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงมาเป็นมันสมอง ที่ช่วยวิเคราะห์และสร้างมูลค่าจากข้อมูลให้เรา
สำหรับบทความนี้ เซอร์ทิสขอถือโอกาสแนะนำเส้นทางสู่อาชีพยอดฮิตนี้ มาดูกันว่าถ้าอยากทำงานสาย Data Scientist ต้องเริ่มต้นอย่างไร? หวังว่าจะเป็นแนวทางที่เป็นประโยชน์กับทุกคนนะครับ
ขอบเขตงานสาย Data Scientist เป็นอย่างไร?
Data Scientist เป็นงานสายดาต้ายอดนิยมอีกงานหนึ่ง โดย Data Scientist จะทำงานกับข้อมูลโดยใช้ทักษะด้านคณิตศาสตร์ สถิติ แมชชีนเลิร์นนิง และ Computer Science เพื่อจัดการกับข้อมูล วิเคราะห์และตีความข้อมูล และนำข้อมูลไปใช้ประโยชน์ในด้านต่าง ๆ เพื่อสร้างมูลค่าจากข้อมูลให้องค์กรนั่นเอง
หน้าที่ของ Data Scientist คือการใช้เครื่องมือต่าง ๆ เช่นวิธีการทางสถิติ เครื่องมือในการวิเคราะห์ข้อมูล รวมไปถึงการสร้างโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงขึ้นมาวิเคราะห์หารูปแบบ เทรนด์ และความเชื่อมโยงกันในข้อมูล เพื่อหาข้อมูลเชิงลึก (Insight) และคาดการณ์แนวโน้มในอนาคต ให้ลูกค้าหรือองค์กรของเรานำไปใช้ประกอบการตัดสินใจ วางแผน หรือปรับปรุงการทำงานต่อไป
งานของ Data Scientist อาจรวมไปถึงการทำ Data Visualization, Dashboard, หรือ Report รายงานผลการวิเคราะห์ผ่านกราฟ ชาร์ต และแผนภูมิ Visualization ต่าง ๆ ในแบบที่เข้าใจง่ายและนำไปใช้งานต่อได้จริงอีกด้วย
ข้อดีของการทำงานสาย Data Scientist มีอะไรบ้าง?
เป็นที่ต้องการในอนาคต จากสถิติแล้ว คาดการณ์ว่าความต้องการในงานสาย Data Scientist จะเติบโตกว่า 36 เปอร์เซ็นต์ จากปี 2021 ถึง 2031
ค่าตอบแทนค่อนข้างดี เนื่องจากเป็นงานที่เติบโตอย่างมากในยุคที่ข้อมูลคือสินทรัพย์สำคัญ ทำให้มีแนวโน้มที่จะเป็นตำแหน่งที่มาพร้อมกับค่าตอบแทนที่สูงขึ้นเรื่อย ๆ
มีโอกาสการทำงานที่หลากหลาย เนื่องจากปัจจุบัน Data Scientist เป็นตำแหน่งที่จำเป็นสำหรับงานหลากหลายประเภท เพิ่มโอกาสให้เราได้เลือกทำงานตามความสนใจ ทั้งการเป็น Data Scientist ในงานสายการเงิน การตลาด หรือสายการแพทย์ก็ได้เช่นกัน
ได้เรียนรู้อย่างต่อเนื่อง การทำงานเป็น Data Scientist จะต้องทำงานกับเทคโนโลยีและเครื่องมือใหม่ ๆ ทั้งทางด้านเอไอและดาต้า ทำให้จำเป็นต้องปรับตัวและเรียนรู้อยู่เสมอ อาชีพ Data Scientist จึงสามารถเติบโตไปพร้อม ๆ กับโลกที่เปลี่ยนแปลงไปได้
ทักษะพื้นฐานที่ต้องมีคืออะไร?
ทักษะด้านภาษาเขียนโปรแกรม เช่น Python และ R ซึ่งเป็นภาษาที่ใช้งานกันแพร่หลายในขอบเขตงานสายดาต้า โดยจะใช้ในการจัดการกับข้อมูลและวิเคราะห์ข้อมูล
ทักษะด้านการจัดการข้อมูลและการวิเคราะห์ข้อมูล โดยมีความสามารถในการจัดระเบียบและแปลงข้อมูลให้พร้อมสำหรับการวิเคราะห์ และสามารถวิเคราะห์ข้อมูลด้วยเทคนิคหรือเครื่องมือต่าง ๆ ได้
ทักษะด้านสถิติและคณิตศาสตร์ เช่น ความน่าจะเป็น การทดสอบสมมติฐาน การวิเคราะห์การถดถอย (Regression Analysis) และพีชคณิตเชิงเส้น (Linear Algebra) รวมถึงความรู้ด้านแคลคูลัส (Calculus) ซึ่งเป็นทักษะที่จำเป็นในการวิเคราะห์ข้อมูลและสร้างอัลกอริทึม
ทักษะด้านแมชชีนเลิร์นนิง โดยเน้นที่ความรู้เรื่องอัลกอริทึมแมชชีนเลิร์นนิงรูปแบบต่าง ๆ เช่น Classification, Regression, Clustering, และ Recommendation รวมไปการประเมินประสิทธิภาพโมเดล และปรับจูน Hyperparameter
ทักษะด้าน Data Visualization โดยมีความสามารถในการสร้าง Report หรือ Dashboard ที่แสดงผลข้อมูลได้ในรูปแบบที่เข้าใจง่ายและน่าดึงดูด ด้วยกราฟ ชาร์ต หรือแผนภูมิต่าง ๆ
เริ่มต้นเส้นทางนี้อย่างไรดี?
หลังจากทำความเข้าใจขอบเขตงานของ Data Scientist และทักษะพื้นฐานที่จำเป็นต้องมีในการทำงานแล้ว ขั้นต่อมาคือการเริ่มต้นวางแผนการเรียนเพื่อเริ่มต้นเส้นทางแห่งการเป็น Data Scientist เต็มตัว
การเรียนและศึกษาทักษะต่าง ๆ
สำหรับใครที่กำลังเลือกเรียนต่อปริญญาตรี การเลือกเรียนในคณะสาย Data Science เศรษฐศาสตร์ สถิติ คณิตศาสตร์ หรือไอที ก็เป็นการเปิดประตูสู่โลก Data Scientist ในขั้นต้นได้อย่างดีเยี่ยม
แต่สำหรับใครที่เรียนคณะด้านอื่น ๆ มา หรือต้องการเปลี่ยนสายอาชีพ ก็สามารถเลือกเรียนเป็นคอร์สออนไลน์ โดยเฉพาะการเรียนเพื่อสอบให้ได้ Professional Certificates ต่าง ๆ ซึ่งปัจจุบันมีให้เลือกหลากหลาย และสามารถเป็นใบเบิกทางสู่การเป็น Data Scientist ได้
หรือ Bootcamp ก็เป็นอีกทางเลือกหนึ่งที่น่าสนใจสำหรับการฝึกฝนเป็น Data Scientist เป็นหลักสูตรฝึกอบรมและเรียนรู้อย่างเข้มข้น มีให้เลือกหลากหลาย ตั้งแต่ระยะเวลาหลายสัปดาห์ไปจนถึงหลักเดือน เป็นการเรียนรู้แบบเร่งรัดและเข้มข้นสุด ๆ
สำหรับใครที่ฝึกฝนด้วยตัวเอง เราแนะนำให้ฝึกฝนดังต่อไปนี้ตามลำดับ
สร้างพื้นฐานความรู้ให้แน่น ด้วยการเรียนรู้ทักษะการจัดการข้อมูล เช่น Data Manipulation, Data Cleaning, Data Preprocessing รวมไปถึง Data Structure และ Database ต่างๆ
เรียนรู้เกี่ยวกับแมชชีนเลิร์นนิงและอัลกอริทึมแบบต่าง ๆ เช่น Supervised Learning และ Unsupervised Learning, Regression และ Classification เป็นต้น
เรียนรู้เครื่องมือที่จำเป็นในการทำงาน เช่น Libraries ต่าง ๆ
ฝึกฝนทักษะการทำ Data Visualization และเรียนรู้เครื่องมือต่าง ๆ เช่น Tableau
ฝึกฝนด้วยการลองทำโปรเจ็กต์จริง และเก็บเป็น Portfolio ไว้สำหรับการสมัครงาน
เริ่มต้นทำงานอย่างไร?
สำหรับ Data Scientist มือใหม่ หลังจากที่ได้เรียนรู้และฝึกฝนสกิลต่าง ๆ มาได้ระดับหนึ่งแล้ว เราขอแนะนำให้เริ่มต้นด้วยการสมัครเข้าฝึกงานก่อน ซึ่งเป็นการเปิดโอกาสเรียนรู้ประสบการณ์จริงในการทำงาน และโอกาสในการพัฒนาทักษะที่จำเป็น โดยยังไม่มีความกดดันที่มากจนเกินไป จากนั้นจึงค่อยต่อยอดไปสมัครตำแหน่งแบบระดับต้น (Entry Level) และค่อย ๆ สั่งสมประสบการณ์ไปเรื่อย ๆ
การเปิดเส้นทางสู่สายอาชีพในฝันอยู่ไม่ไกลเกินเอื้อมแน่นอน ขอเพียงแค่มีความมุ่งมั่นและตั้งใจในการเรียนรู้ ฝึกฝน และเปิดใจพร้อมรับความท้าทายที่จะทำให้เราเติบโต
ที่เซอร์ทิส เราเปิดโอกาสให้คุณได้สัมผัสประสบการณ์ที่ท้าทายจากลูกค้าชั้นนำในหลากหลายอุตสาหกรรม พร้อมเรียนรู้และเติบโตไปพร้อมกับทีมของคนที่มีความเชื่อมั่นและแพสชันในเทคโนโลยีแห่งโลกอนาคตร่วมกัน
สำหรับใครที่สนใจอยากร่วมงานกับเซอร์ทิส ในตำแหน่งงานสายดาต้าและเอไอ ดูตำแหน่งที่เปิดรับสมัครได้ที่ https://www.careers.sertiscorp.com/jobs
Comments