เส้นทางสู่ Data Scientist

Highlight

Data Scientist เป็นสายอาชีพที่กำลังเป็นที่ต้องการสูงในปัจจุบัน เนื่องจากบทบาทสำคัญในการนำข้อมูลมาวิเคราะห์เพื่อให้ได้ข้อมูลเชิงลึกที่สร้างคุณค่าให้ธุรกิจ อาชีพหลักในสายนี้ได้แก่ Data Analyst, Data Scientist และ Data Engineer ซึ่งล้วนต้องอาศัยทักษะด้านการเขียนโปรแกรม สถิติ และการวิเคราะห์ข้อมูล
แนวทางการเรียนรู้สำหรับผู้ที่สนใจเข้าสู่สาย Data Scientist คือ เริ่มจากการเรียนรู้พื้นฐานด้านคณิตศาสตร์ สถิติ และการเขียนโปรแกรมภาษา Python หรือ R รวมถึงการใช้งานเครื่องมือด้านการจัดการและวิเคราะห์ข้อมูลต่าง ๆ จากนั้นฝึกทักษะผ่านการทำ Project จริง สร้าง Portfolio เพื่อนำเสนอผลงาน และเข้าร่วมกิจกรรมใน Data Scientist Community เพื่อแลกเปลี่ยนเรียนรู้
การเป็น Data Scientist ที่ดีต้องอาศัยทั้งความรู้และทักษะทางเทคนิค รวมถึงการมีความคิดเชิงวิเคราะห์ ความคิดสร้างสรรค์ และการเรียนรู้พัฒนาตนเองอย่างต่อเนื่อง เพื่อให้ทันต่อการเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วของวงการ Data ในปัจจุบัน

Data Scientist กลายเป็นอาชีพที่เป็นที่ต้องการมากในยุคปัจจุบัน เมื่อข้อมูลเป็นสิ่งสำคัญที่ช่วยในการขับเคลื่อนธุรกิจ แล้ว Data Science คืออะไรกันแน่? และจะเข้าสู่เส้นทางนี้ได้อย่างไร ลองมาทำความรู้จักกับ Data Scientist และศึกษาแนวทางการเตรียมตัวกันดีกว่า หรือถ้าผู้ใดสนใจต้องการเข้าสู่เส้นทาง Data Scientist อาจเริ่มต้นด้วยการเรียนคอร์สกับทาง FutureSkill กับ “คอร์สเรียนวิเคราะห์ข้อมูล Data” โดยกดที่ลิงก์นี้ได้เลย https://fskill.co/TYPH

ความเข้าใจเบื้องต้นเกี่ยวกับ Data Science

Data Science คือ การนำความรู้ด้านคอมพิวเตอร์ คณิตศาสตร์และสถิติ รวมถึงความเข้าใจในธุรกิจ มาใช้ในวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึก (Insights) จากข้อมูลจำนวนมาก เพื่อช่วยในการตัดสินใจทางธุรกิจ ซึ่งคนกลุ่มนี้ก็คือ Data Scientist นั่นเอง ตัวอย่างเช่น Netflix ใช้ Data Scientist ในการวิเคราะห์พฤติกรรมผู้ใช้และแนะนำภาพยนตร์ที่คล้ายกับความชอบ

ความสำคัญของ Data Science คือ ช่วยให้ธุรกิจสามารถเข้าถึงความรู้ใหม่ ๆ จากข้อมูล เพื่อใช้ในการปรับปรุงการทำงานและพัฒนาผลิตภัณฑ์ใหม่ ๆ จึงทำให้อาชีพ Data Scientist เป็นที่ต้องการทั้งในไทยและทั่วโลก โดยผู้ที่มีความรู้ด้าน Data Science จะได้เปรียบในตลาดแรงงานในปัจจุบันอย่างสูง

เส้นทางอาชีพในสาย Data

อาชีพหลักในสาย Data มี 3 ตำแหน่ง ได้แก่

– Data Analyst เน้นการใช้เครื่องมือวิเคราะห์และนำเสนอข้อมูลผ่าน Dashboard ในแพลตฟอร์มต่าง ๆ เพื่อสรุปผลและหาสิ่งใหม่ ๆ

– Data Scientist นำข้อมูลมาวิเคราะห์ด้วยเทคนิคทางสถิติและ Machine Learning ที่ซับซ้อนกว่า Data Analyst เพื่อทำนายผล (Prediction) และหาข้อสรุปเชิงลึกที่ช่วยเพิ่มผลกำไร

– Data Engineer รับผิดชอบเรื่องโครงสร้างพื้นฐานของข้อมูลและ Workflow ตั้งแต่การรวบรวม การทำความสะอาด การบูรณาการจากแหล่งข้อมูลต่าง ๆ การจัดเก็บลงในระบบฐานข้อมูลหรือการทำ Data Warehouse

ทักษะพื้นฐานที่จำเป็น คือ

– การเขียนโปรแกรม เช่น Python, R, SQL

– สถิติและการวิเคราะห์ข้อมูลเบื้องต้น เช่น Descriptive Stats, Hypothesis Testing

– เครื่องมือ Data Visualization เช่น Tableau, Power BI

แนวทางการเรียนรู้ (Learning Path)

ปัจจุบันมีหลักสูตรด้าน Data Science ทั้งในมหาวิทยาลัย เช่น คณะ IT หรือ Computer Science รวมถึงสถาบันเฉพาะทางอย่าง NIDA เปิดสอนหลักสูตรปริญญาโทสาย Data Analytics / Data Science หรือถ้าต้องการเรียนด้วยตัวเอง ปัจจุบันมีแหล่งเรียนรู้ออนไลน์มากมาย ที่สอนตั้งแต่เบสิกไปจนถึงขั้นสูง และนอกจากศึกษาด้วยตัวเองแล้ว ก็ควรเข้าร่วม Data Science Community ต่าง ๆ ด้วย เพื่อเป็นการแลกเปลี่ยนความรู้และประสบการณ์กับคนในวงการ โดยแนวทางการเรียนรู้ (Learning Path) มีดังนี้

1) ทบทวนความรู้พื้นฐานด้านคณิตศาสตร์ สถิติ และ Linear Algebra

2) ศึกษาการเขียนโปรแกรม Python / R ในระดับพื้นฐาน สามารถเขียนอ่านไฟล์ข้อมูล จัดการ Clean และ Transform ข้อมูลด้วยคำสั่ง หรือใช้ NumPy, Pandas

3) ลองเขียน SQL Query เบื้องต้น ลองต่อ Database ด้วย Python ดึงข้อมูลมาใช้

4) ศึกษา Data Wrangling และ Data Preprocessing อย่างละเอียด เพื่อเตรียมข้อมูลให้พร้อมก่อนนำไปวิเคราะห์

5) ฝึก Exploratory Data Analysis (EDA) ด้วยการดูข้อมูลเบื้องต้น สร้าง Data Visualization เพื่อดูรูปแบบและความสัมพันธ์ของตัวแปร โดยใช้ Matplotlib, Seaborn

6) เรียนรู้พื้นฐาน Machine Learning ทั้ง Supervised (Classification, Regression) และ Unsupervised Learning (Clustering, Dimensionality Reduction)

7) ฝึกทำ Feature Engineering ใช้ Domain Knowledge และความคิดสร้างสรรค์ในการสร้าง Feature ใหม่ๆ, รวมทั้งปรับ Hyperparameter เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพโมเดล

8) ศึกษาการใช้งาน Big Data Tools เบื้องต้น เช่น Hadoop, Spark ฝึกใช้ PySpark เขียนโปรแกรมแบบ Parallel

9) ถ้าสนใจด้าน Deep Learning ให้ลองฝึก Neural Networks พื้นฐาน สร้างโมเดลด้วย TensorFlow, Keras

เครื่องมือและเทคโนโลยีที่ควรรู้

Python และ R เป็นภาษาโปรแกรมพื้นฐานที่จำเป็นต้องรู้ในการเริ่มต้นเรียน Data Science เพราะมีไลบรารีสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลมากมาย เช่น

– NumPy, Pandas สำหรับจัดการข้อมูล

– Matplotlib, Seaborn, Plotly สำหรับสร้าง Data Visualization

– Scikit-learn, TensorFlow สำหรับทำ Machine Learning

– PySpark สำหรับจัดการ Big Data

และจะต้องรู้จักใช้ SQL ในการดึงข้อมูลด้วย เพราะข้อมูลส่วนมากจัดเก็บในรูปแบบฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์

การสร้าง Portfolio

การมี Portfolio เป็นสิ่งสำคัญที่แสดงให้เห็นทักษะและประสบการณ์ของเราในการทำงานจริงด้าน Data Science ซึ่งจะทำให้นายจ้างเห็นศักยภาพมากกว่าแค่ใบรับรองหรือวุฒิการศึกษา

เราสามารถสร้าง Portfolio โดยหา Dataset ที่น่าสนใจในเว็บไซต์อย่าง Kaggle หรือ UCI Machine Learning Repository จากนั้นคิดโจทย์และแก้ปัญหาด้วย Data Science เสมือนทำโปรเจกต์จริง เช่น การทำนายยอดขาย, การแบ่งกลุ่มลูกค้า เป็นต้น

นอกจากนี้การเข้าร่วมการแข่งขัน Data Science ก็เป็นอีกหนึ่งช่องทางที่ดีในการสร้าง Portfolio เพราะเราจะได้ฝึกการแก้ปัญหาในโจทย์จริง และพัฒนาทักษะไปพร้อมกับการเรียนรู้จากผู้เข้าแข่งขันอื่น ๆ

การหางานในสาย Data

เคล็ดลับในการสมัครงานคือต้องเตรียมตัวให้พร้อม ทั้งในแง่ความรู้และประสบการณ์ สามารถใช้ Portfolio ในการแสดงผลงานให้เห็นศักยภาพจริง และต้องศึกษาบริษัทที่สนใจให้ดีก่อนไปสัมภาษณ์ด้วย

ในการสัมภาษณ์งานตำแหน่ง Data เราสามารถเจอโจทย์ด้านการเขียน SQL Query, อธิบายวิเคราะห์ Dataset พื้นฐาน, หรือให้เขียน Pseudo Code สำหรับโมเดล Machine Learning ซึ่งการฝึกฝนอย่างสม่ำเสมอจะช่วยให้มั่นใจขึ้น

สาย Data เป็นที่ต้องการของทุกธุรกิจทั้งสตาร์ทอัพและองค์กรใหญ่ ดังนั้น เราสามารถหางานในสายนี้ได้มากมายผ่านช่องทางต่าง ๆ เช่น LinkedIn, Job Board, การสร้าง Connection ในงานสัมมนา, หรือผ่านรุ่นพี่และเพื่อนร่วมงาน

การพัฒนาตนเองอย่างต่อเนื่อง

Data Science เป็นสายงานที่มีการพัฒนาอย่างต่อเนื่องตลอดเวลา เทคโนโลยีและอัลกอริธึมใหม่ ๆ เกิดขึ้นเรื่อย ๆ ดังนั้น การเรียนรู้ตลอดชีวิตจึงเป็นเรื่องสำคัญมาก เราต้องติดตามความรู้ใหม่ ๆ หาหลักสูตรมา Upskill ตัวเองอยู่เสมอ และที่สำคัญคือฝึกฝนอย่างต่อเนื่อง

การพัฒนาตนเองในสาย Data Science สามารถทำได้ด้วยการหา Dataset ในหัวข้อที่เราสนใจ มาลองฝึกวิเคราะห์และสร้างโมเดลดูเป็นประจำ เพื่อเพิ่มพูนประสบการณ์ในการทำงานกับข้อมูลจริง ยกตัวอย่างเช่น ถ้าสนใจด้านการตลาด เราอาจหา Dataset การซื้อสินค้าของลูกค้า เพื่อวิเคราะห์พฤติกรรม สร้างระบบแนะนำสินค้า หรือระบบทำนายยอดขาย เป็นต้น การฝึกแบบนี้จะทำให้เราเจอปัญหาและอุปสรรคต่าง ๆ ซึ่งเป็นประสบการณ์ที่ดีในการพัฒนาตัวเอง

นอกจากนี้ การเข้าร่วม Data Science Community ก็มีส่วนช่วยอย่างมากในการพัฒนาตนเอง เพราะเราจะได้พบปะพูดคุยกับคนในวงการ แลกเปลี่ยนความรู้และประสบการณ์ ได้ฟังมุมมองที่หลากหลายจากผู้เชี่ยวชาญ รวมถึงอัปเดตเทรนด์และเทคโนโลยีใหม่ ๆ ในวงการ Data Science อีกด้วย

บทสรุป

การเริ่มเรียนรู้ Data Science เพื่อไปเป็น Data Scientist อาจดูเหมือนงานท้าทายที่ยากลำบาก แต่ขอให้จำไว้ว่า ทุกคนก็ต้องเริ่มต้นตรงนี้เหมือนกันทั้งนั้น เพียงแค่ค่อย ๆ เรียนรู้ ฝึกฝนทักษะไปทีละขั้นตอน วันหนึ่งคุณจะพบว่าตัวเองพัฒนาขึ้นมาอย่างมากแล้ว

อย่างไรก็ตาม การเป็น Data Scientist ที่ดี ไม่ใช่แค่อาศัยความรู้ทางวิชาการเท่านั้น แต่ยังต้องมีทักษะการคิดเชิงวิเคราะห์ รู้จักใช้ความคิดสร้างสรรค์ในการมองหาวิธีการใหม่ ๆ ในการแก้ปัญหาจากข้อมูล รวมถึงต้องมีความอยากรู้อยากเห็น ชอบตั้งคำถาม และคอยติดตามศึกษาหาความรู้ใหม่ ๆ อยู่เสมอ เพื่อพัฒนาตนเองในวงการที่มีการเปลี่ยนแปลงรวดเร็วนี้

สุดท้ายนี้ ขอให้ทุกคนที่กำลังคิดจะเริ่มต้นเส้นทางสู่การเป็น Data Scientist โชคดี และหวังว่าบทความนี้จะให้แนวทางที่เป็นประโยชน์กับคุณไม่มากก็น้อย ขอเป็นกำลังใจให้ทุกคนเดินบนเส้นทางที่ท้าทายนี้ได้อย่างมีความสุขและประสบความสำเร็จสมดังใจปรารถนาทุกประการ และหากใครสนใจสายงานด้าน Data Science อยากเป็น Data Scientist สามารถเริ่มต้นด้วยการเรียนคอร์สกับทาง FutureSkill กับ “คอร์สเรียนวิเคราะห์ข้อมูล Data” โดยกดที่ลิงก์นี้ https://fskill.co/TYPH ได้เลย

แหล่งอ้างอิงข้อมูล :

Data Science Data Scientist