Data Archives - FutureSkill Blog

Data Engineer คืออะไร? ทำงานต่างจาก Data Analyst อย่างไร ต้องเรียนอะไรบ้าง

สารบัญบทความ Data Engineer คืออะไร? Data Analyst คืออะไร? ตารางเปรียบเทียบ Data Engineer กับ Data Analyst ตัวอย่างการทำงานจริงในธุรกิจ E-commerce Data Pipeline, ETL และ Data Warehouse คืออะไร? 6 ทักษะที่ Data Engineer ควรมี ทักษะที่ Data Analyst ควรมี เลือกอาชีพ Data Engineer หรือ Data Analyst ดี? Roadmap เรียน Data Engineer จากศูนย์ คอร์ส Data ของ FutureSkill คำถามที่พบบ่อย สรุป อยากทำงานสาย Data แต่พอเริ่มหาข้อมูลกลับเจอทั้ง Data Analyst, Data […]

โดย FutureSkill

9 November 2026

เรียน Data Analytics จากศูนย์ ต้องรู้อะไรบ้าง? เส้นทางสู่สาย Data Analyst

สารบัญบทความ Data Analytics คืออะไร? Data Analytics กับ Data Analyst ต่างกันอย่างไร? 6 ทักษะที่ต้องเรียน ไม่มีพื้นฐาน เรียนยากไหม? Roadmap เรียน Data Analytics 90 วัน ตัวอย่างการใช้ Data Analytics ในงานจริง วิธีย้ายสายงานเป็น Data Analyst เรียน Data Analytics แล้วเงินเดือนเพิ่มไหม? 3 คอร์ส Data Analytics จาก FutureSkill วิธีสร้าง Portfolio สมัครงาน เรียน Data Analytics ด้วย AI คำถามที่พบบ่อย สรุป ทำงานมาหลายปี แต่อยากเติบโตมากกว่านี้? หรือกำลังมองหาทักษะใหม่ที่ช่วยให้ย้ายสายงานไปทำงานกับข้อมูลได้ แม้ไม่เคยเขียนโปรแกรมมาก่อน? หนึ่งในทักษะที่น่าเริ่มเรียนรู้คือ Data Analytics เพราะไม่ว่าธุรกิจจะอยู่ในอุตสาหกรรมไหน […]

โดย FutureSkill

26 October 2026

เส้นทางสู่ Data Scientist

Highlight 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 […]

โดย FutureSkill

10 February 2025

สถิติ : กุญแจสำคัญในการตัดสินใจทางธุรกิจ

Highlight ในยุคที่ข้อมูลและเทคโนโลยีเข้ามามีบทบาทสำคัญ การนำสถิติมาปรับใช้ในการทำธุรกิจจึงเป็นสิ่งที่สำคัญเช่นเดียวกัน โดยเราจะนำไปใช้วิเคราะห์ข้อมูล ใช้เป็นเครื่องมือสำหรับตัดสินใจในธุรกิจ ซึ่งจะทำให้เราสามารถแข่งขันในตลาดที่มีการเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว รวมถึงหลายองค์กรก็หันมาใช้สถิติในการวางแผนและกำหนดกลยุทธ์เพื่อเพิ่มผลกำไรและความได้เปรียบในการแข่งขัน นำสถิติมาช่วยวิเคราะห์และตัดสินใจในธุรกิจได้อย่างไร 1. เข้าใจพฤติกรรมและความต้องการของลูกค้า 2. ปรับปรุงกระบวนการและประสิทธิภาพในองค์กร 3. คาดการณ์ความต้องการของลูกค้าและพยากรณ์ยอดขาย 4. ลดความเสี่ยงในการตัดสินใจ สร้างความได้เปรียบในการแข่งขันด้วยสถิติ 1. สร้างคุณค่าให้กับธุรกิจ การนำสถิติมาใช้ในธุรกิจช่วยสร้าง Business Value ให้กับองค์กรในหลายมิติ เช่น การวางแผนกลยุทธ์เพื่อเพิ่มยอดขาย ลดต้นทุน ปรับปรุงกระบวนการเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ เป็นต้น โดยในหลายธุรกิจสามารถเติบโตและสร้างกำไรจากการนำ Data-driven approach มาช่วยในการตัดสินใจเกี่ยวกับธุรกิจ 2. นำข้อมูลมาใช้ประโยชน์ หลายองค์กรมักเก็บข้อมูลจำนวนมหาศาล แต่ไม่ได้นำข้อมูลนั้นมาใช้ประโยชน์ในการตัดสินใจธุรกิจเลย ฉะนั้นการนำสถิติมาประยุกต์ใช้กับการทำธุรกิจ ซึ่งจะช่วยให้เราได้ใช้ประโยชน์จากข้อมูลที่เก็บมาเหล่านั้น เพื่อหา Insight ต่าง ๆ และสร้างโมเดลพยากรณ์ เพื่อนำไปสู่การขับเคลื่อนและตัดสินใจในทางธุรกิจให้ดียิ่งขึ้น 3. สร้างวัฒนธรรมองค์กรที่ใช้ข้อมูลเป็นหลัก เมื่อนำสถิติมาใช้ในการตัดสินใจธุรกิจ ตัวธุรกิจเองก็ต้องมีกรอบแนวคิดที่อิงกับข้อมูลและหลักการ ไม่ใช่ใช้ความรู้สึก หรือความชอบส่วนตัวของผู้จัดการหรือผู้บริหาร ดังนั้น การมีมุมมองแบบ Data-driven จึงช่วยสร้างวัฒนธรรมที่ทุกคนในองค์กรให้ความสำคัญกับข้อมูล มีการเก็บ […]

โดย FutureSkill

26 November 2024

เทคนิคเพื่อคนทำธุรกิจ เปลี่ยนข้อมูลเป็นกำไร ด้วย Data Decision Making

คนทำธุรกิจ ถ้าไม่ ทำ Data Decision Making ระวังธุรกิจจะไปไม่รอด! เพราะการทำ Data Decision Making จะทำให้เรามองเห็นเป้าหมายได้ชัดเจนมากขึ้น รู้ว่าจะตัดสินใจอย่างไรด้วยข้อมูลที่มีอยู่เพื่อให้เกิดประโยชน์สูงสุดต่อธุรกิจ ลดการคาดเดาที่อาจนำมาซึ่งความเสี่ยง และเตรียมการป้องกันเหตุการณ์เหล่านั้นที่อาจเกิดในอนาคตได้ และนี่คือ 5 ขั้นตอนสุดง่ายที่จะทำให้เราตัดสินใจโดยการใช้ข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ 1. กำหนดวัตถุประสงค์และคำถามด้วยวัตถุประสงค์ที่ชัดเจนและวัดผลได้ เพื่อให้ขั้นต่อไปดำเนินการต่อได้ง่ายขึ้น ตัวอย่างเช่น 2. การเก็บข้อมูลจัดเก็บข้อมูลแบ่งเป็น 2 ประเภท คือ เชิงปริมาณ (ตัวเลข) และเชิงคุณภาพ (เชิงพรรณนา) โดยเก็บจาก 3. การประมวลผลและการวิเคราะห์นำข้อมูลที่ได้มาตรวจสอบ ถ้าเจอข้อมูลซ้ำ และข้อมูลที่ไม่เกี่ยวข้องให้ลบออก หรือแยกออกไปเผื่อได้ใช้กับเคสอื่น รวมถึงนำเครื่องมือเข้ามาช่วยประมวลผลข้อมูลเพื่อเพิ่มความแม่นยำและลดเวลาในการทำงาน เช่น Automation – Programming (Python, R) 4. การตีความและการตรวจสอบนำการวิเคราะห์ Data ในแบบต่าง ๆ มาใช้ โดยเลือกให้เหมาะกับประเภทของธุรกิจ เช่น 5. การตัดสินใจและการกระทำ คือการนำข้อมูลที่ผ่านการวิเคราะห์มาลงมือทำ […]

โดย FutureSkill

12 November 2024