Data Scientist

คือผู้เชี่ยวชาญที่ใช้เทคนิคทางสถิติ, การเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning), และการวิเคราะห์ข้อมูล เพื่อสร้างแบบจำลองและการวิเคราะห์เชิงลึก โดยมุ่งเน้นการทำความเข้าใจและการใช้งานข้อมูลเพื่อสนับสนุนการตัดสินใจทางธุรกิจ

หน้าที่ของ Data Scientist

1. การรวบรวมและจัดการข้อมูล:

   • รวบรวมข้อมูลจากแหล่งต่างๆ และจัดการข้อมูลเพื่อให้พร้อมสำหรับการวิเคราะห์
   • ทำความสะอาดและปรับปรุงคุณภาพของข้อมูลเพื่อให้มีความถูกต้องและสมบูรณ์

2. การวิเคราะห์ข้อมูล:

   • ใช้เทคนิคทางสถิติและการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อทำความเข้าใจแนวโน้ม, รูปแบบ, และความสัมพันธ์ในข้อมูล
   • สร้างและใช้แบบจำลองทางสถิติและการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อทำนายและวิเคราะห์ข้อมูล

3. การพัฒนาแบบจำลอง Machine Learning:

   • สร้างและฝึกอบรมแบบจำลอง Machine Learning เพื่อคาดการณ์และตัดสินใจทางธุรกิจ
   • ปรับปรุงและปรับแต่งแบบจำลองเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่แม่นยำและมีประสิทธิภาพ

4. การแสดงผลข้อมูล (Data Visualization):

   • สร้างกราฟ, แผนภูมิ, และการแสดงผลอื่นๆ เพื่อสื่อสารผลการวิเคราะห์กับทีมและผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย
   • ใช้เครื่องมือการแสดงผลข้อมูล เช่น Tableau, Power BI, Matplotlib, Seaborn

5. การทดสอบและปรับปรุงแบบจำลอง:

   • ทดสอบแบบจำลองเพื่อให้แน่ใจว่ามีความแม่นยำและมีประสิทธิภาพ
   • ปรับปรุงแบบจำลองตามความคิดเห็นและผลการทดสอบ

6. การสื่อสารผลการวิเคราะห์:

   • สื่อสารผลการวิเคราะห์และข้อเสนอแนะให้กับทีมและผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย เพื่อสนับสนุนการตัดสินใจทางธุรกิจ
   • เขียนรายงานและนำเสนอข้อมูลในรูปแบบที่เข้าใจง่ายและชัดเจน

7. การทำงานร่วมกับทีมต่างๆ:

   • ทำงานร่วมกับ Data Engineers, Analysts, และทีมพัฒนาอื่นๆ เพื่อให้ข้อมูลและแบบจำลองที่พัฒนาได้ถูกใช้งานอย่างมีประสิทธิภาพ
   • ให้การสนับสนุนทางเทคนิคแก่ทีมอื่นๆ ในการใช้ข้อมูลและแบบจำลอง

ความสามารถที่ต้องมี

1. ทักษะการเขียนโปรแกรม:

   • มีความเชี่ยวชาญในการเขียนโปรแกรมด้วยภาษาที่เกี่ยวข้อง เช่น Python, R, SQL
   • ทักษะในการใช้ไลบรารีสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลและ Machine Learning เช่น pandas, NumPy, scikit-learn, TensorFlow, PyTorch

2. ความรู้ด้านสถิติและคณิตศาสตร์:

   • มีความรู้เกี่ยวกับเทคนิคทางสถิติและคณิตศาสตร์ที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลและการสร้างแบบจำลอง
   • ความเข้าใจในการใช้เครื่องมือทางสถิติเพื่อวิเคราะห์ข้อมูล

3. ทักษะ Machine Learning:

   • มีประสบการณ์ในการสร้างและฝึกอบรมแบบจำลอง Machine Learning โดยใช้ไลบรารีเช่น TensorFlow, Keras, PyTorch
   • ความสามารถในการเลือกและใช้เทคนิค Machine Learning ที่เหมาะสมกับข้อมูลและปัญหา

4. การจัดการข้อมูล:

   • มีความสามารถในการจัดการและประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่โดยใช้เครื่องมือเช่น Hadoop, Spark
   • ความรู้ในการใช้ฐานข้อมูลเช่น SQL, NoSQL

5. การแสดงผลข้อมูล:

   • มีทักษะในการสร้างการแสดงผลข้อมูลด้วยเครื่องมือเช่น Matplotlib, Seaborn, Tableau, Power BI
   • ความสามารถในการสร้างการแสดงผลข้อมูลที่ชัดเจนและเข้าใจง่าย

6. ทักษะการสื่อสาร:

   • สามารถสื่อสารผลการวิเคราะห์และข้อเสนอแนะได้อย่างชัดเจนและมีประสิทธิภาพ
   • ทักษะในการเขียนรายงานและการนำเสนอข้อมูล

7. การแก้ปัญหาและการคิดเชิงวิเคราะห์:

   • มีทักษะในการแก้ปัญหาและการคิดเชิงวิเคราะห์เพื่อทำความเข้าใจและวิเคราะห์ข้อมูล

การเตรียมตัวและเส้นทางการเติบโต

1. การศึกษา:

   • ปริญญาตรีหรือปริญญาโทในสาขาวิทยาการคอมพิวเตอร์, วิศวกรรมซอฟต์แวร์, สถิติ, คณิตศาสตร์, หรือสาขาที่เกี่ยวข้อง
   • การเรียนรู้ด้วยตัวเองหรือการเข้าคอร์สออนไลน์ที่เน้นการวิเคราะห์ข้อมูลและ Machine Learning

2. การฝึกงานและประสบการณ์การทำงาน:

   • หาประสบการณ์การทำงานหรือฝึกงานในสายงานที่เกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์ข้อมูลและ Machine Learning
   • สร้างโปรเจ็กต์ส่วนตัวหรือพอร์ตโฟลิโอเพื่อแสดงความสามารถและผลงานของตนเอง

3. การเรียนรู้ตลอดชีวิต:

   • ติดตามการเปลี่ยนแปลงและแนวโน้มในวงการ Data Science
   • เข้าร่วมชุมชนออนไลน์, ฟอรัม, และการประชุมหรือสัมมนาด้านการวิเคราะห์ข้อมูล

การพัฒนาทักษะเพิ่มเติม

1. เรียนรู้เครื่องมือและไลบรารีใหม่ๆ:

   • ศึกษาเครื่องมือใหม่ๆ เช่น TensorFlow, PyTorch, Keras เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการพัฒนาแบบจำลอง AI
   • เรียนรู้การใช้งานคลาวด์แพลตฟอร์ม เช่น AWS, Google Cloud Platform, Azure เพื่อพัฒนาและปรับใช้แบบจำลอง AI

2. การพัฒนาทักษะการแสดงผลข้อมูล:

   • การเรียนรู้เทคนิคและเครื่องมือในการแสดงผลข้อมูลเพื่อสื่อสารผลการวิเคราะห์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

3. การพัฒนาทักษะการสื่อสาร:

   • การฝึกฝนทักษะการสื่อสารเพื่อให้สามารถอธิบายผลการวิเคราะห์และข้อเสนอแนะได้อย่างชัดเจน

4. การสร้างเครือข่ายในวงการ Data Science:

   • การเข้าร่วมกลุ่มและชุมชนของนักวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อแลกเปลี่ยนประสบการณ์และความรู้

คำแนะนำเพิ่มเติม

1. การเข้าร่วมกลุ่มและชุมชน Data Science:

   • เข้าร่วมกลุ่มและชุมชนของนักวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อแลกเปลี่ยนประสบการณ์และความรู้

2. การทำโปรเจ็กต์ส่วนตัว:

   • สร้างและพัฒนาโปรเจ็กต์ส่วนตัวเพื่อฝึกฝนทักษะและสร้างพอร์ตโฟลิโอ

3. การติดตามแนวโน้มเทคโนโลยีและการวิเคราะห์:

   • ติดตามและศึกษาแนวโน้มเทคโนโลยีและการวิเคราะห์ใหม่ๆ เพื่อให้ตนเองทันสมัยและสามารถปรับตัวได้รวดเร็ว

4. การพัฒนาทักษะการสื่อสารและการนำเสนอ:

   • พัฒนาทักษะการสื่อสารและการนำเสนอเพื่อให้สามารถอธิบายผลการวิเคราะห์และข้อเสนอแนะได้อย่างชัดเจน

5. การฝึกอบรมและการรับใบรับรอง:

   • เข้าร่วมการฝึกอบรมและการรับใบรับรองเพิ่มเติม เช่น Google Data Analytics Professional Certificate, Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate, เพื่อเพิ่มความน่าเชื่อถือและความสามารถในการแข่งขันในตลาดงาน