Data Scientist

คือผู้เชี่ยวชาญที่ใช้เทคนิคทางสถิติ, การเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning), และการวิเคราะห์ข้อมูล เพื่อสร้างแบบจำลองและการวิเคราะห์เชิงลึก โดยมุ่งเน้นการทำความเข้าใจและการใช้งานข้อมูลเพื่อสนับสนุนการตัดสินใจทางธุรกิจ

หน้าที่ของ Data Scientist

1. การรวบรวมและจัดการข้อมูล: รวบรวมข้อมูลจากแหล่งต่างๆ และจัดการข้อมูลเพื่อให้พร้อมสำหรับการวิเคราะห์
2. การวิเคราะห์ข้อมูล: ใช้เทคนิคทางสถิติและการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อทำความเข้าใจแนวโน้ม, รูปแบบ, และความสัมพันธ์ในข้อมูล
3. การพัฒนาแบบจำลอง Machine Learning: สร้างและฝึกอบรมแบบจำลอง Machine Learning เพื่อคาดการณ์และตัดสินใจทางธุรกิจ
4. การแสดงผลข้อมูล (Data Visualization): สร้างกราฟ, แผนภูมิ, และการแสดงผลอื่นๆ เพื่อสื่อสารผลการวิเคราะห์กับทีมและผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย
5. การทดสอบและปรับปรุงแบบจำลอง: ทดสอบและปรับปรุงแบบจำลองเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่แม่นยำและมีประสิทธิภาพ
6. การสื่อสารผลการวิเคราะห์: สื่อสารผลการวิเคราะห์และข้อเสนอแนะให้กับทีมและผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย เพื่อสนับสนุนการตัดสินใจทางธุรกิจ
7. การทำงานร่วมกับทีมต่างๆ: ทำงานร่วมกับทีม IT, Data Engineers, นักวิเคราะห์ธุรกิจ และทีมพัฒนาอื่นๆ เพื่อให้ข้อมูลและแบบจำลองที่พัฒนาได้ถูกใช้งานอย่างมีประสิทธิภาพ

ความสามารถที่ต้องมี

1. ทักษะการเขียนโปรแกรม: มีความเชี่ยวชาญในการเขียนโปรแกรมด้วยภาษาที่เกี่ยวข้อง เช่น Python, R, SQL
2. ความรู้ด้านสถิติและคณิตศาสตร์: มีความรู้เกี่ยวกับเทคนิคทางสถิติและคณิตศาสตร์ที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลและการสร้างแบบจำลอง
3. ทักษะ Machine Learning: มีประสบการณ์ในการสร้างและฝึกอบรมแบบจำลอง Machine Learning โดยใช้ไลบรารีเช่น TensorFlow, Scikit-Learn, PyTorch
4. การจัดการข้อมูล: มีความสามารถในการจัดการและประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่โดยใช้เครื่องมือเช่น Hadoop, Spark
5. การแสดงผลข้อมูล: มีทักษะในการสร้างการแสดงผลข้อมูลด้วยเครื่องมือเช่น Matplotlib, Seaborn, Tableau, Power BI
6. ทักษะการสื่อสาร: สามารถสื่อสารผลการวิเคราะห์และข้อเสนอแนะได้อย่างชัดเจนและมีประสิทธิภาพ
7. การแก้ปัญหาและการคิดเชิงวิเคราะห์: มีทักษะในการแก้ปัญหาและการคิดเชิงวิเคราะห์เพื่อทำความเข้าใจและวิเคราะห์ข้อมูล

การเตรียมตัวและเส้นทางการเติบโต

1. การศึกษา:

   • ปริญญาตรีหรือปริญญาโทในสาขาวิทยาการคอมพิวเตอร์, วิศวกรรมคอมพิวเตอร์, สถิติ, คณิตศาสตร์, หรือสาขาที่เกี่ยวข้อง
   • การเรียนรู้ด้วยตัวเองหรือการเข้าคอร์สออนไลน์ที่เน้นการพัฒนาทักษะด้านการวิเคราะห์ข้อมูลและ Machine Learning

2. การฝึกงานและประสบการณ์การทำงาน:

   • หาประสบการณ์การทำงานหรือฝึกงานในสายงานที่เกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์ข้อมูลและ Machine Learning
   • สร้างโปรเจ็กต์ส่วนตัวหรือพอร์ตโฟลิโอเพื่อแสดงความสามารถและผลงานของตนเอง

3. การเรียนรู้ตลอดชีวิต:

   • ติดตามการเปลี่ยนแปลงและแนวโน้มในวงการ Data Science
   • เข้าร่วมชุมชนออนไลน์, ฟอรัม, และการประชุมหรือสัมมนาด้านการวิเคราะห์ข้อมูล

การพัฒนาทักษะเพิ่มเติม

1. เรียนรู้เครื่องมือและไลบรารีใหม่ๆ: เช่น TensorFlow, PyTorch, Apache Spark เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการพัฒนาและการวิเคราะห์ข้อมูล
2. เรียนรู้เกี่ยวกับการจัดการข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data): เพื่อเตรียมความพร้อมสำหรับการจัดการและการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่
3. การพัฒนาทักษะการแสดงผลข้อมูล: การเรียนรู้เทคนิคและเครื่องมือในการแสดงผลข้อมูลเพื่อสื่อสารผลการวิเคราะห์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ
4. การพัฒนาทักษะการสื่อสาร: การฝึกฝนทักษะการสื่อสารเพื่อให้สามารถอธิบายผลการวิเคราะห์และข้อเสนอแนะได้อย่างชัดเจน
5. การสร้างเครือข่ายในวงการ Data Science: การเข้าร่วมกลุ่มและชุมชนของนักวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อแลกเปลี่ยนประสบการณ์และความรู้

คำแนะนำเพิ่มเติม

1. การเข้าร่วมกลุ่มและชุมชน Data Science: เข้าร่วมกลุ่มและชุมชนของนักวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อแลกเปลี่ยนประสบการณ์และความรู้
2. การทำโปรเจ็กต์ส่วนตัว: สร้างและพัฒนาโปรเจ็กต์ส่วนตัวเพื่อฝึกฝนทักษะและสร้างพอร์ตโฟลิโอ
3. การติดตามแนวโน้มเทคโนโลยี: ติดตามและศึกษาแนวโน้มเทคโนโลยีใหม่ๆ ในวงการ Data Science เพื่อให้ตนเองทันสมัยและสามารถปรับตัวได้รวดเร็ว
4. การพัฒนาทักษะการสื่อสารและการทำงานเป็นทีม: พัฒนาทักษะการสื่อสารและการทำงานร่วมกับทีมอื่นๆ เพื่อให้การทำงานร่วมกันเป็นไปอย่างราบรื่น
5. การฝึกอบรมและการรับใบรับรอง: เข้าร่วมการฝึกอบรมและการรับใบรับรองเพิ่มเติม เช่น Google Data Analytics Professional Certificate, Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate, เพื่อเพิ่มความน่าเชื่อถือและความสามารถในการแข่งขันในตลาดงาน