ตัวเลือกอาชีพ 8 อันดับแรกสำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูลในสหรัฐอเมริกา [2022]

ย้อนกลับไปในปี 2012 HBR ได้ประกาศให้ Data Scientist เป็น “งานที่เซ็กซี่ที่สุดแห่งศตวรรษที่ 21” และตอนนี้เราก็เริ่มเข้าใจแล้วว่าเพราะอะไร!

Data Science เป็นพลังที่อยู่ทั่วไปทุกหนทุกแห่งที่แทรกซึมอยู่ในชีวิตประจำวันของเราแทบทุกด้าน ตั้งแต่การศึกษาไปจนถึงการดูแลสุขภาพ Data Science มีการใช้งานในทุกแนวของอุตสาหกรรมสมัยใหม่

ในขณะที่ชาวเน็ต ธุรกิจ และองค์กรทั่วโลกยังคงสร้างกองข้อมูลขนาดมหึมา (อย่างที่เราพูด!) ความสำคัญของเทคโนโลยี Data Science จะเด่นชัดยิ่งขึ้นในสถานการณ์จริง เทคโนโลยีอย่าง AI, ML และ Deep Learning กำลังเปลี่ยนแปลงโลกรอบตัวเรา ทำให้เกิดโอกาสใหม่ในหลายอุตสาหกรรม รวมถึงอีคอมเมิร์ซ Fintech Healthcare และ EdTech

ธุรกิจทุกขนาดและทุกขนาดใช้ประโยชน์จากข้อมูลจำนวนมากเพื่อสร้างสรรค์โซลูชันที่ไม่เหมือนใครและมุ่งเน้นที่การปรับแต่งประสบการณ์ของลูกค้าให้เป็นส่วนตัว ด้วยจำนวนธุรกิจที่ใช้เทคโนโลยี Data Science เพิ่มมากขึ้น ความต้องการผู้เชี่ยวชาญด้าน Data Science ที่มีทักษะและมีคุณสมบัติจึงพุ่งสูงขึ้นอย่างรวดเร็ว

ในขณะที่ IBM คาดการณ์ว่าภายในปี 2020 ตำแหน่งงานว่างสำหรับผู้เชี่ยวชาญด้าน Data Science และ Analytics ทั้งหมดในสหรัฐอเมริกาจะเพิ่มขึ้น 364,000 เป็น 2,720,000 ตำแหน่ง สำนักงานสถิติแรงงานของสหรัฐฯ ยืนยันว่า งาน Data Science ใหม่ 11.5 ล้านตำแหน่งจะเพิ่มขึ้น ภายใน ปี 2026

หากมีสิ่งใดที่สถิติเหล่านี้พิสูจน์ได้ มันคือความจริงที่ว่า Data Science พร้อมที่จะอยู่ และเมื่อเวลาผ่านไปงานใหม่ๆ จะเกิดขึ้นใน Data Science ซึ่งผลักดันความต้องการผู้เชี่ยวชาญด้าน Data Science ต่อไป

บริษัท เฉพาะของ IBM สำหรับ AI ใดหมายถึงการเติบโตของงาน AI

IBM อยู่ในระดับแนวหน้าของ Data Science มาอย่างยาวนาน โดยเฉพาะปัญญาประดิษฐ์ IBM Watson เป็นหนึ่งในตัวอย่างที่ยิ่งใหญ่ที่สุดของความสำเร็จในโดเมนนี้ อยู่ในธุรกิจ Data Science มาอย่างยาวนาน IBM เชื่อมั่นอย่างยิ่งว่า “ AI ที่ไหลลื่น ” คือความจำเป็นของชั่วโมง

กล่าวง่ายๆ ก็คือ อุตสาหกรรมสมัยใหม่ต้องการเทคโนโลยี AI ที่ลื่นไหล ซึ่งหมายความว่าสามารถปรับให้เข้ากับสถานการณ์ได้อย่างรวดเร็ว เทคโนโลยีขั้นสูงนี้สามารถประยุกต์ความรู้และแบบจำลองสำหรับโดเมนเฉพาะกับกรณีการใช้งานและความท้าทายใหม่ๆ พวกเขาต้องการ AI ที่สามารถรวมความรู้ในรูปแบบต่างๆ แกะความสัมพันธ์เชิงสาเหตุ และเรียนรู้สิ่งใหม่ได้อย่างอิสระ

เพื่อให้บรรลุเป้าหมายนี้ IBM ได้เริ่มพัฒนาเครื่องมือวิศวกรรม AI ยุคใหม่แล้ว กระแสงานหลักสี่ประการที่ขับเคลื่อนวิสัยทัศน์นี้คือ:

• ระบบประสาท AI

Neurosymbolic AI เป็นการฉายภาพ Deep Learning ที่สูงขึ้นและล้ำหน้ากว่า มีจุดมุ่งหมายเพื่อใช้ประโยชน์จากพลังของโครงข่ายประสาทเทียมด้วยวิธีเชิงสัญลักษณ์เพื่อปรับปรุงและเพิ่มประสิทธิภาพความสามารถในการให้เหตุผลของ AI

• ปลอดภัยและเชื่อถือได้ AI

IBM มุ่งหวังที่จะส่งมอบ AI ที่แข็งแกร่ง ปลอดภัย และเชื่อถือได้ โดยมุ่งเน้นที่ความสามารถในการอธิบาย ความแม่นยำ และการลดอคติ

• AI Engineering

เป้าหมายคือการพัฒนาเครื่องมือและความสามารถด้านวิศวกรรม AI เพื่อทำให้งานประจำวันง่ายขึ้นและทำให้เป็นอัตโนมัติ เช่น การเตรียมข้อมูล การฝึกโมเดล และการจัดการวงจรชีวิตซอฟต์แวร์

• AI ฮาร์ดแวร์

IBM กำลังทำงานเพื่อพัฒนาฮาร์ดแวร์ AI ระดับก่อกวนที่ใช้พลังงานอย่างมีประสิทธิภาพ ฮาร์ดแวร์ AI นี้สามารถปรับขนาดพลังการประมวลผลและศักยภาพโดยไม่ต้องเพิ่มความต้องการและการใช้พลังงาน

เมื่อเทคโนโลยีเหล่านี้ออกสู่ตลาดอย่างค่อยเป็นค่อยไป ธุรกิจในสหรัฐฯ จะทยอยนำเทคโนโลยีเหล่านี้ไปใช้กับโครงสร้างพื้นฐานด้าน Data Science ของตน โดยธรรมชาติแล้ว เทคโนโลยียุคใหม่เหล่านี้จะก่อให้เกิดบทบาทงานใหม่ ซึ่งจะช่วยกระตุ้นการเติบโตของงาน AI

สิ่งนี้จะผลักดันความต้องการผู้เชี่ยวชาญด้าน Data Science และ AI ที่มีประสบการณ์และมีความสามารถ ซึ่งสามารถใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีเหล่านี้ได้อย่างเต็มศักยภาพ ในอนาคต AI จะกำหนดเส้นทางอาชีพที่ชัดเจนสำหรับพนักงานด้วยการร่างชุดทักษะเฉพาะสำหรับงาน Data Science

โอกาสในการทำงานสำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลในสหรัฐอเมริกา

โปรไฟล์งานของ Data Scientist อยู่ในอันดับที่ 1 ใน งานที่มีแนวโน้มมากที่สุดของ LinkedIn ในสหรัฐอเมริกา ในปี 2019 โดยรายงานว่ามีตำแหน่งงานว่างเพิ่มขึ้นกว่า 56% เมื่อเทียบรายปี สถิติแนะนำว่าบทบาทของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลเติบโตขึ้นกว่า 650% ตั้งแต่ปี 2012 !

แต่ใครคือ Data Scientists?

ตามข้อมูลของ HBR นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลคือ "มืออาชีพระดับสูงที่มีการฝึกอบรมและความอยากรู้อยากเห็นในการค้นพบในโลกของข้อมูลขนาดใหญ่"

Data Scientist เป็นผู้เชี่ยวชาญด้านคณิตศาสตร์ สถิติ วิทยาการคอมพิวเตอร์ และวิทยาการสารสนเทศ พวกเขาเชี่ยวชาญในการรวบรวมข้อมูลจากแหล่งที่มาที่แตกต่างกันและวิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่มีข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้างเพื่อให้ได้ข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมาย

เมื่อดึงข้อมูลเชิงลึกและรูปแบบข้อมูลเหล่านี้แล้ว พวกเขาจะใช้วิธีการทางวิทยาศาสตร์ สถิติ และการวิเคราะห์ขั้นสูงร่วมกันเพื่อตีความสิ่งที่ค้นพบและแปลงเป็นการตัดสินใจทางธุรกิจที่นำไปปฏิบัติได้

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลผสมผสานสิ่งที่ดีที่สุดของทั้งสองโลก - ธุรกิจและไอที จุดเน้นหลักของพวกเขาคือการศึกษาและวิเคราะห์ Big Data เพื่อช่วยบริษัทและองค์กรในการตัดสินใจที่เจาะจงสูง ตรงเป้าหมาย และขับเคลื่อนด้วยข้อมูล

ด้วยการใช้งานในอุตสาหกรรมที่หลากหลายของ Data Science ทำให้ Data Scientists สามารถทำงานได้ในเกือบทุกอุตสาหกรรมของสหรัฐฯ พวกเขาสามารถหาโอกาสการจ้างงานด้วยค่าตอบแทนเงินเดือนสูงและการเติบโตของงานในด้านการศึกษา อีคอมเมิร์ซ การค้าปลีก ไอที BFSI การดูแลสุขภาพ เภสัชกรรม การผลิต ห่วงโซ่อุปทานและโลจิสติกส์ การขนส่ง สื่อและความบันเทิง การวิจัยด้านอวกาศ/การบินและการทหาร

เช่นเดียวกับที่เรากล่าวไว้ก่อนหน้านี้ Data Scientist สามารถทำงานให้กับบริษัททุกขนาด ตั้งแต่สตาร์ทอัพไปจนถึงองค์กรขนาดใหญ่ บรรษัทข้ามชาติ และศูนย์วิจัย

เส้นทางอาชีพสู่การเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล

นี่คือภาพรวมคร่าวๆ ของวิธีที่คุณจะสามารถก้าวไปสู่การเป็น Data Scientist:

1. รับปริญญาตรี

เส้นทางเข้าสู่ Data Science ที่ดีที่สุดคือการได้รับปริญญาตรีในสาขาที่เกี่ยวข้องกับ Data Science อย่างใกล้ชิด คุณสามารถเลือกวิชาคณิตศาสตร์ สถิติ วิทยาการคอมพิวเตอร์/วิศวกรรมศาสตร์ ไอที และเทคโนโลยีสารสนเทศ เป็นวิชาเอกระดับปริญญาตรีของคุณ เนื่องจากสาขาเหล่านี้เชื่อมโยงกับ Data Science อย่างประณีต

2. รับปริญญาโท

Data Science เป็นสาขาวิชาที่มีความซับซ้อนสูง ดังนั้น จึงจำเป็นต้องมีผู้ที่ต้องการสำเร็จการศึกษาระดับสูงกว่าปริญญาตรีในวิชาใดวิชาหนึ่งที่กล่าวถึงข้างต้น บริษัทส่วนใหญ่มองหาผู้สมัครที่มีวุฒิการศึกษาระดับปริญญาโทขึ้นไป (Ph.D. ) สำหรับตำแหน่งงาน Data Science

3. ได้รับทักษะที่เหมาะสม

ผู้ที่อยากเป็น Data Science ต้องพัฒนาทักษะเฉพาะกลุ่ม รวมถึงการเขียนโปรแกรม โครงสร้างข้อมูล การทำเหมืองข้อมูล การทำความสะอาดและการทำเหมืองข้อมูล การแสดงข้อมูลและการรายงาน; การวิเคราะห์ทางสถิติ; การวิเคราะห์ความเสี่ยงและคลังข้อมูล นอกเหนือจากทักษะเหล่านี้แล้ว พวกเขายังต้องได้รับทักษะที่อ่อนนุ่ม เช่น การสื่อสารที่มีประสิทธิภาพ การคิดเชิงวิพากษ์ การแก้ปัญหา ทักษะการจัดองค์กร และการจัดการ

4. รับงานระดับเริ่มต้น

หลังจากเสร็จสิ้นสามขั้นตอนแรกแล้ว คุณควรพร้อมที่จะรับตำแหน่งระดับเริ่มต้นใน Data Science (เช่น Junior Data Analyst, Business Intelligence Analyst, Data Engineer เป็นต้น) อย่าลืมเลือกตำแหน่งงานในบริษัทที่เปิดโอกาสให้นักศึกษาใหม่เติบโตและเรียนรู้ จะช่วยคุณได้หากคุณสร้างพอร์ตโฟลิโอออนไลน์ที่มีรายละเอียดซึ่งเน้นทักษะ ความเชี่ยวชาญ และโครงการของคุณ วิธีนี้จะช่วยให้คุณดึงดูดความสนใจของผู้มีโอกาสเป็นนายจ้างได้

5. เลือกใช้ใบรับรองวิทยาศาสตร์ข้อมูล

การรับรอง Data Science เป็นวิธีที่ยอดเยี่ยมในการรับความรู้ในอุตสาหกรรมและทักษะเฉพาะกลุ่ม คุณเรียนรู้ทักษะที่สำคัญของ Data Science เช่น การเขียนโปรแกรมและการวิเคราะห์ข้อมูลโดยใช้เครื่องมือ Big Data เช่น Hadoop, Hive, Spark เป็นต้น บริษัทต่างๆ มักจะชอบผู้สมัครที่มีใบรับรองเพิ่มเติมพร้อมกับปริญญาโท เพราะมันแสดงถึงความตั้งใจที่จะเพิ่มทักษะ และเสริมความรู้ของพวกเขา

งานวิทยาศาสตร์ข้อมูลอันดับต้น ๆ ในสหรัฐอเมริกา

Data Scientist ไม่ใช่โปรไฟล์งานที่ได้รับความนิยมเพียงรายเดียวใน Data Science มีบทบาทหน้าที่งาน Data Science ที่ท้าทายและให้ผลตอบแทนดีมากมายที่ควรพิจารณา งาน Data Science แปดอันดับแรกในสหรัฐอเมริกา:

1. วิศวกรการเรียนรู้ของเครื่อง

วิศวกรแมชชีนเลิร์นนิ่งเป็นผู้เชี่ยวชาญที่มีทักษะสูงซึ่งเชี่ยวชาญด้านแมชชีนเลิร์นนิง พวกเขาออกแบบ สร้าง ดำเนินการ และจัดการโมเดล/ระบบอัจฉริยะที่สามารถทำงานได้หลากหลายโดยการเรียนรู้จากประสบการณ์ วิศวกร ML พัฒนาอัลกอริธึม ML เพื่อฝึกโมเดลเหล่านี้เพื่อทำงานที่เหมือนมนุษย์โดยมีการควบคุมจากมนุษย์เพียงเล็กน้อยหรือไม่มีเลย พวกเขาทำงานร่วมกับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและนักวิเคราะห์ข้อมูล

วิศวกรการเรียนรู้ของเครื่องจะต้องมีความรอบรู้กับแนวคิดทางคณิตศาสตร์ สถิติ และวิทยาการคอมพิวเตอร์ พวกเขาต้องมีความเชี่ยวชาญในภาษาการเขียนโปรแกรมหลายภาษาเช่น Python, Java, Scala, R, C, C++ เป็นต้น

เงินเดือน

เงินเดือนประจำปีเฉลี่ยของ วิศวกร ML ในสหรัฐอเมริกาอยู่ที่ 1,25,000 ดอลลาร์ และช่วงเงินเดือนทั่วไปอยู่ระหว่าง 1,14,121 – 1,47,134 ดอลลาร์ ต่อปี

2. สถาปนิกข้อมูล

สถาปนิกข้อมูลจะประเมินและวิเคราะห์ความต้องการข้อมูลของบริษัท วางโครงร่างแผนงานเพื่อให้เป็นไปตามข้อกำหนดเหล่านี้ กำหนดมาตรฐานและเป้าหมายสำหรับการจัดการข้อมูล และทำให้แน่ใจว่าเป้าหมายและความต้องการทั้งหมดสอดคล้องกับกลยุทธ์โดยรวมของบริษัทและสถาปัตยกรรมทางธุรกิจ

พวกเขาพัฒนาและใช้โซลูชันฐานข้อมูลเพื่อจัดเก็บและเรียกข้อมูลธุรกิจ และดูแลกิจกรรมการย้ายข้อมูล สถาปนิกข้อมูลยังใช้เทคนิคการวิเคราะห์และสถิติต่างๆ เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลและนำเสนอสิ่งที่ค้นพบผ่านรายงานโดยละเอียดต่อผู้บริหารระดับสูงและผู้มีส่วนได้ส่วนเสียของบริษัท

Data Architects จะต้องมีความเชี่ยวชาญด้านคณิตศาสตร์ประยุกต์และสถิติ พวกเขาต้องมีความรู้กว้างขวางเกี่ยวกับการแสดงข้อมูลด้วยภาพ การย้ายข้อมูล RDMS การออกแบบฐานข้อมูล การจัดการฐานข้อมูล และการประมวลผลแบบคลาวด์

เงินเดือน:

เงินเดือนประจำปีเฉลี่ยของ Data Architects ในสหรัฐอเมริกาอยู่ที่ $119,011 และ ช่วงเงินเดือนโดยทั่วไป อยู่ระหว่าง $86,013 – $140,836 ต่อปี

3. นักสถิติ

นักสถิติจะรวบรวม วิเคราะห์ และตีความข้อมูลตัวเลขเพื่อระบุแนวโน้มและรูปแบบเฉพาะที่สามารถช่วยให้บริษัทเข้าใจข้อมูลทางธุรกิจเชิงปริมาณและตัดสินใจอย่างมีข้อมูล พวกเขาใช้เทคนิคทางคณิตศาสตร์ วิธีการทางสถิติ และซอฟต์แวร์คอมพิวเตอร์เพื่อทำความเข้าใจข้อมูลที่ซับซ้อนและคาดการณ์ธุรกิจได้อย่างแม่นยำ

นักสถิติต้องรู้วิธีการใช้คำศัพท์ แนวคิด และวิธีการทางสถิติกับสถานการณ์และกรณีทางธุรกิจที่แตกต่างกัน พวกเขาต้องมีทักษะในการวิเคราะห์ การแก้ปัญหา และการสื่อสาร

เงินเดือน:

เงินเดือนประจำปีเฉลี่ยของ นัก สถิติ ในสหรัฐอเมริกาอยู่ที่ 99,986 ดอลลาร์ และ ช่วงเงินเดือนโดยทั่วไป อยู่ระหว่าง 52,690 ดอลลาร์ – 146,770 ดอลลาร์ต่อปี

4. นักพัฒนาแบบฟูลสแตก

ตามชื่อที่แนะนำ Full-Stack Developers มีทักษะสูงในเทคโนโลยี full-stack ซึ่งหมายความว่าพวกเขาสามารถจัดการทั้งฝั่งเซิร์ฟเวอร์และการเขียนโปรแกรมฝั่งไคลเอ็นต์ พวกเขาพัฒนาตรรกะหลักที่ทำงานอยู่เบื้องหลัง (ขับเคลื่อนเว็บไซต์/แอปพลิเคชัน) และพวกเขายังออกแบบส่วนต่อประสานผู้ใช้ (UI) ที่ผู้ใช้โต้ตอบด้วย Full-Stack Developers จัดการวงจรชีวิตแบบ end-to-end ของแอพพลิเคชั่นซอฟต์แวร์

นักพัฒนา Full-Stack จะต้องมีทักษะในการเขียนโค้ด HTML/CSS/JavaScript พวกเขาต้องมีความรู้เชิงลึกเกี่ยวกับสถาปัตยกรรมฐานข้อมูลและเว็บ การออกแบบสถาปัตยกรรมแอปพลิเคชัน ระบบควบคุมเวอร์ชัน อีกทั้งต้องมีไหวพริบในการเขียนเชิงเทคนิค

เงินเดือน:

เงินเดือนประจำปีเฉลี่ยของ Full-Stack Developers ในสหรัฐอเมริกาอยู่ที่ 95,308 ดอลลาร์ และช่วงเงินเดือนโดยทั่วไปอยู่ระหว่าง 81,210 - 107,541 ดอลลาร์ต่อปี

6. ผู้พัฒนา Business Intelligence (BI)

นักพัฒนา BI เป็นมืออาชีพที่รับผิดชอบในการออกแบบ ปรับใช้ และบำรุงรักษาอินเทอร์เฟซ BI ของบริษัท ซึ่งรวมถึงเครื่องมือสืบค้น แดชบอร์ดการแสดงภาพข้อมูล และเครื่องมือสร้างแบบจำลองข้อมูล นักพัฒนา BI ตระหนักถึงลักษณะเฉพาะและความท้าทายของโดเมนธุรกิจ ซึ่งช่วยให้พวกเขาเข้าใจข้อกำหนดทางธุรกิจและนำโซลูชัน BI ไปใช้อย่างเหมาะสม

นักพัฒนา BI ต้องมีพื้นฐานการดูแลฐานข้อมูล/ฐานข้อมูล และมีประสบการณ์ในการทำงานกับเครื่องมือ BI นอกจากทักษะการวิเคราะห์ข้อมูลและการวิเคราะห์ธุรกิจที่ยอดเยี่ยมแล้ว นักพัฒนา BI ยังต้องมีทักษะในการดีบัก/การแก้ไขปัญหาอีกด้วย พวกเขาต้องคุ้นเคยกับระบบการจัดการฐานข้อมูล การประมวลผลเชิงวิเคราะห์ออนไลน์ (OLAP) และเฟรมเวิร์ก ETL (แยก แปลง โหลด)

เงินเดือน :

เงินเดือนประจำปีเฉลี่ยของ นักพัฒนา BI ในสหรัฐอเมริกาอยู่ที่ $94,897 และช่วงเงินเดือนโดยทั่วไปอยู่ระหว่าง $80,150 – $107,575 ต่อปี

7. วิศวกรข้อมูลขนาดใหญ่

วิศวกร Big Data จัดการกับ Big Data ทุกเรื่องโดยเฉพาะ ในแง่นี้ พวกเขาทำหน้าที่หลายอย่าง พวกเขาออกแบบ สร้าง ทดสอบ ใช้งาน และบำรุงรักษาโซลูชัน Big Data

พวกเขายังพัฒนาระบบประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่โดยใช้เครื่องมือ Big Data เช่น MapReduce, Hadoop, Spark, MongoDB, Cassandra เป็นต้น วิศวกร Big Data จะประเมินซอฟต์แวร์ ความต้องการของฮาร์ดแวร์ของบริษัท โดยพื้นฐานแล้ว พวกเขาเป็นผู้เชี่ยวชาญที่จัดการโครงสร้างพื้นฐานข้อมูลและสถาปัตยกรรมที่สมบูรณ์ขององค์กร

วิศวกรข้อมูลขนาดใหญ่มักจะเชี่ยวชาญด้านซอฟต์แวร์/วิศวกรรมข้อมูล นอกจากนั้น พวกเขายังมีความรอบรู้กับการเขียนโค้ด การพัฒนาซอฟต์แวร์ การออกแบบเชิงวัตถุ การทำเหมืองข้อมูล การสร้างภาพข้อมูล และการวิเคราะห์ทางสถิติและเชิงปริมาณ

เงินเดือน:

เงินเดือนประจำปีเฉลี่ยของ วิศวกรบิ๊กดาต้า ในสหรัฐอเมริกาอยู่ที่ 89,838 ดอลลาร์ และ ช่วงเงินเดือนทั่วไป อยู่ระหว่าง 141,797 ดอลลาร์ – 181,332 ดอลลาร์ต่อปี

8. นักวิเคราะห์ข้อมูล

นักวิเคราะห์ข้อมูลรวบรวม จัดระเบียบ ประมวลผล และวิเคราะห์ข้อมูลปริมาณมาก พวกเขาใช้เครื่องมือวิเคราะห์และสถิติที่แตกต่างกันเพื่อศึกษาข้อมูลและดึงรูปแบบที่เกี่ยวข้องจากภายในชุดข้อมูลขนาดใหญ่

นักวิเคราะห์ข้อมูลต้องนำเสนอสิ่งที่ค้นพบในรายงานและการแสดงภาพแบบรวมในรูปแบบที่อ่านง่ายสำหรับสมาชิกด้านเทคนิคและที่ไม่ใช่ด้านเทคนิคขององค์กร ดังนั้น การวิเคราะห์ข้อมูลและการแสดงภาพข้อมูลจึงเป็นหน้าที่ความรับผิดชอบที่สำคัญที่สุดสองประการของ Data Analysts การค้นพบนี้ช่วยให้บริษัทต่างๆ คิดค้นโซลูชันที่มีข้อมูลเป็นศูนย์กลางสำหรับปัญหาทางธุรกิจ

นักวิเคราะห์ข้อมูลต้องมีความเฉียบแหลมทางธุรกิจที่แข็งแกร่งควบคู่ไปกับทักษะทางเทคนิคอื่นๆ เช่น การเขียนโปรแกรม การทำเหมืองข้อมูล การทำความสะอาดและการรวมข้อมูล การสร้างภาพข้อมูล คลังข้อมูล และระบบธุรกิจอัจฉริยะ

เงินเดือน

เงินเดือนประจำปีเฉลี่ยของ นักวิเคราะห์ข้อมูล ในสหรัฐอเมริกาอยู่ที่ 76,920 ดอลลาร์ และช่วงเงินเดือนทั่วไปอยู่ระหว่าง 67,585 ดอลลาร์ – 85,873 ดอลลาร์ต่อปี

เรียนรู้วิทยาศาสตร์ข้อมูลออนไลน์: ข้อดีของ upGrad

ถึงตอนนี้ เห็นได้ชัดว่า Data Science เป็นหนึ่งในโดเมนที่เกิดขึ้นและมีแนวโน้มมากที่สุดแห่งศตวรรษที่ 21 งาน Data Science มีการเติบโตอย่างรวดเร็วในอาชีพและแพ็คเกจรายปีที่หนักหน่วง ดังนั้นใครก็ตามที่ต้องการใช้ประโยชน์จากโอกาสอันยอดเยี่ยมนี้จะต้องลงทะเบียนในหลักสูตรวิทยาศาสตร์ข้อมูลหรือโปรแกรมการรับรอง

upGrad เสนอหลักสูตร Data Science ที่ยอดเยี่ยมสามหลักสูตรร่วมกับ IIIT-Bangalore ซึ่งสามารถช่วยให้คุณเริ่มต้นอาชีพที่ประสบความสำเร็จใน Data Science:

1. ประกาศนียบัตร PG สาขาวิทยาศาสตร์ข้อมูล

หลักสูตรอนุปริญญานี้เป็นโปรแกรม 12 เดือนที่ขยายตัวเลือกความเชี่ยวชาญพิเศษห้าตัวเลือก – การเรียนรู้เชิงลึก, NLP, ระบบธุรกิจอัจฉริยะ/การวิเคราะห์ข้อมูล, การวิเคราะห์ธุรกิจ และวิศวกรรมข้อมูล หลักสูตรนี้ประกอบด้วยเครื่องมือ/ภาษาในการเขียนโปรแกรม 14 รายการ และโครงการอุตสาหกรรมกว่า 60 โครงการ

2. การรับรอง PG ใน Data Science

หลักสูตร Data Science ระยะสั้น 7 เดือนครอบคลุมการเขียนโปรแกรม Python, การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์โดยใช้ Python, การสร้างภาพโดยใช้ Python, SQL พื้นฐานและขั้นสูง, อัลกอริทึม ML พื้นฐานและขั้นสูง และ EDA ประกอบด้วยกรณีศึกษาและโครงการอุตสาหกรรมมากกว่า 7 รายการ

3. วิทยาศาสตรมหาบัณฑิตสาขาวิทยาศาสตร์ข้อมูล

นี่เป็นโปรแกรมปริญญาโท 18 เดือนใน Data Science ที่มีห้าความเชี่ยวชาญพิเศษ – Deep Learning, NLP, Business Intelligence/Data Analytics, Business Analytics และ Data Engineering หลักสูตรนี้ประกอบด้วยกรณีศึกษาและโครงการมากกว่า 60 รายการ

โปรแกรมเหล่านี้ออกแบบมาสำหรับคนทำงาน ดังนั้นหลักสูตรเหล่านี้จึงเป็นตัวเลือกที่สมบูรณ์แบบหากคุณกำลังมองหาจุดเปลี่ยนที่น่าตื่นเต้นในอาชีพของคุณ หลักสูตร upGrad มาพร้อมกับคำมั่นสัญญาว่าจะให้ความช่วยเหลือด้านอาชีพโดยเฉพาะ การให้คำปรึกษาส่วนบุคคล การแก้ปัญหาข้อสงสัยในเวลาที่เหมาะสม และโอกาสในการเข้าถึงทั่วโลก

เราหวังว่าสิ่งนี้จะช่วยได้!