ความเชี่ยวชาญเฉพาะด้านของ Data Science & คุณควรเลือกอันไหน [2022]

การทำความเข้าใจโอกาสทางอาชีพในวิทยาศาสตร์ข้อมูล

วิทยาศาสตร์ข้อมูล และ ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ได้กลายเป็นตัวเลือกอาชีพยอดนิยม ผู้สมัครพบว่าพื้นที่นี้เฟื่องฟู เนื่องจากการนำไปใช้ในการวิจัย วิศวกรรม ความปลอดภัยทางไซเบอร์ การวิเคราะห์ และการตลาด ผู้เชี่ยวชาญจากหลากหลายสาขาวิชากำลังเจาะลึกเข้าไปในโดเมนเฉพาะของวิทยาศาสตร์ข้อมูล เพื่อใช้การวิเคราะห์ที่หลากหลายและทำให้ระบบเรียนรู้ด้วยตนเอง

ผู้เชี่ยวชาญสามารถสร้างอัลกอริทึมหรือใช้เครื่องมือเพื่อจัดระเบียบและจัดการข้อมูลขนาดใหญ่เหล่านี้ได้ โดเมนนี้ได้นำโอกาสทางอาชีพใหม่ๆ บทบาทงานของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นหนึ่งในบทบาทที่โดดเด่นที่สุดของพวกเขาทั้งหมด ในบทความนี้ คุณจะได้เรียนรู้เกี่ยวกับ ความเชี่ยวชาญพิเศษด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล ต่างๆ ที่ พร้อมให้เลือกสรรเพื่อความก้าวหน้าในอาชีพการงานที่ดีขึ้น

อ่าน: อาชีพใน Data Science

สาขาความเชี่ยวชาญด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่คุณมุ่งเน้นได้

อัลกอริทึม AI สามารถขับเคลื่อนระบบต่างๆ ด้วยการวิเคราะห์ คาดการณ์ และคำแนะนำขั้นสูง ข้อมูลเป็นตัวเปิดใช้งานที่ทำให้อัลกอริธึมเหล่านี้สามารถให้ผลลัพธ์ที่ดีและดีขึ้นได้ ดังนั้นจึงมีบทบาทที่หลากหลายและ ความเชี่ยวชาญเฉพาะด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล ที่ผู้สมัครสามารถเลือกเพื่อพัฒนาความเข้าใจที่เฉพาะเจาะจงมากขึ้นของโดเมนย่อยนั้น

บริษัทจ้างพนักงานที่มีทักษะเฉพาะทางในแนวดิ่งของวิทยาศาสตร์ข้อมูล โปรดทราบว่าคุณต้องมีความเฉพาะเจาะจงมากในขณะเลือกความเชี่ยวชาญพิเศษของคุณ (ตามความสนใจหรือประสบการณ์เบื้องหลังของคุณ)

1. การขุดข้อมูลและการวิเคราะห์ทางสถิติ

ทั้งการทำเหมืองข้อมูลและการวิเคราะห์ทางสถิติแสดงถึงแนวทางการเรียนรู้จากข้อมูล ในบทบาทเฉพาะทางนี้ ผู้ที่ต้องการเรียนรู้เกี่ยวกับการค้นพบและระบุโครงสร้างที่มีความหมายจากข้อมูลและการทำแผนที่ทั้งหมดเข้าด้วยกันเพื่อสร้างข้อมูลที่มีความหมาย

ช่วยให้เราสามารถจัดเตรียมการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจด้วยแบบจำลองการคาดการณ์สำหรับการแยกรูปแบบและแนวโน้มของข้อมูล ผู้เชี่ยวชาญจะตรวจสอบปัญหาทางธุรกิจและตีความว่าเป็นคำถามเกี่ยวกับข้อมูล เครื่องมือทางสถิติและอัลกอริธึมที่ป้อนด้วยข้อมูลจำนวนมหาศาลช่วยสร้างแบบจำลองการคาดการณ์เพื่อตอบคำถามที่เกี่ยวข้องกับธุรกิจทั้งหมด

ตำแหน่งงาน: นักสถิติ นักวิเคราะห์ข้อมูล นักวิเคราะห์ธุรกิจ

อ่าน: แนวคิดโครงการขุดข้อมูลสำหรับผู้เริ่มต้น

2. ระบบธุรกิจ อัจฉริยะและการวางกลยุทธ์

นี่เป็นอีกหนึ่งความเชี่ยวชาญด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่กำลังเฟื่องฟู เนื่องจากบริษัทส่วนใหญ่ต้องการมีผู้เชี่ยวชาญด้าน BI บางคน Business Intelligence เป็นโดเมนที่นักวิเคราะห์ต้องแปลงข้อมูลให้เป็นข้อมูลเชิงลึกที่สามารถช่วยขับเคลื่อนธุรกิจที่มีศักยภาพสูงสุด โดเมนเฉพาะทางนี้ช่วยให้สามารถปลูกฝังแหล่งข้อมูลส่วนหลังได้อย่างแม่นยำและง่ายดาย

นอกจากนี้ยังมีโซลูชันการวิเคราะห์ที่ปรับให้เหมาะกับปัญหาที่ร้ายแรงต่อธุรกิจ และสามารถระบุและคาดการณ์การแข่งขันของตลาดได้ โดเมนเฉพาะของวิทยาศาสตร์ข้อมูลนี้ยังมีหน้าที่รับผิดชอบในการค้นหาส่วนสำคัญของการสูญเสียรายได้และตระหนักว่าบริษัทต้องปรับปรุงในส่วนใด เป็นไปได้โดยการขุดชุดข้อมูลที่ซับซ้อนโดยใช้ซอฟต์แวร์ BI และวิเคราะห์แนวโน้มธุรกิจของคู่แข่ง

ตำแหน่งงาน: BI Engineer, Data Strategist, BI Analyst, BI Developer

เรียนรู้ หลักสูตรวิทยาศาสตร์ข้อมูล จากมหาวิทยาลัยชั้นนำของโลก รับโปรแกรม PG สำหรับผู้บริหาร โปรแกรมประกาศนียบัตรขั้นสูง หรือโปรแกรมปริญญาโท เพื่อติดตามอาชีพของคุณอย่างรวดเร็ว

3. วิศวกรรมข้อมูลและคลังข้อมูล

วิศวกรรมข้อมูลเป็นแนวทางในการแปลงข้อมูลให้อยู่ในรูปแบบที่มีความหมาย เพื่อให้ผู้เชี่ยวชาญสามารถใช้ข้อมูลเหล่านั้นเพื่อการวิเคราะห์ที่เข้มข้นได้ วิศวกรข้อมูลรวมข้อมูลจากแหล่งที่ต่างกันหลายแหล่งและจัดโครงสร้างด้วยการสืบค้นข้อมูลเฉพาะกิจเพื่อให้มีรูปแบบที่มีความหมายสำหรับการตัดสินใจ

ความเชี่ยวชาญพิเศษด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลนี้เกี่ยวข้องกับการจัดการแหล่งที่มา การจัดเตรียม เสียง การจัดเก็บ และการเรียกข้อมูลสำหรับนักวิเคราะห์ข้อมูลและผู้เชี่ยวชาญด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลอื่นๆ อ่านวิธีการเป็นวิศวกรข้อมูล

ตำแหน่งงาน: นักวิเคราะห์ข้อมูล, ผู้เชี่ยวชาญด้านฐานข้อมูล, วิศวกรข้อมูล

4. การสร้างภาพข้อมูล

วัฒนธรรมของอารยธรรมมนุษย์ส่วนใหญ่เป็นภาพ ซึ่งรวมถึงทุกอย่างตั้งแต่ศิลปะและการโฆษณา ไปจนถึงความบันเทิงและการเรียนรู้ มันจะมีผลกระทบอย่างมากและเข้าใจง่ายเมื่อเรานึกภาพอะไรก็ได้ การสร้างภาพข้อมูลเป็นโดเมน ความเชี่ยวชาญด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล ที่รับผิดชอบในการแสดงข้อมูลและข้อมูลในรูปแบบกราฟิก

โดยใช้เครื่องมือการแสดงภาพ เช่น กราฟ ตาราง แผนภูมิ พล็อต อินโฟกราฟิก และแผนที่ เครื่องมือเหล่านี้เป็นวิธีที่ดีกว่ามากในการทำความเข้าใจแนวโน้ม การแข่งขัน ค่าผิดปกติ อัตราการเติบโต รูปแบบข้อมูล และสถานการณ์ด้วยการผสมสีและการออกแบบกราฟิก การนำเสนอข้อมูลในรูปแบบที่ดึงดูดสายตาเป็นขอบเขตเฉพาะของนักวิเคราะห์ธุรกิจและนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล ในการแสดงข้อมูลเป็นภาพ ผู้เชี่ยวชาญสามารถปรับแต่งข้อมูลเพื่อแก้ไขภาพได้อย่างง่ายดาย ซึ่งทำให้การแสดงข้อมูลเป็นข้อมูลเป็นส่วนสำคัญของการวิเคราะห์ข้อมูล อ่านเกี่ยวกับโครงการสร้างภาพข้อมูล

ตำแหน่งงาน: Data Visualization Engineer, Software Developer, Data Scientist

5. การจัดการฐานข้อมูลและสถาปัตยกรรมข้อมูล

ในยุคของวิทยาศาสตร์ข้อมูลและบิ๊กดาต้า องค์กรและองค์กรจำเป็นต้องมีสถาปัตยกรรมข้อมูลแบบรวมศูนย์ที่สอดคล้องกับมาตรฐานอุตสาหกรรม หลังจากทำความสะอาดหรือขัดผิวสำเร็จแล้ว ข้อมูลจะถูกปรับใช้และบำรุงรักษาในฐานข้อมูลสำหรับธุรกรรมข้อมูลที่ซับซ้อนซึ่งสนับสนุนแอปพลิเคชัน บริการ หรือกลุ่มของบริการ

ตำแหน่งงาน: ผู้เชี่ยวชาญด้านฐานข้อมูล, ผู้ดูแลฐานข้อมูล, ผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูล

6. การวิเคราะห์ข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับการปฏิบัติงาน

นี่เป็นอีกหนึ่ง ความเชี่ยวชาญด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล ที่ไม่จำเป็นต้องมีทักษะด้านเทคนิคสูง ดังนั้น หากคุณคิดว่าตัวเองมีความกระตือรือร้นในการแก้ปัญหา นี่อาจเป็นงานที่เหมาะกับคุณ

การวิเคราะห์ข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับการปฏิบัติงานโดยตรงใช้เครื่องมือและข้อมูลที่ได้รับจากพนักงานคนอื่นๆ และสมาชิกขององค์กร เครื่องมือที่ป้อนด้วยข้อมูลจะค้นหาความเป็นไปได้ของการปรับปรุงภายในการดำเนินการต่างๆ (เช่น โลจิสติกส์ เทคโนโลยี ทรัพยากรบุคคล การเงิน) ของธุรกิจ

ตำแหน่งงาน: Planning Analyst, Decisions Analyst

7. การเรียนรู้ของเครื่องและผู้เชี่ยวชาญด้านความรู้ความเข้าใจ

แมชชีนเลิร์นนิงและการพัฒนาอัลกอริธึมทางปัญญาเป็นความเชี่ยวชาญเฉพาะทางด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ได้รับคะแนนสูงสุด ด้วยวิธีนี้ ผู้สมัครและผู้เชี่ยวชาญสามารถพัฒนาอัลกอริธึมและโซลูชั่นจากปัญญาประดิษฐ์ (AI) ได้

เราสามารถพิจารณาว่าโดเมนนี้เป็นโดเมนที่ใหญ่และซับซ้อนกว่าของการทำเหมืองข้อมูลและการวิเคราะห์ทางสถิติ ที่นี่ผู้เชี่ยวชาญมุ่งเน้นไปที่การป้อนข้อมูลผ่านอัลกอริธึมเพื่อฝึกโมเดล การสร้างไปป์ไลน์ของข้อมูล การทดสอบ A/B แหล่งข้อมูลที่สะดวก และการเปรียบเทียบระบบฐาน อัลกอริทึมที่ป้อนด้วยชุดข้อมูลช่วยเตรียมเครื่องให้เรียนรู้การตอบสนองทางปัญญาและการตัดสินใจ

องค์กรและบริษัทต่าง ๆ กำลังรวมเอาอัลกอริธึมที่ได้รับการฝึกอบรมจาก AI เข้าไว้ด้วยกันมากขึ้นเรื่อยๆ เพื่อประสิทธิภาพและการคาดการณ์ที่ดีขึ้น บริษัทจ้างผู้เชี่ยวชาญด้าน ML เพื่อสร้างอัลกอริธึมและแบบจำลองจริง ตลอดจนใช้เครื่องมือมาตรฐานอุตสาหกรรมและเทคนิคทางสถิติ อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องสามารถเพิ่มการหมุนเวียนโดยลดงานที่ซ้ำซากก่อนหน้านี้อย่างชาญฉลาดโดยแรงงานมนุษย์ที่น่าเบื่อ

ตำแหน่งงาน: ML Engineer, Data Scientist, Researchers, AI Specialist

8. การวิเคราะห์ข้อมูลตลาด

บทบาทนี้มาพร้อมกับความเชี่ยวชาญที่แตกต่างกันในระดับต่างๆ สำหรับบริษัท ที่นี่แหล่งข้อมูลภายนอก เช่น ข้อมูลการขายและการตลาด ข้อมูลจากลูกค้าและประสบการณ์ของพวกเขา ติดตามประสิทธิภาพในอีคอมเมิร์ซและลอจิสติกส์ ค้นหาโอกาสใหม่ ๆ และลูกค้า

นักวิเคราะห์ข้อมูลการตลาดมีหน้าที่ในการวัด วิเคราะห์ และจัดการประสิทธิภาพทางการตลาดเพื่อประสิทธิผลและเพิ่มประสิทธิภาพผลตอบแทนจากการลงทุน การทำความเข้าใจลักษณะตลาดและความต้องการของลูกค้าจะช่วยลดค่าใช้จ่ายด้านการตลาดผ่านเว็บและเน้นให้เห็นข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับความชอบและแนวโน้มของลูกค้า

การวิเคราะห์ข้อมูลการตลาดใช้เครื่องมือและเทคนิคต่างๆ เช่น การตลาดผ่านการค้นหาที่เสียค่าใช้จ่าย ผลิตภัณฑ์ซอฟต์แวร์การตลาด การเพิ่มประสิทธิภาพกลไกค้นหา ฯลฯ และใช้ข้อมูลเหล่านั้นเพื่อใช้ประโยชน์จากการวิเคราะห์

ตำแหน่งงาน: Product Analyst, Market Analyst, Web Analyst

9. การวิเคราะห์ข้อมูลความปลอดภัยทางไซเบอร์

นักวิเคราะห์ข้อมูลความปลอดภัยทางไซเบอร์เป็นอีกหนึ่ง ความเชี่ยวชาญด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล ร่วมกับความปลอดภัยทางไซเบอร์ ที่นี่การวิเคราะห์ข้อมูลจะทำในเนื้อหาเพื่อความปลอดภัยทางไซเบอร์ การวิเคราะห์ข้อมูลทางไซเบอร์ขึ้นอยู่กับข้อมูลที่ได้รับจากเครื่องมือรักษาความปลอดภัยต่างๆ

บริษัทจ้างนักวิเคราะห์ข้อมูลความปลอดภัยทางไซเบอร์เพื่อออกแบบและปรับใช้อัลกอริทึมโดยใช้ชุดข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อตรวจหาจุดบกพร่องและจุดอ่อน คาดการณ์การโจมตีและภัยคุกคามในอนาคต ตลอดจนสร้างข้อมูลที่เป็นประโยชน์สำหรับการปรับปรุงความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัวของข้อมูลภายในองค์กรนั้น

การวิเคราะห์เหล่านี้มีหน้าที่ในการปกป้องทรัพยากรและแผนขององค์กรจากภัยคุกคามและอาชญากรรมทั้งภายนอกและภายใน

ตำแหน่งงาน: นักวิเคราะห์ความปลอดภัยทางไซเบอร์, นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล, นักวิเคราะห์ข้อมูล

อ่านเพิ่มเติม: เงินเดือนนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลในอินเดีย

บทสรุป

วิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นคำศัพท์ที่สามารถหลีกเลี่ยงคำจำกัดความเฉพาะใด ๆ ได้อย่างง่ายดายเนื่องจากมีลักษณะที่หลากหลายและขอบเขตการใช้งานที่หลากหลาย มีโดเมนแบบสหวิทยาการอื่นๆ เช่น คลาวด์ การดูแลสุขภาพ การเงิน การออกแบบ ฯลฯ ที่ใช้ Data Science เพื่อให้ข้อมูลเชิงลึกสำหรับการเติบโตขององค์กร