ขอบเขตในอนาคตของวิทยาศาสตร์ข้อมูล – 4 เหตุผลในการเรียนรู้วิทยาศาสตร์ข้อมูล

ข้อมูลครองโลกที่เราอาศัยอยู่ และในความเป็นจริง ได้รับการขนานนามว่าเป็น "น้ำมัน" แห่งศตวรรษที่ 21 ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา โลกได้เห็นการเพิ่มขึ้นของข้อมูลที่เพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง ต้องขอบคุณการเติบโตของโซเชียลมีเดีย สมาร์ทโฟน และ Internet of Things ปริมาณข้อมูลที่เรามีอยู่ในปัจจุบันนั้นเหนือจินตนาการ ตามที่ Eric Schmidt แห่ง Alphabet อ้างว่า ทุกๆ 48 ชั่วโมง เราสร้างจำนวนข้อมูลที่มนุษย์สร้างขึ้นตั้งแต่รุ่งอรุณของอารยธรรมจนถึง 15 ปีที่แล้ว แล้วเราจะเข้าใจข้อมูลจำนวนมหาศาลได้อย่างไร?

Data Science คืออะไร?

พูดง่ายๆ ก็คือ Data Science เป็นการผสมผสานระหว่างคณิตศาสตร์ การเขียนโปรแกรม สถิติ การวิเคราะห์ข้อมูล และการเรียนรู้ของเครื่อง ด้วยการรวมสิ่งเหล่านี้เข้าด้วยกัน Data Science ใช้อัลกอริธึมขั้นสูงและวิธีการทางวิทยาศาสตร์ในการดึงข้อมูลและข้อมูลเชิงลึกจากชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ทั้งแบบมีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง การถือกำเนิดของ Big Data และ Machine Learning ได้กระตุ้นให้เกิดการเติบโตของ Data Science ปัจจุบัน Data Science ถูกใช้ในอุตสาหกรรมต่างๆ ควบคู่กันไป ซึ่งรวมถึงธุรกิจ การดูแลสุขภาพ การเงิน และการศึกษา

การใช้วิทยาศาสตร์ข้อมูล

กรณีการใช้งานทั่วไปของ Data Science ที่พุ่งเข้ามาในชีวิตประจำวันของคุณคือเครื่องมือแนะนำ เมื่อใดก็ตามที่คุณอยู่ใน Amazon หรือ Netflix คุณเห็นคำแนะนำส่วนบุคคลที่ระบุว่า "สิ่งที่คุณอาจชอบ" หรือไม่ นั่นเป็นตัวอย่างคลาสสิกของอัลกอริธึม Data Science ที่ติดตามและทำความเข้าใจรูปแบบการค้นหาและการซื้อของผู้ใช้ จากนั้นจึงรวบรวมรายการคำแนะนำที่กำหนดเอง

เนื่องจากข้อมูลเป็นพลังที่อยู่ทุกหนทุกแห่งที่ปกครองชีวิตเราในตอนนี้ งานในพื้นที่นี้จึงเฟื่องฟูอย่างที่ไม่เคยเป็นมาก่อน วิศวกรบิ๊กดาต้า วิศวกรแมชชีนเลิร์นนิง และนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล เป็นงานที่เกิดขึ้นใหม่สามอันดับแรกบน LinkedIn นับตั้งแต่ปี 2012 ตำแหน่งงานสำหรับ Data Scientists เพิ่มขึ้นกว่า 650% จึงทำให้ Data Science เป็นหนึ่งในสาขาวิชาชีพที่ร้อนแรงที่สุดในปัจจุบัน ไม่น่าแปลกใจเลยที่ผู้เชี่ยวชาญจากสายอาชีพต่างๆ จะยกระดับฐานความรู้ของตนเพื่อเปลี่ยนผ่านไปสู่สาขาใหม่ๆ ของ Data Science

ขอบเขตอนาคตของวิทยาศาสตร์ข้อมูล

ก่อนที่การปฏิวัติทางดิจิทัลจะเกิดขึ้น ข้อมูลที่เรามีอยู่นั้นส่วนใหญ่มีโครงสร้างและมีขนาดค่อนข้างเล็ก ด้วยเหตุนี้ เครื่องมือ BI แบบเดิมจึงเพียงพอที่จะวิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดเล็กและมีโครงสร้างเหล่านี้ อย่างไรก็ตาม การเติบโตแบบทวีคูณของข้อมูลในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมาได้เปลี่ยนสมการทั้งหมด ได้อย่างไร?

ตรงกันข้ามกับชุดข้อมูลแบบดั้งเดิม (ซึ่งส่วนใหญ่เป็นโครงสร้าง) ข้อมูลที่สร้างขึ้นในปัจจุบัน (จากแหล่งต่างๆ เช่น โซเชียลมีเดีย ธุรกรรมทางการเงิน และบันทึก ไฟล์มัลติมีเดีย พอร์ทัลออนไลน์ ฯลฯ) ส่วนใหญ่จะเป็นแบบกึ่งโครงสร้างหรือไม่มีโครงสร้าง ปัจจุบัน ข้อมูลมากกว่า 80% ของโลกไม่มีโครงสร้าง

ในแต่ละปีที่ผ่านไป ข้อมูลจะยังคงเพิ่มขึ้นและเพิ่มไปยังกองข้อมูลจำนวนมหาศาลที่มีอยู่แล้วเท่านั้น เป็นไปไม่ได้ที่เครื่องมือ BI แบบดั้งเดิมจะวิเคราะห์ชุดข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างจำนวนมากเช่นนี้ พวกเขาต้องการเครื่องมือวิเคราะห์ขั้นสูงและชาญฉลาดมากขึ้นสำหรับการจัดเก็บ ประมวลผล และวิเคราะห์ข้อมูล นี่คือจุดที่ Data Science ช่วยสร้างความแตกต่าง

ในขณะที่องค์กรต่างๆ เปิดรับ Big Data, AI และ ML มากขึ้นเรื่อยๆ ความต้องการผู้เชี่ยวชาญด้าน Data Science ที่มีทักษะก็เพิ่มมากขึ้นเรื่อยๆ ในความเป็นจริง Harvard Business Review ถึงกับยกย่องงานของ Data Scientist ว่าเป็นงานที่เซ็กซี่ที่สุดในศตวรรษที่ 21

ต้องขอบคุณ Data Science ที่เปิดโอกาสให้โอกาสใหม่ๆ และน่าตื่นเต้น ซึ่งเปลี่ยนแปลงวิธีที่เรามองโลกรอบตัวเราอย่างต่อเนื่อง การมีส่วนร่วมของ Data Science ในการเปลี่ยนแปลงชีวิตมนุษย์ให้ดีขึ้นนั้นมีมากมายมหาศาล

ตัวอย่างเช่น เมื่อคุณเชื่อมต่อสมาร์ทโฟนของคุณกับอุปกรณ์อัจฉริยะและฮับ IoT คุณสามารถตรวจสอบสิ่งที่เกิดขึ้นในบ้านและรอบ ๆ บ้านของคุณได้แม้ในขณะที่คุณไม่อยู่ การช็อปปิ้งออนไลน์ง่ายขึ้นมาก ด้วยอัลกอริธึมขั้นสูงที่สามารถเข้าใจรสนิยมและความชอบของผู้ใช้แต่ละคน และสร้างรายการคำแนะนำสำหรับพวกเขา ธุรกรรมทางการเงินออนไลน์ไม่เคยปลอดภัยเท่านี้มาก่อน โดยได้รับความอนุเคราะห์จากอัลกอริธึมการฉ้อโกงและการตรวจจับความเสี่ยงของ Data Science

ไม่เพียงแค่นี้ Data Science ยังมีส่วนสนับสนุนอย่างมากต่อภาคส่วนการดูแลสุขภาพ อัลกอริทึมและแอปพลิเคชันของ Data Science มีอยู่ใน Genomics, การพัฒนายา, การวิเคราะห์ภาพทางการแพทย์, การตรวจสอบระยะไกล เป็นต้น

เนื่องจาก Data Science ยังคงเป็นสาขาที่กำลังพัฒนา จึงมีอะไรอีกมากมายให้คาดหวังจากมันในอนาคต มาดูแนวโน้มที่น่าสนใจของ Data Science ที่อาจเป็นจริงในอนาคตอันใกล้นี้กัน:

• แม้ว่า IoT จะเป็นความเป็นจริงที่เชื่อมต่ออุปกรณ์อัจฉริยะอยู่แล้ว แต่ในอนาคต เราอาจตั้งตารอที่จะได้เป็นส่วนหนึ่งของ Intelligent Digital Mesh ซึ่งเป็นศูนย์กลางของแอป อุปกรณ์ และผู้คนที่ทำงานร่วมกัน
• การตลาดผลิตภัณฑ์และการบริการลูกค้าจะปฏิวัติโดยแชทบอทขั้นสูง Virtual Reality (VR) และ Augmented Reality (AR) เราอาจตั้งตารอเวลาที่ประสบการณ์ของลูกค้าส่วนบุคคลจะรวมถึงการจำลองแบบสด การสาธิตเชิงโต้ตอบ การแสดงภาพโซลูชันที่เสนอ
• บล็อกเชนอาจกลายเป็นกระแสหลัก ไม่เพียงแต่จะจำกัดเฉพาะภาคการเงินเท่านั้น แต่บล็อกเชนจะนำไปใช้กับการดูแลสุขภาพ การธนาคาร ประกันภัย และอุตสาหกรรมอื่นๆ
• ระบบ ML อัตโนมัติและ Augmented Analytics ร่วมกันจะเปลี่ยนโฉม Predictive Analytics และยกระดับไปอีกระดับ Predictive Analytics จะช่วยเปลี่ยนโฉมหน้าของการดูแลสุขภาพ
• ตำแหน่งงานของ 'นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล' จะได้รับการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่เพื่อรวมบทบาทที่หลากหลาย ในขณะที่เทคโนโลยี Data Science และ AI ยังคงก้าวหน้าต่อไป Data Scientists จะต้องพัฒนาเพื่อให้ทันกับเส้นโค้งการเรียนรู้แบบไดนามิกของ Data Science

นี่เป็นเพียงความเป็นไปได้เพียงเล็กน้อยที่ Data Science จะนำมาสู่โลกของเราในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า

ทำไมต้องเรียน Data Science?

หากเหตุผลที่กล่าวข้างต้นไม่เพียงพอที่จะโน้มน้าวคุณเกี่ยวกับความสำคัญของการเรียนรู้ Data Science อาจเป็นเพราะสาเหตุสี่ประการต่อไปนี้

ข้อมูลคือเชื้อเพลิงแห่งศตวรรษที่ 21

Simon Quinton กล่าว ว่า "หาก Analytics เป็นเครื่องมือ ข้อมูลคือเชื้อเพลิงแห่งศตวรรษที่ 21" หากไม่มีข้อมูล ธุรกิจต่างๆ จะไม่สามารถค้นพบข้อมูลเชิงลึกที่เป็นประโยชน์ซึ่งจะช่วยปรับปรุงธุรกิจของตนได้ ท้ายที่สุดแล้ว ข้อมูลลูกค้าที่สำคัญทั้งหมดจะมาจากไหนถ้าไม่ใช่เพื่อข้อมูล หากไม่มีข้อมูลลูกค้า จะไม่สามารถปรับปรุงความพึงพอใจของลูกค้าหรือสร้างรายการคำแนะนำส่วนบุคคลได้

อุปสงค์-อุปทาน ขัดแย้ง.

ดังที่เราได้กล่าวไว้ก่อนหน้านี้ ความต้องการผู้เชี่ยวชาญด้าน Data Science ที่มีทักษะ ซึ่งรวมถึง Data Scientists, ML และ AI Engineers กำลังเพิ่มขึ้น อย่างไรก็ตาม อุปทานของผู้เชี่ยวชาญที่มีทักษะในสาขานี้เพิ่มขึ้นในอัตราที่ช้ากว่ามาก IBM ยืนยันว่าภายในปี 2020 Data Science จะใช้ส่วนแบ่ง 28% ของงานดิจิทัลทั้งหมด แต่น่าเสียดายที่ตำแหน่งงานว่างยังคงว่างสูงสุด 45 วันเนื่องจากขาดผู้สมัครที่มีความสามารถ นอกจากนี้ รายงาน The Quant Crunch ของ IBM ระบุว่า:

“ทักษะการเรียนรู้ของเครื่อง บิ๊กดาต้า และวิทยาการข้อมูลเป็นสิ่งที่ท้าทายที่สุดในการรับสมัคร และอาจสร้างการหยุดชะงักที่ยิ่งใหญ่ที่สุดหากไม่ได้รับการเติมเต็ม”

ด้วยตำแหน่งงานว่างมากมายใน Data Science ตอนนี้เป็นเวลาเพิ่มทักษะและใช้ประโยชน์จากโอกาสทอง!

อาชีพที่ร่ำรวยและมีรายได้สูง

Data Science เป็นสาขาการศึกษาขั้นสูงและพิเศษเฉพาะ และไม่ต้องสงสัยเลยว่าผู้เชี่ยวชาญในสาขานี้สร้างรายได้มหาศาล ตัวอย่างเช่น ตาม PayScale เงินเดือนเฉลี่ยของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลในอินเดียคือ 6,99,928 รูปี และเงินเดือนเฉลี่ยของนักวิเคราะห์ข้อมูลคือ รูปี 4,04, 924 ตำแหน่งงานทั้งหมดใน Data Science มีระดับเงินเดือนใกล้เคียงกันมาก ส่วนที่ดีที่สุด – เนื่องจาก Data Science ยังคงพัฒนา คุณจะไม่มีอาชีพที่หยุดนิ่ง จะมีโอกาสมากมายในการเรียนรู้ พัฒนาทักษะ และรับเงินมากขึ้น

มีความยืดหยุ่นสูงพร้อมตำแหน่งงานมากมาย

Data Science เป็นสาขาที่หลากหลายซึ่งมีการใช้งานในทุกอุตสาหกรรม รวมถึงการดูแลสุขภาพ การธนาคาร อีคอมเมิร์ซ ธุรกิจ และบริการให้คำปรึกษา อย่างไรก็ตาม มีเพียงไม่กี่คนที่มีทักษะที่จำเป็นในการทำให้มันใหญ่ใน Data Science นอกจากนี้ บทบาทงานของ Data Science มักจะมีทักษะที่ทับซ้อนกัน ซึ่งมอบความยืดหยุ่นและความคล่องตัวในระดับหนึ่งแก่ผู้เชี่ยวชาญด้าน Data Science มีตำแหน่งว่างมากมายให้กรอก แต่มีผู้สมัครไม่มากนักที่จะเติมตำแหน่งเหล่านั้น

Data Science ไม่เพียงแต่ช่วยให้องค์กรเข้าใจกลุ่มเป้าหมาย ตลาด และความเสี่ยงที่เกี่ยวข้องกับธุรกิจเท่านั้น แต่ยังช่วยให้องค์กรเหล่านี้ได้ใกล้ชิดกับลูกค้ามากขึ้นด้วยความช่วยเหลือจากข้อมูล สาขาวิชาที่มีแนวโน้มว่าจะมอบโอกาสในการทำงานที่ยอดเยี่ยมให้กับผู้สนใจ Data Science เป็นสาขาที่มีความอิ่มตัวน้อยกว่า จ่ายสูง และเกิดใหม่ รับประกันการเติบโตและการพัฒนาอย่างต่อเนื่องสำหรับมืออาชีพที่มุ่งมั่น

หากคุณอยากเรียนรู้เกี่ยวกับวิทยาศาสตร์ข้อมูล ลองดู โปรแกรม Executive PG ของ IIIT-B & upGrad ใน Data Science ซึ่งสร้างขึ้นสำหรับมืออาชีพที่ทำงานและมีกรณีศึกษาและโครงการมากกว่า 10 รายการ เวิร์กช็อปภาคปฏิบัติจริง การให้คำปรึกษากับผู้เชี่ยวชาญในอุตสาหกรรม 1 -on-1 พร้อมที่ปรึกษาในอุตสาหกรรม การเรียนรู้มากกว่า 400 ชั่วโมงและความช่วยเหลือด้านงานกับบริษัทชั้นนำ