วิชาบังคับก่อนสำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล: ไม่ใช่สิ่งที่คุณคิด

บทนำ

ทุกอุตสาหกรรมในปัจจุบันอาศัยความเข้าใจในข้อมูลที่สร้างขึ้นผ่านกระบวนการและผลิตภัณฑ์ หากต้องการขยายไปสู่พื้นที่ตลาดในวงกว้าง ธุรกิจต้องทำงานกับจุดแข็งของผลิตภัณฑ์ที่มีอยู่ก่อนแล้วจึงเจาะพื้นที่ตลาดที่ไม่ได้ใช้

อุตสาหกรรมทั้งหมดมาพร้อมกับชุดของกระบวนการที่คล่องตัวในโฟลว์การปฏิบัติงานและแผนกสนับสนุนอื่นๆ การทำงานกับข้อมูลทั้งหมดที่สร้างขึ้นจากทุกที่ทำให้มีความต้องการมืออาชีพเพิ่มขึ้น

ผู้เชี่ยวชาญที่นี่ต้องพร้อมเพื่อตอบสนองความต้องการทางธุรกิจที่เฉพาะเจาะจง นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลคือผู้เชี่ยวชาญที่มีทักษะความรู้ด้านเทคนิค พวกเขามีความสามารถในการวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมหาศาลที่พวกเขาสามารถแตะพื้นที่ปัญหาได้อย่างง่ายดายและยังเดินเข้าไปในพื้นที่ปัญหาที่ซ่อนเร้นที่ไม่ได้ใช้

วัตถุประสงค์โดยรวมคือการนำผลลัพธ์ทางธุรกิจที่สำคัญและผลกำไรที่โดดเด่นมากขึ้นในโดเมน

โอกาสในตลาด

ผู้เชี่ยวชาญและนักศึกษาใหม่จำนวนมากรวมตัวกันเพื่อเข้าสู่สาขา Data Science เป็นงานที่ผสมผสานระหว่างการวิเคราะห์ข้อมูล วิทยาศาสตร์ และเครื่องมือการจัดการ ต้องการโปรไฟล์การทำงานท่ามกลางข้อมูลจำนวนมหาศาลที่ต้องการโซลูชันเพื่อผลลัพธ์ทางธุรกิจ อ่าน: ทักษะที่จำเป็นในการเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล

ความต้องการที่เพิ่มขึ้นของอุตสาหกรรมได้นำไปสู่การเติบโตของ Data Scientists ตาม รายงาน ภายในปี 2026 จำนวนงานนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจะเพิ่มขึ้น 19% และจะมีการสร้างโพสต์ใหม่ประมาณ 5,400 โพสต์

มีความคาดหวังเกี่ยวกับการเติบโตของโครงสร้างเงินเดือนนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล โอกาสในการส่งเสริมเชิงสะท้อนกำลังเพิ่มขึ้นด้วยปริมาณงานที่เพิ่มขึ้น

ความท้าทาย

ความท้าทายหลายประการเกิดขึ้นจากข้อมูลจำนวนมหาศาลและความแตกต่างในอุตสาหกรรมที่ต้องการการดูแลจัดการเพื่อส่งมอบผลลัพธ์ที่ต้องการอย่างเฉพาะเจาะจง การทดสอบขยายจากการได้รับความรู้ในอุตสาหกรรมและทักษะที่อ่อนนุ่มในการทำงานจนถึงความเชี่ยวชาญด้านเทคนิคเกี่ยวกับการวิเคราะห์ข้อมูลและเครื่องมือการจัดการธุรกิจ

หากคุณกำลังวางแผนที่จะเข้าสู่โลกแห่งวิทยาศาสตร์ข้อมูล มีข้อกำหนดเบื้องต้นเฉพาะในโดเมนด้านเทคนิคและที่ไม่ใช่ด้านเทคนิคที่คุณต้องดำเนินการก่อนขั้นตอนแรก

ข้อกำหนดเบื้องต้นสำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล

ไม่จำเป็นเสมอไปสำหรับมืออาชีพที่จะมีพื้นฐานด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลมาก่อน

คุณอาจเป็นนักเรียนหรือนักศึกษาใหม่ที่กำลังพัฒนาความสนใจในสาขาวิทยาศาสตร์ข้อมูลและวางแผนที่จะรับประสบการณ์เฉพาะบุคคลในภาคส่วนนี้ หรือคุณอาจเป็นมืออาชีพที่จัดตั้งขึ้นในอุตสาหกรรมเดียวแต่ต้องการเข้าสู่หลักสูตรวิทยาศาสตร์ข้อมูลเพราะรักในข้อมูลหรือความสนใจที่เพิ่มขึ้นและความต้องการข้อเสนอโปรไฟล์

ข้อกำหนดเบื้องต้นที่ความต้องการของฟิลด์ถูกจัดประเภทดังนี้:

เกี่ยวกับการศึกษา

โปรไฟล์ Data Scientist แตกต่างกันไปตามระดับผู้เชี่ยวชาญและโปรไฟล์การศึกษาและประสบการณ์ของคุณ ปริญญาตรีขั้นต่ำเป็นสิ่งจำเป็นในการเรียนหลักสูตรวิทยาศาสตร์ข้อมูล ปริญญาตรี/โทที่ศึกษาในสาขาวิชา STEM ใด ๆ พิสูจน์ได้ว่าเป็นประโยชน์เนื่องจากเป็นการวางรากฐานให้กับความรู้ทางคณิตศาสตร์หรือสถิติขั้นพื้นฐานที่จะพิสูจน์ให้เห็นว่ามีความสำคัญสูงสุดในอนาคต

เมื่อเริ่มต้นด้วยการวิจัยนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล คุณต้องได้รับข้อกำหนดที่จำเป็นสำหรับโปรไฟล์งานในอุตสาหกรรมนี้ แหล่งข้อมูลที่กล่าวถึงบนเว็บสำหรับการทำงานในฐานะนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจะต้องแสดงข้อกำหนดทักษะและความเชี่ยวชาญจำนวนมากเพื่อให้เข้ากับเกณฑ์ นั่นไม่ใช่กรณีเสมอไป

ด้วยคุณสมบัติที่เพิ่มขึ้น ความรู้และโปรไฟล์งานจะเพิ่มขึ้นพร้อมกัน แต่สิ่งที่สอนในขอบเขตทฤษฎีและสิ่งที่คุณจะได้รับจากการทำงานอย่างมืออาชีพย่อมมีความแตกต่างอยู่เสมอ

ปริญญาเอกที่ไม่มีประสบการณ์จะไม่เท่ากับผู้สมัครคนอื่นที่มีวุฒิการศึกษาระดับปริญญาโท แต่มีประสบการณ์สามปี

ต่อไปนี้เป็นความต้องการทางเทคนิคและไม่ใช่ทางเทคนิคของการค้า:

เทคนิค

• คณิตศาสตร์

ผู้เชี่ยวชาญและนักศึกษาจากภูมิหลังที่แตกต่างกันในด้านวิทยาการคอมพิวเตอร์ วิศวกรรมศาสตร์ เศรษฐศาสตร์ คณิตศาสตร์หรือปฏิบัติการ และการวิจัยเข้าสู่อุตสาหกรรมการพัฒนาธุรกิจ

ไม่จำเป็นทั้งหมดสำหรับการประกอบอาชีพด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล ความจำเป็นสูงสุดคือต้องมีพื้นฐานที่ชัดเจนและมั่นคงบนแนวคิดทางคณิตศาสตร์และสถิติ

ความต้องการในขอบเขตของวิทยาศาสตร์ข้อมูลส่วนใหญ่เกี่ยวกับแนวคิดทางสถิติที่ชัดเจนของข้อมูลซึ่งเรียกร้องให้มีการวิเคราะห์เพื่อสร้างวิธีแก้ไขปัญหาที่สามารถใช้การได้ในพื้นที่ปัญหา ดังนั้นการศึกษาภูมิหลังใดๆ จะเสร็จสิ้น แต่พื้นฐานทางสถิติและคณิตศาสตร์ที่ขัดเกลาและมั่นคงคือการเรียกระดับเริ่มต้น

• การเขียนโปรแกรม

คุณไม่จำเป็นต้องเป็นโปรแกรมเมอร์ขั้นสูงโดยเฉพาะ ยังคงเป็นการดีที่สุดถ้าคุณมีความเข้าใจพื้นฐานที่ชัดเจนเกี่ยวกับแนวคิดที่เกี่ยวข้องกับการเขียนโปรแกรม แนวคิดการเขียนโปรแกรมเช่น C, C ++ หรือ Java จะช่วยเร่งวิธีการเรียนรู้การเขียนโปรแกรมวิทยาศาสตร์ข้อมูล

ไม่จำเป็นต้องเป็นโปรแกรมเมอร์ที่ไม่ยอมใครง่ายๆ เพื่อช่วยวิเคราะห์ข้อมูลส่วนต่างๆ ที่แพร่หลาย เขียนคำพูดอย่างมีประสิทธิภาพเพื่ออธิบายพื้นที่ปัญหาและทำงานกับข้อมูลขนาดใหญ่ วิทยาศาสตร์ข้อมูลทำงานกับเครื่องมือการเขียนโปรแกรมเช่น Python และ R แนวคิดเหล่านี้จะช่วยให้ผู้สมัครก้าวไปสู่ความเชี่ยวชาญด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลได้ไกล

• SQL

SQL หรือภาษาคิวรีที่มีโครงสร้างเป็นหนึ่งในเครื่องมือหลักที่จำเป็นสำหรับประสบการณ์การเขียนโปรแกรมในวิทยาศาสตร์ข้อมูล

นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลใช้เวลาอย่างมีความหมายในการเขียน SQL และสคริปต์ที่เกี่ยวข้องเพื่อความมั่นคงในการทำงาน คุณจำเป็นต้องรู้วิธีเขียน SQL พื้นฐาน แก้แบบสอบถาม SQL และคุ้นเคยกับกลุ่ม เข้าร่วม หรือสร้างดัชนี

ไม่มีการผูกมัดสำหรับคุณในการได้รับความเป็นเลิศในการบริหารฐานข้อมูลเพื่อทำงานเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล เพราะพื้นฐานของ SQL นั้นไม่คำนึงถึงเลเยอร์ด้านบน การวิเคราะห์ข้อมูลต้องมีพื้นฐานที่แข็งแกร่งซึ่งสามารถดึงข้อมูลจากฐานข้อมูลสำหรับคลัสเตอร์ Hadoop (ตัวอย่างภาษาที่ใช้)

• วิทยาศาสตร์ข้อมูล

คุณไม่จำเป็นต้องได้รับปริญญาด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลก่อนเข้าสู่โลกแห่งความเป็นมืออาชีพ วิทยาศาสตร์ข้อมูลต้องใช้พื้นฐานของสถิติและคณิตศาสตร์ซึ่งควรมีความชัดเจนเพื่อให้สามารถวิเคราะห์ปัญหาที่อยู่ในมือได้ ในการแก้ปัญหาทางธุรกิจ คุณต้องมีทักษะที่อ่อนนุ่ม เช่น การจัดการทีมและควบคุมโครงการเพื่อให้ตรงตามกำหนดเวลา

เพื่อให้มีความเข้าใจที่ดีขึ้นและมีภาพที่ชัดเจนของความต้องการของโปรไฟล์งานที่คุณเลือก คุณสามารถขอรับการรับรองนักวิเคราะห์ธุรกิจทางออนไลน์ รวมทั้งเรียนหลักสูตรต่างๆ เกี่ยวกับวิทยาศาสตร์ข้อมูล

• การเรียนรู้ของเครื่อง

การเรียนรู้ด้วยเครื่องเป็นหนึ่งในแนวคิดพื้นฐานของวิทยาศาสตร์ข้อมูลและเป็นส่วนที่ขาดไม่ได้เช่นกัน แมชชีนเลิร์นนิงจะเป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตรของคุณเมื่อคุณได้รับหลักสูตรออนไลน์เพื่อรับปริญญาจากมหาวิทยาลัย ดังนั้นจึงไม่จำเป็นที่ต้องรู้พื้นฐานของการเรียนรู้ของเครื่องก่อนเริ่มอาชีพ

การเรียนรู้ของเครื่องจะเป็นหนึ่งในความมุ่งมั่นในหลักสูตรวิทยาศาสตร์ข้อมูลทั้งหมด หลักสูตรการเรียนรู้ของเครื่องเพิ่มเติมทางออนไลน์จะช่วยคุณในการวิเคราะห์และองค์ประกอบพื้นฐานในการสร้างรากฐาน

• การทำงานกับข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลทำงานเพื่อวิเคราะห์สาเหตุของปัญหาทางธุรกิจและจัดเตรียมกรอบงานการแก้ปัญหาด้วยความช่วยเหลือของเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูล จะเป็นประโยชน์อย่างยิ่งหากคุณได้ใช้เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลยอดนิยม เช่น SAS, Hadoop, Spark หรือ R เพื่อทำความเข้าใจว่านักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลทำงานอย่างไร

ความคุ้นเคยกับเครื่องมือสถิติเชิงพรรณนา เช่น การแจกแจงแบบปกติ แนวโน้มศูนย์กลาง เคอร์โทซิส ความแปรปรวนจะนำทางคุณไปสู่ถนนสายยาว

ใบรับรองออนไลน์จัดทำขึ้นเพื่อช่วยให้คุณสร้างความเชี่ยวชาญที่จำเป็นต่อภาคสนามต่อไป

ไม่ใช่ด้านเทคนิค

• ความเฉียบแหลมทางธุรกิจ

ด้วยแนวคิดที่ว่าวิทยาศาสตร์ข้อมูลมีไว้เพื่อช่วยให้ธุรกิจสามารถแก้ปัญหาและค้นหาพื้นที่ปัญหาได้ จึงไม่มีประโยชน์ที่จะมีจุดแข็งทางเทคนิคในส่วนการวิเคราะห์ข้อมูลและไม่มีประโยชน์ในด้านความเฉียบแหลมทางธุรกิจ

ความเฉียบแหลมทางธุรกิจหมายถึงความรู้ทั่วไปเกี่ยวกับวิธีการทำงานของธุรกิจ แผนกใดบ้างที่จำเป็นและการประสานงานที่รัดกุมในการกำหนดการทำงานเป็นทีมเพื่อให้โครงการสำเร็จลุล่วงได้อย่างไร

คุณไม่สามารถเข้าใจแนวคิดในการดำเนินธุรกิจด้วยปริญญาตรี/ปริญญาโทในสาขาวิทยาศาสตร์เทคนิค และด้วยเหตุนี้หลักสูตรออนไลน์ที่จะช่วยให้คุณมีพื้นฐานการบริหารธุรกิจจะเป็นประโยชน์

จะให้ภาพรวมที่กว้างขึ้นว่าสิ่งต่าง ๆ จำเป็นต้องดำเนินการในองค์กรอย่างไรจากมุมมองทางธุรกิจ

• หลักการจัดการ

ในขณะที่ทำงานเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล คุณคาดหวังให้ทำงานเป็นทีม จัดการกำหนดเวลา จัดการงานโครงการ และประสานงานกับแผนกต่างๆ

ไม่ใช่ทุกสิ่งที่เป็นไปได้ด้วยประสบการณ์ทางเทคนิคที่คุณมี เพื่อที่คุณจะต้องตระหนักถึงเครื่องมือทางธุรกิจที่เฉพาะเจาะจงและหลักการจัดการ เช่น การจัดการทีม การสร้างความสัมพันธ์ การสั่งการ และการแบ่งงาน

• การสื่อสาร

ฐานที่มั่นเกี่ยวกับทักษะที่อ่อนนุ่ม เช่น การสื่อสาร ความเป็นผู้นำ การฟัง สัญชาตญาณ และการสร้างเครือข่ายเป็นสิ่งสำคัญเมื่อคุณจะทำงานในธุรกิจ

ไม่ว่าจะเป็นองค์กรขนาดเล็ก บริษัทข้ามชาติขนาดใหญ่ ทักษะที่อ่อนนุ่มช่วยให้คุณมีความรู้และการฝึกอบรมเกี่ยวกับวิธีการปฏิบัติตนและจัดการกับกลุ่มคนที่หลากหลายในทีมของคุณ เป้าหมายสูงสุดคือผลลัพธ์ที่ทำกำไร

• ปรีชาของข้อมูล

ความรักในข้อมูลและการทำงานกับข้อมูลจำนวนมหาศาลเป็นหนึ่งในลักษณะทั่วไปที่พบในนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูล อาชีพนี้ต้องการการวิเคราะห์ทางสถิติและการทำงานทางคณิตศาสตร์ในช่วงของข้อมูลที่อยู่ตรงหน้าคุณ ความคลั่งไคล้และความหลงใหลในการวิเคราะห์ข้อมูลจะช่วยคุณแก้ปัญหาที่ซับซ้อนในธุรกิจซึ่งไม่ใช่ทุกคน แม้แต่ผู้บริหารระดับสูงก็สามารถแก้ได้

บทสรุป

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นผู้เชี่ยวชาญที่มีทักษะที่แตกต่างกัน มันไม่ง่ายเลยที่จะเชี่ยวชาญการซื้อขายทั้งหมดเพื่อตัวเองคนเดียว

ด้วยราคา ส่วนที่ท้าทายของวิทยาศาสตร์ข้อมูลมาถึงแล้ว ด้วยทิศทางที่ถูกต้องสู่เส้นทางข้างหน้า ความรู้ การฝึกอบรม (จากหลักสูตรต่างๆ ที่เรียนมา) และประสบการณ์ในสายงานจะค่อยๆ เพิ่มพูนอาชีพการงานของคุณอย่างค่อยเป็นค่อยไป

หากคุณอยากรู้เกี่ยวกับการเรียนรู้วิทยาศาสตร์ข้อมูลเพื่อก้าวไปสู่ความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีอย่างรวดเร็ว ลองดู Executive PG Program in Data Science ของ upGrad & IIIT-B