กายวิภาคของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล [Infographics]

คาดว่าจะมีการสร้างงาน Data Science เกือบ 150,000 ตำแหน่งในอินเดียในปี 2020 Data Science มีการใช้งานมากมายในอุตสาหกรรมต่างๆ และกำลังถือเป็นหนึ่งในตัวเลือกอาชีพที่ได้รับความนิยมมากที่สุด

การเป็น Data Scientist ต้องทำอย่างไรบ้าง?

สิ่งแรกและสำคัญที่สุดที่จำเป็นในการเป็น Data Scientist คือ การศึกษา จำเป็นต้องมีวุฒิปริญญาตรี นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลประมาณ 85% มีปริญญาโท ในขณะที่ 45% มีปริญญาเอก หากต้องการเป็นผู้เชี่ยวชาญด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล โปรดดูหลักสูตรวิทยาศาสตร์ข้อมูลของเราจากสถาบันชั้นนำ

สิ่งสำคัญอีกประการหนึ่งคือ ความเชี่ยวชาญหรือหลักสูตร ตัวอย่างเช่น 32% ของนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลมีพื้นฐานด้านคณิตศาสตร์และสถิติ 19% ในด้านวิทยาการคอมพิวเตอร์และ 16% ในด้านวิศวกรรม หลักสูตรวิทยาศาสตร์ข้อมูลจากมหาวิทยาลัยหรือสถาบันที่เป็นที่ยอมรับจะทำให้ประวัติย่อของคุณสูงขึ้น

ทักษะทางเทคนิคที่จำเป็นคืออะไร?

การศึกษาเป็นข้อกำหนดที่สำคัญ แต่ก็ไม่ใช่ข้อกำหนดเพียงอย่างเดียว คุณต้องมีชุดทักษะที่เหมาะสมและมีความถนัดด้านเทคนิคสูง

• การสร้างแบบจำลองทางสถิติเพื่อทำความเข้าใจและตีความชุดข้อมูลอย่างมีกลยุทธ์
• รู้จักภาษาโปรแกรมชั้นนำอย่างน้อยหนึ่งภาษา เช่น R, Hive, Python, SQL และอื่นๆ อีกมากมาย
• ความเข้าใจเรื่องสถิติและคณิตศาสตร์
• ทำความเข้าใจวิศวกรรมซอฟต์แวร์และการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อตีความและจัดการชุดข้อมูลขนาดใหญ่
• ทำความเข้าใจเกี่ยวกับปัญญาประดิษฐ์เพื่อช่วยวิทยาศาสตร์ข้อมูลในการหาแนวทางแก้ไขและผลลัพธ์สำหรับปัญหาเฉพาะ
• Data Visualization สำหรับการแสดงข้อมูลแบบกราฟิก

บทบาทและความรับผิดชอบของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลคืออะไร?

คุณต้องเลือกสาขา Data Science ที่คุณรู้สึกสบายใจก่อนที่จะสรุปผลหรือเข้าสู่สนาม ระบุความสามารถของคุณและทำวิจัยของคุณ

การจัดการข้อมูล

• งานคือการจัดระเบียบ จัดเก็บ และวิเคราะห์ข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพขณะดูระบบข้อมูลของบริษัท

การวิจัยและการวิเคราะห์

• เป็นกระบวนการของการใช้เทคนิคเชิงตรรกะและ/หรือทางสถิติในการประเมินข้อมูลอย่างเป็นระบบ

ปรับแต่งขั้นตอนทางธุรกิจ

• ข้อมูลเก่าจะถูกแทนที่ด้วยข้อมูลใหม่เพื่อการจัดการธุรกิจที่มีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น

การตัดสินใจและการวางแผนอย่างชาญฉลาด

• ข้อมูลจะถูกรวมเข้ากับการวิเคราะห์เพื่อปรับปรุงการตัดสินใจและการวางแผนสำหรับธุรกิจใดๆ

การสร้างข้อมูลเชิงลึกที่นำไปใช้ได้จริง

• ข้อมูลเชิงลึกที่นำไปใช้ได้จริงจะได้รับจากการวิเคราะห์ชุดข้อมูลดิบ

ลดความซับซ้อนของขั้นตอนที่ซับซ้อน

• ชุดข้อมูลที่ซับซ้อนจะได้รับการวิเคราะห์เพื่อให้ได้ข้อมูลที่เป็นประโยชน์ซึ่งเป็นประโยชน์สำหรับธุรกิจ

อ่าน: Data Scientist vs Software Developer

ประโยชน์ของการเป็น Data Scientist

โอกาสในการทำงานมากมายเป็นเพียงหนึ่งในหลาย ๆ ด้านของการเลือกสาขานี้ งานที่มีความต้องการสูงนำมาซึ่งประโยชน์ดังต่อไปนี้:

• นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นผู้รับผิดชอบในการเปิดเผยความลับที่ข้อมูลถูกซ่อนไว้ ดังนั้น องค์กรจึงให้ความสำคัญกับบุคคลที่ช่วยให้พวกเขาเข้าใจแนวโน้มและพฤติกรรมของลูกค้า
• องค์กรชั้นนำระดับโลก เช่น Amazon, Google, Apple และอื่น ๆ กำลังค้นหานักวิทยาศาสตร์ข้อมูล
• มั่นใจการจ้างงานในอนาคตด้วยการปรับปรุงเพิ่มเติมของเทคโนโลยี
• Data Science มีการใช้งานที่หลากหลายในอุตสาหกรรมต่างๆ รวมถึงการให้คำปรึกษา การผลิต การดูแลสุขภาพ การตลาด เภสัชกรรม การผลิต และอื่นๆ อีกมากมาย
• จากการสำรวจที่ดำเนินการในปี 2554 พบว่า 94% ของผู้สำเร็จการศึกษาด้าน Data Science พบว่างานนี้เป็นงานที่น่าพอใจ

เงินเดือนเฉลี่ยของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลคืออะไร?

Harvard Business Review เรียกงานของ Data Scientist ว่าเป็น “งานที่เซ็กซี่ที่สุดแห่งศตวรรษที่ 21” หากคุณดูที่เงินเดือนเฉลี่ยของนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูล เงินเดือนเฉลี่ยอยู่ที่ประมาณ 1,20,000 ดอลลาร์ต่อปี

เรียนรู้เพิ่มเติม: เงินเดือนนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลในอินเดีย

ห่อ

หากคุณสนใจที่จะเรียนรู้ Data Science และเลือกประกอบอาชีพในสาขานี้ โปรดดูที่ IIIT-B & upGrad's Executive PG Program in Data Science ซึ่งสร้างขึ้นสำหรับมืออาชีพที่ทำงานและมีกรณีศึกษาและโครงการมากกว่า 10 รายการ เวิร์กช็อปภาคปฏิบัติ , การให้คำปรึกษากับผู้เชี่ยวชาญในอุตสาหกรรม, ตัวต่อตัวกับที่ปรึกษาในอุตสาหกรรม, การเรียนรู้มากกว่า 400 ชั่วโมงและความช่วยเหลือด้านงานกับบริษัทชั้นนำ