วิทยาศาสตร์ข้อมูลคืออะไร? Data Scientist คือใคร? การวิเคราะห์คืออะไร?

ข้อมูลเป็นหัวใจหลักของธุรกิจและอุตสาหกรรมในปัจจุบัน ด้วยการเติบโตของบิ๊กดาต้า บริษัทและองค์กรต่างๆ ทั่วโลกกำลังใช้ประโยชน์จากข้อมูลที่มีอยู่เพื่อขับเคลื่อนการเติบโต ขยายผลกำไร เพิ่มความพึงพอใจของลูกค้า และปรับปรุงกระบวนการปฏิบัติงานโดยรวมเหนือสิ่งอื่นใด และเบื้องหลังทั้งหมดนี้คือความลับสำคัญประการหนึ่ง – Data Science

Data Science คืออะไร?

ศาสตร์ข้อมูลเป็นการควบรวมของข้อมูลในหลายแง่มุม เช่น การอนุมานข้อมูล การพัฒนาอัลกอริทึม และเทคโนโลยี เพื่อช่วยวิเคราะห์วันที่และค้นหาวิธีแก้ไขปัญหาเชิงนวัตกรรมสำหรับปัญหาที่ซับซ้อน กล่าวอีกนัยหนึ่ง Data Science เป็นเรื่องเกี่ยวกับการวิเคราะห์ข้อมูลและค้นหาวิธีที่สร้างสรรค์ในการขับเคลื่อนการเติบโตของธุรกิจ

เพื่อให้เข้าใจอย่างถ่องแท้ว่า "วิทยาศาสตร์ข้อมูลคืออะไร" เราต้องเริ่มจากพื้นฐาน ในระดับประถมศึกษา วิทยาศาสตร์ข้อมูลพยายามที่จะเปิดเผยรูปแบบที่ซ่อนอยู่ภายในชุดข้อมูล ด้วยความช่วยเหลือจากข้อมูลเชิงลึกที่เป็นประโยชน์เหล่านี้ บริษัทต่างๆ สามารถปรับปรุงกระบวนการตัดสินใจ ปรับปรุงกลยุทธ์การขายและการตลาด ปรับขนาดรายได้ และอื่นๆ อีกมากมาย ตัวอย่างเช่น Netflix ขุดข้อมูลผู้ใช้เพื่อทำความเข้าใจรูปแบบการรับชมภาพยนตร์ของลูกค้า สิ่งที่กระตุ้นความสนใจของพวกเขา และประเภทใดโดยเฉพาะเพื่อกำหนดประเภทรายการและภาพยนตร์ที่พวกเขาควรสร้าง

นอกจากนี้ วิทยาศาสตร์ข้อมูลยังเกี่ยวข้องกับการพัฒนาผลิตภัณฑ์ข้อมูล โดย 'ผลิตภัณฑ์ข้อมูล' เราหมายถึงสินทรัพย์ทางเทคนิคที่ใช้และประมวลผลข้อมูลเพื่อสร้างผลลัพธ์เชิงอัลกอริทึม เอ็นจิ้นการแนะนำเป็นตัวอย่างที่ยอดเยี่ยมที่สุดของผลิตภัณฑ์ข้อมูล ตัวอย่างเช่น กลไกการแนะนำของ Amazon นำเข้าข้อมูลผู้ใช้เพื่อให้รายการคำแนะนำส่วนบุคคลโดยอิงจากการซื้อหรือรายการที่ดูก่อนหน้านี้ของคุณ ในทำนองเดียวกัน Spotify ติดตามพฤติกรรมของผู้บริโภคเพื่อทำความเข้าใจความชอบในดนตรี ดังนั้นจึงมีรายการเพลงที่ปรับแต่งสำหรับผู้ใช้แต่ละราย

สิ่งสำคัญอีกประการที่ต้องจัดการขณะตอบคำถามว่า "วิทยาศาสตร์ข้อมูลคืออะไร" คือองค์ประกอบของวิทยาศาสตร์ข้อมูล ลองดูที่เดียวกัน.

Data Science ประกอบด้วยอะไรบ้าง?

ศาสตร์ข้อมูลเกี่ยวข้องกับการผสมผสานความเชี่ยวชาญหลักสามด้าน ได้แก่ คณิตศาสตร์ เทคโนโลยี และความเฉียบแหลมทางธุรกิจ

1. คณิตศาสตร์

คณิตศาสตร์และสถิติเป็นหัวใจสำคัญของวิทยาศาสตร์ข้อมูล เพื่อให้สามารถขุดข้อมูลได้สำเร็จ เราต้องดูข้อมูลจากมุมมองเชิงปริมาณ ความสัมพันธ์ในข้อมูล การค้นหารูปแบบที่ซ่อนอยู่และแนวโน้มที่ซับซ้อนภายในความต้องการระดับความเชี่ยวชาญระดับหนึ่งคือแนวคิดทางคณิตศาสตร์ เช่น สถิติคลาสสิก สถิติแบบเบย์ และพีชคณิตเชิงเส้น เป็นต้น

2. เทคโนโลยีและการแฮ็ก

เมื่อต้องรับมือกับข้อมูลจำนวนมาก คุณจะต้องมีความรู้ด้านเทคโนโลยี งานส่วนใหญ่ของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลคือการใช้ประโยชน์จากเครื่องมือทางเทคโนโลยีในการเปิดเผยรูปแบบอันมีค่าภายในข้อมูล เขา/เธอต้องมีความเชี่ยวชาญในภาษาโปรแกรมเช่น Java, Scala, Python, R และ SQL นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจะต้องเป็นแฮ็กเกอร์อัลกอริธึมอย่างแข็งขัน และด้วยเหตุนี้ เราไม่ได้หมายถึงการแฮ็กเข้าสู่คอมพิวเตอร์อย่างผิดกฎหมาย หมายความว่าพวกเขาควรจะสามารถแฮ็คเป็นรหัสที่ซับซ้อนและแบ่งออกเป็นรูปแบบที่เข้าใจและอ่านง่ายขึ้น

3. ความเฉียบแหลมทางธุรกิจ

เพื่อความเป็นเลิศในด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล จำเป็นต้องมีกรอบความคิดทางธุรกิจที่แข็งแกร่ง เนื่องจากวิทยาศาสตร์ข้อมูลมีจุดมุ่งหมายเพื่อขับเคลื่อนการสร้างมูลค่าให้กับธุรกิจ นอกเหนือจากความสบายใจในการทำงานกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่แล้ว นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลจึงต้องมีกรอบความคิดทางธุรกิจเชิงกลยุทธ์ด้วย เขา/เธอจำเป็นต้องเจาะลึกข้อมูล ดึงข้อมูลที่เป็นประโยชน์ออกมา และแนะนำองค์กรธุรกิจเกี่ยวกับวิธีที่พวกเขาสามารถนำข้อมูลนั้นไปใช้ประโยชน์ได้

ลบสามข้อข้างต้นแล้วคำตอบของ "วิทยาศาสตร์ข้อมูลคืออะไร" จะลดลงเหลือ "ไม่มีอะไร"

Data Scientist คือใคร?

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูลเชิงวิเคราะห์โดยเนื้อแท้ซึ่งมีทักษะที่จำเป็นในการแก้ปัญหาที่ซับซ้อน เสริมด้วยความกระหายอย่างไม่หยุดยั้งในการสำรวจปัญหามากมายที่ต้องแก้ไข พวกเขาเป็นบุคคลที่มีทักษะสูงที่ผสมผสานสิ่งที่ดีที่สุดของทั้งสองโลก – ไอทีและธุรกิจ ดังนั้นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจึงเป็นนักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ส่วนหนึ่ง นักคณิตศาสตร์ส่วนหนึ่ง และนักวิเคราะห์แนวโน้มส่วนหนึ่ง

เป้าหมายหลักของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลคือการรวบรวม วิเคราะห์ และจัดระเบียบข้อมูลจำนวนมหาศาล และในกระบวนการค้นหาข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าที่ช่วยในการกำหนดกลยุทธ์ทางธุรกิจขององค์กร หลายปีที่ผ่านมา งานของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลมีความต้องการสูง เนื่องจากธุรกิจในปัจจุบันต่างพึ่งพา Big Data และการวิเคราะห์ข้อมูลมากกว่าที่เคย ในความเป็นจริง Harvard Business Review ประกาศ ว่างานของ Data Scientist คือ "งานที่เซ็กซี่ที่สุดในศตวรรษที่ 21!"

ตอนนี้ให้เราดูหน้าที่ความรับผิดชอบของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล
ในหนังสือ Doing Data Science ผู้เขียน C. O'Neil และ R. Schutt อธิบายอย่างละเอียดเกี่ยวกับหน้าที่ของ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล ดังนี้:

“…นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลคือผู้ที่รู้วิธีดึงความหมายจากและตีความข้อมูล ซึ่งต้องใช้ทั้งเครื่องมือและวิธีการจากสถิติและการเรียนรู้ของเครื่อง ตลอดจนการเป็นมนุษย์ เธอใช้เวลามากมายในกระบวนการรวบรวม ล้าง และวิเคราะห์ข้อมูล เนื่องจากข้อมูลไม่เคยสะอาด กระบวนการนี้ต้องใช้ความพากเพียร สถิติ และทักษะด้านวิศวกรรมซอฟต์แวร์… เมื่อเธอได้ข้อมูลเป็นรูปเป็นร่างแล้ว ส่วนที่สำคัญคือการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจ ซึ่งรวมเอาการแสดงภาพและการรับรู้ข้อมูลเข้าด้วยกัน”

นี่คือหน้าที่พื้นฐานที่สุดของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล:

• รวบรวมข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้างจำนวนมหาศาล และแปลงเป็นข้อมูลเชิงลึกที่นำไปใช้ได้จริง
• การระบุโซลูชันการวิเคราะห์ข้อมูลที่มีศักยภาพที่สำคัญที่สุดในการขับเคลื่อนการเติบโตขององค์กร
• ใช้เทคนิคการวิเคราะห์ เช่น การวิเคราะห์ข้อความ แมชชีนเลิร์นนิง และการเรียนรู้เชิงลึกเพื่อวิเคราะห์ข้อมูล ซึ่งจะทำให้รูปแบบและแนวโน้มที่ซ่อนอยู่
• การสนับสนุนแนวทางที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลเพื่อแก้ปัญหาทางธุรกิจที่ซับซ้อน
• การล้างข้อมูลและตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพความแม่นยำและประสิทธิภาพของข้อมูล
• สื่อสารการสังเกตและการค้นพบที่มีประสิทธิผลทั้งหมดไปยังผู้มีส่วนได้ส่วนเสียของบริษัทผ่านการแสดงข้อมูลเป็นภาพ

การวิเคราะห์คืออะไร?

ถึงตอนนี้ คุณทราบแล้วว่าการวิเคราะห์เป็นส่วนสำคัญของวิทยาศาสตร์ข้อมูล นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลต้องอาศัยการวิเคราะห์เพื่อค้นหารูปแบบที่มีความหมายภายในข้อมูลดิบ แต่ Analytics หมายถึงอะไรกันแน่?

การวิเคราะห์คือกระบวนการรวบรวมข้อมูลจากแหล่งต่างๆ และประมวลผล ตรวจสอบ และตีความข้อมูลเพื่อให้ได้ข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมาย เป็นฟิลด์ที่ใช้เครื่องมือหลายมิติ เช่น คณิตศาสตร์ สถิติ การสร้างแบบจำลองการทำนาย และ ML เพื่อเปิดเผยรูปแบบที่เป็นประโยชน์ในข้อมูล การวิเคราะห์สามารถแบ่งออกเป็นสองประเภท:

• การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงปริมาณ – การวิเคราะห์ประเภทนี้จะวิเคราะห์ข้อมูลเชิงตัวเลขด้วยตัวแปรเชิงปริมาณที่สามารถวัดได้ทางสถิติ
• การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงคุณภาพ – การวิเคราะห์นี้ใช้แนวทางการตีความข้อมูลมากขึ้น โดยมีจุดมุ่งหมายเพื่อ 'เข้าใจ' รูปแบบในข้อมูลที่ไม่ใช่ตัวเลข (ข้อความ รูปภาพ เสียง วิดีโอ)

เนื่องจากมีข้อมูลเพิ่มขึ้นเรื่อยๆ ในอุตสาหกรรมต่างๆ ทั่วโลก การวิเคราะห์จึงกลายเป็นส่วนสำคัญของธุรกิจมากขึ้น เพื่อความอยู่รอดในตลาดที่มีการแข่งขันสูง บริษัทต่างๆ จำเป็นต้องควบคุมข้อมูลที่มีอยู่เพื่อค้นหาวิธีที่พวกเขาสามารถนำหน้าคู่แข่งได้ และคำตอบก็คือ การวิเคราะห์ข้อมูล ตั้งแต่ภาคการดูแลสุขภาพและการศึกษา ไปจนถึงกีฬาและบ้านอัจฉริยะ การวิเคราะห์กำลังนำพาธุรกิจไปอย่างรวดเร็ว

ฉันหวังว่าบทความนี้จะช่วยตอบคำถามของคุณเกี่ยวกับ "วิทยาศาสตร์ข้อมูลคืออะไร" และอื่น ๆ!

รับ ใบรับรองวิทยาศาสตร์ข้อมูล จากมหาวิทยาลัยชั้นนำของโลก เรียนรู้หลักสูตร Executive PG Programs, Advanced Certificate Programs หรือ Masters Programs เพื่อติดตามอาชีพของคุณอย่างรวดเร็ว