สิ่งที่เป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล ค่าจ้าง หน้าที่ และเส้นทางในการเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นบุคคลที่รวบรวม ข้อมูลล่วงหน้า และวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อช่วยให้องค์กรตัดสินใจโดยอาศัยข้อมูล นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นหนึ่งในงานที่เติบโตเร็วที่สุดในตลาดงานในปัจจุบัน และค่าจ้างเฉลี่ยของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลอยู่ที่ 125,891 ดอลลาร์สหรัฐฯ ต่อปี ตามข้อมูลจาก Glassdoor

แต่ สิ่งที่เป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล คืออะไร การสังเกตและทดลองเป็นวิทยาศาสตร์ การสังเกตรูปแบบที่ซ่อนอยู่ในข้อมูลและการทดลองด้วยเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องและสถิติที่แตกต่างกันเพื่อสร้างกลยุทธ์ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลเรียกว่านักวิทยาศาสตร์ข้อมูล

ในบล็อกนี้ เราจะเรียนรู้เกี่ยวกับบทบาทและหน้าที่ของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล เส้นทางในการเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล และความแตกต่างที่สำคัญระหว่างนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและนักวิเคราะห์ข้อมูล

หน้าที่ของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล

หน้าที่ของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลอาจแตกต่างกันไปในแต่ละองค์กรขึ้นอยู่กับวัตถุประสงค์ กลยุทธ์ข้อมูล และขนาดขององค์กร หน้าที่ในแต่ละวันคือ

• รวบรวมและเตรียมข้อมูล
• วิเคราะห์ข้อมูลเพื่อค้นหารูปแบบที่ซ่อนอยู่
• สร้างอัลกอริทึมและแบบจำลองข้อมูล
• ใช้การเรียนรู้ของเครื่องเพื่อคาดการณ์แนวโน้ม
• สื่อสารผลลัพธ์กับทีมและผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย
• ร่วมมือกับวิศวกรซอฟต์แวร์เพื่อนำแบบจำลองไปใช้ในการผลิต
• ติดตามเทคโนโลยีและวิธีการล่าสุดในระบบนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล

วิธีการเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล

ปริญญาตรี

ปริญญาตรีสาขาวิทยาการคอมพิวเตอร์เป็นจุดเริ่มต้นที่ดีในการเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล คุณจะได้เรียนรู้เกี่ยวกับหลักการเขียนโปรแกรมและวิศวกรรมซอฟต์แวร์ ปริญญาตรีสาขาสถิติหรือฟิสิกส์สามารถสร้างพื้นฐานที่ดีได้

เรียนรู้ทักษะ

การเขียนโปรแกรม

ตามการวิเคราะห์ การวิเคราะห์ ของการลงโฆษณา 15,000 ตำแหน่งนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล 77% ของการลงโฆษณาได้กล่าวถึง Python และ 59% ได้กล่าวถึง SQL เป็นทักษะที่จำเป็นในการสมัครงาน ดังนั้นการเรียนรู้ Python และ SQL จึงเป็นสิ่งจำเป็น หลังจากเรียนรู้การเขียนโปรแกรม 101 คุณต้องมีความเชี่ยวชาญในไลบรารีและเฟรมเวิร์กการเรียนรู้ของเครื่อง ซึ่งได้แก่

• Numpy
• Pandas
• SciPy
• Scikit Learn
• Tensorflow/PyTorch

การแสดงข้อมูล

สมองของเราทำงานข้อมูลที่มองเห็นได้เร็วกว่าข้อมูลที่เขียนไว้ 60,000 เท่า การนำเสนอข้อมูลเชิงลึกที่ได้รับจากการวิเคราะห์ข้อมูลโดยใช้แผงควบคุมเรียกว่าการแสดงข้อมูล ในการแสดงข้อมูล นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลใช้กราฟที่เหมาะสมเพื่อนำเสนอข้อมูลให้กับผู้มีส่วนได้ส่วนเสียและทีม ทักษะในการใช้เครื่องมือต่อไปนี้เป็นเรื่องจำเป็น

• Tableau
• PowerBI
• Looker

การเรียนรู้ของเครื่อง

ขั้นตอนนี้ไปพร้อมกับการเขียนโปรแกรม ความเข้าใจเกี่ยวกับการเรียนรู้ของเครื่องเป็นสิ่งจำเป็นในการคาดการณ์แนวโน้มในอนาคตในข้อมูลที่ไม่เคยเห็นมาก่อน ข้อความพื้นฐานของการเรียนรู้ของเครื่องที่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลทุกคนควรทราบ ได้แก่

• การเรียนรู้แบบมีผู้ดูแล การเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแล การตรวจจับความผิดปกติ การลดขนาด และการแบ่งกลุ่ม
• การสร้างคุณลักษณะ
• การประเมินและเลือกแบบจำลอง
• วิธีการรวม
• การเรียนรู้ลึก

หลายแพลตฟอร์ม EdTech และหลักสูตรสอนทักษะทางเทคนิคที่จำเป็นในการเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล

ข้อมูลขนาดใหญ่

ข้อมูลขนาดใหญ่ ธุรกิจขนาดใหญ่ 1 ใน 5 การลงโฆษณาต้องการผู้สมัครที่มีทักษะในการจัดการข้อมูลขนาดใหญ่ ความรู้เกี่ยวกับเฟรมเวิร์ก Spark และ Hadoop เป็นสิ่งจำเป็นในการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่

สร้างโครงการพอร์ตโฟลิโอ

เมื่อคุณเสร็จสิ้นแผนการเรียนรู้นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลแล้ว ก็ถึงเวลาที่จะนำความรู้ไปใช้ในการสร้างโครงการวิทยาศาสตร์ข้อมูล ทำโครงการที่มีค่าโดยการแก้ปัญหา ค้นหาข้อมูลจากโลกแห่งความเป็นจริงผ่าน Kaggle หรือแหล่งอื่นที่เชื่อถือได้เพื่อเริ่มต้น

ต่อไป นำวงจรชีวิตวิทยาศาสตร์ข้อมูลทั้งหมดมาใช้กับโครงการของคุณ ซึ่งรวมถึง การเตรียมการ วิเคราะห์ การสร้างแบบจำลอง การประเมิน และสุดท้าย การนำไปใช้ บรรยายเรื่องราวเกี่ยวกับโครงการของคุณโดยเขียนบล็อกเกี่ยวกับผลลัพธ์ที่คุณได้รับ กิจกรรมนี้สามารถแทนที่ประสบการณ์การทำงานได้หากคุณกำลังเริ่มต้น

ทักษะนุ่ม

ในการเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล ทักษะนุ่มเป็นเรื่องสำคัญไม่แพ้ทักษะทางเทคนิค นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลควรสามารถสื่อสารแนวคิดทางเทคนิคให้กับผู้มีส่วนได้ส่วนเสียได้อย่างมีประสิทธิภาพ การแก้ปัญหาและความคิดสร้างสรรค์เป็นสิ่งจำเป็นในการสร้างโซลูชันข้อมูลที่สร้างสรรค์ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลทำงานร่วมกับนักวิเคราะห์ข้อมูล วิศวกรข้อมูล และวิศวกรซอฟต์แวร์ ดังนั้นการทำงานร่วมกันและทีมงานจึงเป็นสิ่งจำเป็น

งานระดับเริ่มต้น

การได้งานวิเคราะห์ข้อมูลระดับเริ่มต้นเป็นขั้นตอนที่ดีในการเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล เพื่อจุดประสงค์นี้ การกล่าวถึงโครงการพอร์ตโฟลิโอในเรซูเม่ของคุณสามารถช่วยให้คุณโดดเด่นต่อผู้จ้างได้ คุณสามารถเปลี่ยนไปสู่บทบาทนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลเมื่อคุณได้รับประสบการณ์และทักษะ

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล vs. นักวิเคราะห์ข้อมูล: สิ่งที่แตกต่าง?

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและนักวิเคราะห์ข้อมูลอาจดูเหมือนกัน แต่มีความแตกต่างที่สำคัญระหว่างสองบทบาท ซึ่งได้แก่

จำนวนข้อมูลที่สร้างขึ้น บริโภค และจับได้ประมาณ 64 zettabytes ใน ปี 2020 และคาดว่าจะสูงถึง 181 zettabytes ในปี 2025 เพื่อให้สามารถใช้ข้อมูลขนาดใหญ่เหล่านี้ได้ เราต้องการนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลวิเคราะห์ข้อมูลและให้โซลูชันที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลควรติดตามวิธีการและเครื่องมือวิจัยล่าสุดเพื่อนำมูลค่าสูงสุดมาสู่องค์กร

ต้องการเนื้อหาที่เกี่ยวข้องกับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลเพิ่มเติม? ไปที่ unite.ai