Data Scientist คืออะไร? ค่าจ้าง หน้าที่ และเส้นทางในการเป็นหนึ่ง

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นบุคคลที่รวบรวม ข้อมูลก่อนการประมวลผล และวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อช่วยให้องค์กรตัดสินใจโดยอาศัยข้อมูล นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลได้เป็นคำที่ได้รับความนิยมในตลาดงานมาระยะหนึ่งแล้ว แต่ในปัจจุบัน เป็นหนึ่งในงานที่เติบโตเร็วที่สุด อีกทั้งค่าจ้างเฉลี่ยของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลอยู่ที่ $125,891 ต่อปี ตามข้อมูลจาก Glassdoor

แต่ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลคืออะไร? การสังเกตและทดลองเป็นวิทยาศาสตร์ การสังเกตเห็นรูปแบบที่ซ่อนอยู่ในข้อมูลและการทดลองด้วยเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องและสถิติที่แตกต่างกันเพื่อสร้างกลยุทธ์ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลเรียกว่านักวิทยาศาสตร์ข้อมูล

ในบล็อกนี้ เราจะเรียนรู้เกี่ยวกับบทบาทและหน้าที่ของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล เส้นทางในการเป็นหนึ่ง และความแตกต่างที่สำคัญระหว่างนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและนักวิเคราะห์ข้อมูล

หน้าที่ของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล

หน้าที่ของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลอาจแตกต่างกันไปในแต่ละองค์กรขึ้นอยู่กับวัตถุประสงค์ กลยุทธ์ข้อมูล และขนาดขององค์กร หน้าที่ในแต่ละวันคือดังนี้

• รวบรวมและประมวลผลข้อมูล
• วิเคราะห์ข้อมูลเพื่อค้นหารูปแบบที่ซ่อนอยู่
• สร้างอัลกอริทึมและแบบจำลองข้อมูล
• ใช้การเรียนรู้ของเครื่องในการคาดการณ์แนวโน้ม
• สื่อสารผลลัพธ์กับทีมและผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย
• ร่วมมือกับวิศวกรซอฟต์แวร์เพื่อนำแบบจำลองไปใช้ในการผลิต
• ติดตามเทคโนโลยีและวิธีการล่าสุดภายในระบบนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล

如何成为数据科学家？

ปริญญาตรี

ปริญญาตรีสาขาวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์เป็นขั้นตอนที่ดีในการเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล คุณจะได้เรียนรู้เกี่ยวกับหลักการเขียนโปรแกรมและวิศวกรรมซอฟต์แวร์ ปริญญาตรีสาขาสถิติหรือฟิสิกส์สามารถสร้างรากฐานที่ดีได้

เรียนรู้ทักษะ

การเขียนโปรแกรม

ตามการวิเคราะห์ การวิเคราะห์ ของการโพสต์งานวิทยาศาสตร์ข้อมูล 15,000 รายการ 77% ของการโพสต์งานวิทยาศาสตร์ข้อมูลกล่าวถึง Python และ 59% กล่าวถึง SQL เป็นทักษะที่จำเป็นในการสมัครงาน ดังนั้นการเรียนรู้ Python และ SQL จึงเป็นสิ่งจำเป็น หลังจากเรียนรู้การเขียนโปรแกรม 101 คุณต้องมีความเชี่ยวชาญในไลบรารีและเฟรมเวิร์กการเรียนรู้ของเครื่อง ซึ่ง如下

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

การแสดงภาพข้อมูล

สมองของเรประมวลผลข้อมูลภาพ 60,000 เท่าเร็วกว่าข้อมูลที่เขียน การนำเสนอข้อมูลเชิงลึกที่ได้รับจากการวิเคราะห์ข้อมูลโดยใช้แดชบอร์ดเรียกว่าการแสดงภาพข้อมูล นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลใช้กราฟที่เหมาะสมเพื่อสื่อสารข้อมูลกับผู้มีส่วนได้ส่วนเสียและทีม ความชำนาญในเครื่องมือต่อไปนี้เพียงพอสำหรับการแสดงภาพข้อมูล

• Tableau
• PowerBI
• Looker

การเรียนรู้ของเครื่อง

ขั้นตอนนี้อยู่ข้างการเขียนโปรแกรม ความเข้าใจเกี่ยวกับ การเรียนรู้ของเครื่อง จำเป็นต้องคาดการณ์แนวโน้มในอนาคตในเซตข้อมูลที่ไม่เคยเห็นมาก่อน ข้อความพื้นฐานของ ML ที่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลทุกคนต้องรู้คือ

• การเรียนรู้แบบมีคำสั่ง การเรียนรู้แบบไม่มีคำสั่ง การตรวจจับอาการผิดปกติ การลดขนาด และการแบ่งกลุ่ม
• การสร้างคุณลักษณะ
• การประเมินและเลือกระบบแบบจำลอง
• วิธีการแบบアンサンブル
• การเรียนรู้ลึก

แพลตฟอร์ม EdTech และหลักสูตรหลายแห่งสอนทักษะทางเทคนิคที่กล่าวมาข้างต้นซึ่งจำเป็นต้องเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล

ข้อมูลขนาดใหญ่

ข้อมูลขนาดใหญ่ ธุรกิจขนาดใหญ่ 1 ใน 5 การโพสต์งานคาดหวังให้ผู้สมัครมีทักษะในการจัดการข้อมูลขนาดใหญ่ ความรู้เกี่ยวกับเฟรมเวิร์ก Spark และ Hadoop จำเป็นต้องประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่

สร้างโปรเจ็กต์ผลงาน

เมื่อคุณได้เรียนรู้เส้นทางการเรียนรู้นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลแล้ว ก็ถึงเวลาที่จะนำความรู้ไปใช้ในการสร้างโปรเจ็กต์ข้อมูลวิทยาศาสตร์ ทำโปรเจ็กต์ที่มีคุณค่าโดยการแก้ปัญหา การค้นหาข้อมูลจากโลกแห่งความเป็นจริงผ่าน Kaggle หรือแหล่งอื่น ๆ ที่เชื่อถือได้เป็นวิธีที่ดีที่สุดในการเริ่มต้น

ต่อไป apply วงจรชีวิตนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลทั้งหมด ซึ่งรวมถึง การประมวลผลก่อน การวิเคราะห์ การสร้างแบบจำลอง การประเมิน และสุดท้าย การนำไปใช้ในการผลิตในโปรเจ็กต์ของคุณ บอกเล่าเรื่องราวเกี่ยวกับโปรเจ็กต์ของคุณโดยการเขียนบล็อกเกี่ยวกับผลลัพธ์ที่คุณได้รับ กิจกรรมนี้สามารถแทนที่ประสบการณ์ทำงานได้หากคุณเริ่มต้น

ทักษะนุ่มนวล

เพื่อเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล ทักษะนุ่มนวลมีความสำคัญไม่แพ้ทักษะทางเทคนิค นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลควรสามารถสื่อสารแนวคิดทางเทคนิคกับผู้มีส่วนได้ส่วนเสียได้อย่างมีประสิทธิภาพ การแก้ปัญหาและความคิดสร้างสรรค์จำเป็นต้องสร้างโซลูชันข้อมูลที่เป็นนวัตกรรม นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลทำงานร่วมกับนักวิเคราะห์ข้อมูล วิศวกรข้อมูล และวิศวกรซอฟต์แวร์ ดังนั้นการทำงานร่วมกันและทีมงานจึงจำเป็น

งานระดับเริ่มต้น

การได้งานวิเคราะห์ข้อมูลระดับเริ่มต้นเป็นขั้นตอนที่ดีในการเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล เพื่อจุดประสงค์นี้ การกล่าวถึงโปรเจ็กต์ผลงานในเรซูเม่ของคุณสามารถช่วยให้คุณโดดเด่นในหมู่ผู้จ้างได้ คุณสามารถเปลี่ยนไปสู่บทบาทนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลเมื่อคุณได้รับประสบการณ์และทักษะ

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล vs นักวิเคราะห์ข้อมูล: สิ่งที่แตกต่าง?

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและนักวิเคราะห์ข้อมูลอาจดูเหมือนกัน แต่มีความแตกต่างที่สำคัญระหว่างสองบทบาทดังนี้

จำนวนข้อมูลทั้งหมดที่สร้างขึ้น บริโภค และจับได้ประมาณ 64 zettabytes ใน ปี 2020 และคาดว่าจะเพิ่มขึ้นเป็น 181 zettabytes ในปี 2025 เพื่อให้สามารถใช้ข้อมูลขนาดใหญ่เหล่านี้ได้ เราต้องการนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลวิเคราะห์ข้อมูลและให้คำปรึกษาที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลควรติดตามการวิจัยและเครื่องมือที่ทันสมัยเพื่อนำมูลค่าสูงสุด

ต้องการเนื้อหาที่เกี่ยวข้องกับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลเพิ่มเติม? ไปที่ unite.ai