นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลคืออะไร? เงินเดือน ความรับผิดชอบ และโรดแมปสู่การเป็นหนึ่งเดียว

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลคือบุคคลที่รวบรวม ประมวลผลล่วงหน้า และวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อช่วยองค์กรในการตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลเป็นหลัก วิทยาการข้อมูลเป็นคำศัพท์ในตลาดงานมาระยะหนึ่งแล้ว แต่ปัจจุบันนี้เป็นหนึ่งใน ตำแหน่งงานที่เติบโตเร็วที่สุด นอกจากนี้ เงินเดือนนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลเฉลี่ยอยู่ที่ $125,891 ต่อปี ตามข้อมูลของ Glassdoor

แต่วิทยาศาสตร์ข้อมูลคืออะไร การสังเกตและการทดลองเป็นวิทยาศาสตร์ การสังเกตรูปแบบที่ซ่อนอยู่ในข้อมูลและการทดลองด้วยการเรียนรู้ของเครื่องและเทคนิคทางสถิติต่างๆ เพื่อสร้างกลยุทธ์ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลเรียกว่าวิทยาศาสตร์ข้อมูล

ในบล็อกนี้ เราจะเรียนรู้บทบาทและความรับผิดชอบของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล แผนงานสู่การเป็นหนึ่งเดียว และความแตกต่างที่สำคัญระหว่างนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและนักวิเคราะห์ข้อมูล

ความรับผิดชอบของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล

ความรับผิดชอบของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลอาจแตกต่างกันไปในแต่ละองค์กร ขึ้นอยู่กับวัตถุประสงค์ กลยุทธ์ข้อมูล และขนาดของ องค์กร. ความรับผิดชอบในแต่ละวันมีดังนี้

รวบรวมและประมวลผลข้อมูลล่วงหน้าวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อค้นหารูปแบบที่ซ่อนอยู่สร้างอัลกอริทึมและโมเดลข้อมูลใช้แมชชีนเลิร์นนิงเพื่อคาดการณ์แนวโน้มสื่อสารผลลัพธ์กับทีมและผู้มีส่วนได้ส่วนเสียร่วมมือกับวิศวกรซอฟต์แวร์เพื่อปรับใช้โมเดลในการผลิตอยู่ ทันสมัยด้วยเทคโนโลยีและวิธีการล่าสุดภายในระบบนิเวศวิทยาการข้อมูล

จะเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลได้อย่างไร

ปริญญาตรี

ปริญญาตรีสาขาวิทยาการคอมพิวเตอร์ถือเป็นตัวเลือกที่ดี เพื่อก้าวสู่การเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล คุณจะได้ทำความคุ้นเคยกับหลักการเขียนโปรแกรมและวิศวกรรมซอฟต์แวร์ ปริญญาตรีสาขาสถิติหรือฟิสิกส์สามารถสร้างพื้นฐานที่ดีได้เช่นกัน

เรียนรู้ทักษะ

การเขียนโปรแกรม

ตาม การวิเคราะห์ของประกาศรับสมัครงานด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล 15,000 รายการ 77% ของประกาศรับสมัครงานด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลกล่าวถึง Python และ 59% ระบุว่า SQL เป็นทักษะที่จำเป็นสำหรับการสมัครตำแหน่งนี้ ดังนั้นการเรียนรู้ Python และ SQL จึงเป็นสิ่งจำเป็นอย่างยิ่ง หลังจากเรียนรู้การเขียนโปรแกรม 101 คุณจะต้องได้รับความเชี่ยวชาญในไลบรารีและเฟรมเวิร์กการเรียนรู้ของเครื่อง ซึ่งมีดังนี้:

NumpyPandasSciPyScikit LearnTensorflow/PyTorch

การแสดงข้อมูล

สมองของเราประมวลผล ข้อมูลภาพเร็วกว่าข้อมูลที่เขียนขึ้น 60,000 เท่า การนำเสนอข้อมูลเชิงลึกที่ได้จากการวิเคราะห์ข้อมูลโดยใช้แดชบอร์ดเรียกว่าการแสดงข้อมูล ในการแสดงภาพข้อมูล นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลใช้กราฟที่เหมาะสมเพื่อถ่ายทอดข้อมูลไปยังผู้มีส่วนได้ส่วนเสียและทีมงาน ความเชี่ยวชาญในเครื่องมือต่อไปนี้เพียงพอสำหรับการแสดงข้อมูล:

TableauPowerBILooker

การเรียนรู้ของเครื่อง

ขั้นตอนนี้เกี่ยวข้องกับการเขียนโปรแกรม จำเป็นต้องมีความเข้าใจในการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อคาดการณ์แนวโน้มในอนาคตของชุดข้อมูลที่มองไม่เห็น แนวคิด ML ขั้นพื้นฐานที่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลทุกคนต้องรู้มีดังนี้

การเรียนรู้แบบมีผู้ดูแล การเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแล การตรวจจับความผิดปกติ การลดขนาด และการทำคลัสเตอร์วิศวกรรมคุณลักษณะแบบจำลองการประเมินและการเลือกวิธีการแบบกลุ่มการเรียนรู้เชิงลึก

แพลตฟอร์มและหลักสูตร EdTech มากมายสอนเทคนิคที่กล่าวถึงข้างต้น ทักษะที่จำเป็นในการเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล

ข้อมูลขนาดใหญ่

ข้อมูลขนาดใหญ่ ธุรกิจขนาดใหญ่ 1 ใน 5 ของประกาศรับสมัครงานคาดหวังให้ผู้สมัครมีทักษะในการจัดการข้อมูลขนาดใหญ่ จำเป็นต้องมีความรู้เกี่ยวกับ Spark และ Hadoop Frameworks สำหรับการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่

สร้างโครงการพอร์ตโฟลิโอ

เมื่อคุณทำแผนงานหลักสูตรนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลเสร็จแล้ว ก็ถึงเวลานำความรู้ของคุณไปปฏิบัติโดย สร้างโครงการวิทยาศาสตร์ข้อมูล ทำโครงการที่ขับเคลื่อนด้วยคุณค่าโดยการแก้ปัญหา การค้นหาข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริงผ่าน Kaggle หรือแหล่งข้อมูลที่น่าเชื่อถืออื่นๆ เป็นวิธีที่ดีที่สุดในการเริ่มต้น

ถัดไป ใช้วงจรชีวิตของวิทยาศาสตร์ข้อมูลทั้งหมด ซึ่งรวมถึง: การประมวลผลล่วงหน้า การวิเคราะห์ การสร้างแบบจำลอง การประเมิน และสุดท้าย การปรับใช้ ให้กับโครงการของคุณ บอกเล่าเรื่องราวเกี่ยวกับโครงการของคุณด้วยการเขียนบล็อกเกี่ยวกับผลลัพธ์ที่คุณบรรลุ กิจกรรมนี้สามารถทดแทนประสบการณ์การทำงานได้หากคุณกำลังเริ่มต้น

Soft Skills

หากต้องการเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล Soft Skills มีความสำคัญพอๆ กับทักษะทางเทคนิค นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลควรสามารถสื่อสารแนวคิดทางเทคนิคแก่ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียได้อย่างมีประสิทธิภาพ การแก้ปัญหาและความคิดสร้างสรรค์เป็นสิ่งจำเป็นในการสร้างโซลูชันข้อมูลที่สร้างสรรค์ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลทำงานร่วมกับนักวิเคราะห์ข้อมูล วิศวกรข้อมูล และวิศวกรซอฟต์แวร์ ดังนั้นการทำงานร่วมกันและการทำงานเป็นทีมจึงเป็นสิ่งจำเป็น

งานระดับเริ่มต้น

การได้งานระดับเริ่มต้นในการวิเคราะห์ข้อมูลอาจเป็นขั้นตอนที่ยอดเยี่ยมในการเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล เพื่อจุดประสงค์นี้ การกล่าวถึงโครงการพอร์ตโฟลิโอในเรซูเม่ของคุณสามารถช่วยให้คุณโดดเด่นต่อหน้านายจ้างได้ คุณสามารถเปลี่ยนไปใช้บทบาทด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลเมื่อคุณได้รับประสบการณ์และทักษะ

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลกับนักวิเคราะห์ข้อมูล: ความแตกต่างคืออะไร

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและนักวิเคราะห์ข้อมูลอาจดูเหมือนคล้ายกัน ยังคงมีความแตกต่างที่สำคัญระหว่างสองบทบาทดังต่อไปนี้:

จำนวนข้อมูลทั้งหมดที่สร้าง ใช้ และบันทึกอยู่ที่ประมาณ 64 เซตตาไบต์ในปี 2020 และคาดว่าจะถึง 181 เซ็ตตะไบต์ภายในปี 2025 เพื่อให้ศักยภาพของข้อมูลจำนวนมหาศาลดังกล่าวเป็นจริงได้ เราจำเป็นต้องมีนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูล นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลวิเคราะห์ข้อมูลและจัดหาโซลูชันที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลควรอัปเดตตัวเองอยู่เสมอด้วยวิธีการวิจัยและเครื่องมือที่ทันสมัยเพื่อสร้างมูลค่าสูงสุด