วิทยาศาสตร์ข้อมูล: ทุกสิ่งที่คุณต้องรู้

วิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นสาขาที่รวบรวม จัดเก็บ และวิเคราะห์ข้อมูลเกี่ยวกับสิ่งต่างๆ เพื่อให้ได้ข้อมูลเชิงลึกที่มีค่า

บริษัทต่างๆ มีส่วนร่วมในกิจกรรมด้านวิทยาการข้อมูลมาเป็นเวลานาน แต่การระเบิดของข้อมูลผู้ใช้อินเทอร์เน็ตและโครงสร้างพื้นฐานระบบคลาวด์ที่มีราคาถูกลงเมื่อเร็วๆ นี้ได้สร้างการเติบโตอย่างรวดเร็วในอุตสาหกรรมนี้

เมื่อเปรียบเทียบกับสาขาวิชาที่คล้ายคลึงกัน วิทยาศาสตร์ข้อมูลถือว่าค่อนข้างใหม่และยังคงพัฒนาอยู่ ดังนั้นจึงมีความหวังมากมายในฐานะเส้นทางอาชีพสำหรับอนาคต

โพสต์นี้แสดงทุกสิ่งที่คุณจำเป็นต้องรู้เกี่ยวกับวิทยาการข้อมูลและประโยชน์ที่จะเกิดขึ้นต่อคุณหรือบริษัทของคุณ

ทำไมต้องวิทยาศาสตร์ข้อมูล?

ความต้องการนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง นั่นเป็นเหตุผลหนึ่งที่ดีในการเข้าสู่วงการนี้ อีกเหตุผลหนึ่งที่ดีคือวิทยาศาสตร์ข้อมูลให้ผลตอบแทนค่อนข้างดี ดังนั้นคุณจึงไม่ต้องกังวลเกี่ยวกับรายได้มากนัก

นอกจากนี้ คุณยังสามารถทำงานเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลในหลายภาคส่วน ดังนั้นคุณจึงไม่จำกัดเฉพาะอุตสาหกรรมใดอุตสาหกรรมหนึ่ง เพียงใช้ทักษะการวิเคราะห์ของคุณเพื่อค้นหารูปแบบและตรวจสอบประสิทธิภาพตั้งแต่บริการทางการเงินไปจนถึงโลจิสติกส์ การผลิต โทรคมนาคม การดูแลสุขภาพ และอื่นๆ

การประยุกต์ใช้วิทยาศาสตร์ข้อมูล

วิทยาการข้อมูลเป็นสาขาที่กว้างขวางซึ่งนำไปใช้กับหลายอุตสาหกรรม ดังนั้นแอปพลิเคชันที่มีศักยภาพจึงมีมากมาย

ต่อไปนี้เป็นแอปพลิเคชันด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ได้รับความนิยมสูงสุด:

• การตรวจจับการฉ้อโกงและความเสี่ยง – นี่เป็นหนึ่งในแอปพลิเคชันแรกสุดของวิทยาศาสตร์ข้อมูล การรวบรวมและวิเคราะห์ชุดข้อมูลที่แตกต่างกันทำให้บริษัทการเงินสามารถหลีกเลี่ยงและจัดการหนี้สูญและผลขาดทุนได้ดีขึ้น นอกจากนี้ยังสามารถตรวจจับธุรกรรมที่มีความเป็นไปได้สูงที่จะถูกฉ้อโกงได้อย่างง่ายดาย
  
• การ ดูแลสุขภาพ – วิทยาศาสตร์ข้อมูลยังใช้ในการวิจัยทางการแพทย์เพื่อหาความเชื่อมโยงระหว่างพันธุกรรม โรคบางชนิด และการตอบสนองต่อยา นอกจากนี้ยังใช้ในการพัฒนายาโดยใช้การจำลองแบบจำลองเพื่อทำนายผลลัพธ์ของยาในอนาคต
  
• Image Recognition – เป็นอีกหนึ่งแอปพลิเคชันที่ได้รับความนิยมอย่างมากในด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล การจดจำรูปภาพหมายถึงการระบุรูปแบบในชุดข้อมูลรูปภาพ เช่น รูปภาพและวิดีโอ และนำเสนอแอปพลิเคชันที่มีแนวโน้มในอนาคตมากมาย
  
• เครื่องมือค้นหา – วิทยาศาสตร์ข้อมูลยังมีบทบาทสำคัญในการนำเสนอผลลัพธ์ที่คุณเห็นจากเครื่องมือค้นหา เช่น Google และ Bing อัลกอริทึมที่ใช้ในที่นี้เปรียบเทียบหน้าเว็บหลายพันล้านหน้าเพื่อค้นหาผลลัพธ์ที่ดีที่สุดสำหรับแต่ละข้อความค้นหา พวกเขายังสามารถติดตามการคลิกของผู้ใช้เพื่อปรับแต่งผลลัพธ์ให้ดียิ่งขึ้นเมื่อเวลาผ่านไป
  
• ลอจิสติกส์ – การเพิ่มประสิทธิภาพเส้นทางโดยใช้วิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถช่วยให้บริษัทต่างๆ ประหยัดเงินได้มากและลดต้นทุนการดำเนินงาน
  
• ระบบคำแนะนำ – สร้างขึ้นจากข้อมูลจากกิจกรรมที่ผ่านมาทั้งหมดของคุณเพื่อพยายามคาดการณ์สิ่งที่ดีที่สุดต่อไปที่อาจเกี่ยวข้องกับคุณ ระบบคำแนะนำมีอยู่ทุกที่ตั้งแต่ Netflix ไปจนถึง Spotify, Amazon, Twitter และอื่นๆ
  
• การรู้จำเสียง – คล้ายกับระบบการรู้จำภาพ การรู้จำเสียงใช้วิทยาศาสตร์ข้อมูลเพื่อให้เครื่องสามารถเข้าใจคำพูดของมนุษย์
  
• การ โฆษณา – การโฆษณาที่ตรงเป้าหมายทำได้โดยวิทยาการข้อมูลเท่านั้น เนื่องจากขึ้นอยู่กับข้อมูลทางประชากรศาสตร์และจิตวิทยาของผู้ใช้จำนวนมาก

วิทยาศาสตร์ข้อมูลกับสถิติ

วิทยาศาสตร์ข้อมูลและสถิติมีหลายอย่างที่เหมือนกัน อย่างไรก็ตาม มีความแตกต่างกันเล็กน้อยระหว่างสองสาขาวิชานี้

สำหรับผู้เริ่มต้น สถิติเป็นวินัยทางคณิตศาสตร์โดยส่วนใหญ่ ซึ่งมีวัตถุประสงค์เพื่อรวบรวมและตีความข้อมูลเชิงปริมาณ ในทางกลับกัน วิทยาศาสตร์ข้อมูลต้องอาศัยสาขาวิชาที่หลากหลายตั้งแต่คณิตศาสตร์ไปจนถึงวิทยาการคอมพิวเตอร์ การธนาคารข้อมูล และอื่นๆ

วิทยาศาสตร์ข้อมูลยังเกี่ยวข้องกับชุดข้อมูลที่มีขนาดใหญ่กว่าสถิติอีกด้วย การสร้างแบบจำลองทางสถิติส่วนใหญ่เกิดขึ้นกับข้อมูลจำนวนค่อนข้างน้อย ในขณะที่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลมักจะต้องจัดการกับข้อมูลจำนวนมากที่พอดีกับคอมพิวเตอร์หลายเครื่อง

ประการสุดท้าย ในขณะที่สถิติส่วนใหญ่มุ่งเน้นไปที่การสรุปเกี่ยวกับโลกจากข้อมูลที่อยู่ในมือ แต่วิทยาการข้อมูลส่วนใหญ่มุ่งเน้นไปที่การหาความหมายเชิงคาดการณ์และการเพิ่มประสิทธิภาพจากข้อมูลที่มีอยู่

วิทยาศาสตร์ข้อมูลกับปัญญาประดิษฐ์

วิทยาศาสตร์ข้อมูลและปัญญาประดิษฐ์เป็นคำศัพท์สองคำที่มักทับซ้อนกัน แต่ในขณะที่พวกเขาเกี่ยวข้องกัน พวกเขาไม่เหมือนกัน

วิทยาการข้อมูลเป็นวิธีการที่ครอบคลุมในการรวบรวม จัดเตรียม และวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อให้ได้มาซึ่งข้อมูลเชิงลึก ในขณะที่ปัญญาประดิษฐ์คือการใช้อัลกอริธึมการคาดการณ์เพื่อให้ได้มาซึ่งข้อมูลเชิงลึก

ปัญญาประดิษฐ์เป็นส่วนหนึ่งของวิทยาการข้อมูล ซึ่งเป็นคำหลักสำหรับวิธีการและแบบจำลองที่เกี่ยวข้องกับการทำงานกับข้อมูลขนาดใหญ่ทั้งหมด

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลทำงานอย่างไร

งานของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถแบ่งออกเป็นสี่ส่วนหลัก ได้แก่

• การรวบรวมและจัดเก็บข้อมูล
• การวิเคราะห์และตีความข้อมูล
• การสร้างเครื่องมือและแบบจำลองเพื่อทำการคาดการณ์จากข้อมูล
• การแสดงข้อมูลและการรายงาน

ทักษะที่จำเป็นสำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล

• คณิตศาสตร์ – ระเบียบวินัยที่อธิบายตนเองได้
  
• การเรียนรู้ของเครื่อง – การประยุกต์ใช้อัลกอริทึมในโหมดการเรียนรู้กับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ในการค้นหารูปแบบ ซึ่งมักดำเนินการในภาษา Python
  
• การสร้างแบบจำลองข้อมูล – วิธีการจัดระเบียบและจัดการข้อมูลจำนวนมากเพื่อรวบรวมข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลนั้น
  
• วิศวกรรมซอฟต์แวร์ – กระบวนการสร้างอัลกอริทึมที่ใช้ข้อมูลจำนวนมหาศาลเพื่อสร้างข้อมูลเชิงลึก เครื่องมือยอดนิยม ได้แก่ Python และ R
  
• สถิติ – ความสามารถของคุณในการสร้างข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมายจากชุดข้อมูล
  
• ธนาคารข้อมูล – ความสามารถในการจัดเก็บและดึงข้อมูลจากระบบง่ายๆ เช่น สเปรดชีต Excel ไปยังฐานข้อมูล SQL ที่ซับซ้อนมากขึ้น

วิธีการเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล

วิธีที่ง่ายที่สุดในการเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลคือการได้รับปริญญาตรีในสาขาที่เกี่ยวข้องก่อน เช่น วิทยาศาสตร์ข้อมูล วิทยาการคอมพิวเตอร์ คณิตศาสตร์ หรือสถิติ จากนั้นทำตามคำแนะนำทีละขั้นตอนสำหรับผู้ที่ไม่มีปริญญาใน ย่อหน้าถัดไป

วิธีรับงานวิทยาศาสตร์ข้อมูลโดยไม่ต้องมีปริญญา

เป็นไปได้เท่าเทียมกันที่จะได้งานด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลโดยไม่ต้องมีปริญญา สิ่งสำคัญคือคุณรู้ว่าคุณกำลังทำอะไรและสามารถส่งมอบงานที่ดีเมื่อได้รับการว่าจ้าง

ต่อไปนี้เป็นขั้นตอนที่คุณต้องใช้เพื่อให้ได้งานวิทยาศาสตร์ข้อมูลโดยไม่ต้องมีปริญญา:

1. ฝึกฝนทักษะพื้นฐานให้เชี่ยวชาญ – ซึ่งรวมถึงวิชาต่างๆ เช่น คณิตศาสตร์ สถิติ ความน่าจะเป็น การวิเคราะห์ข้อมูล ไอที และพื้นฐานการเขียนโปรแกรม เช่น Git
   
2. พื้นฐานด้านวิทยาการข้อมูลระดับปริญญาโท – ขั้นต่อไป คุณจะต้องเชี่ยวชาญทักษะเฉพาะด้านวิทยาการข้อมูล เช่น ภาษา R และ Python, Excel, SQL, Spark, Hadoop เป็นต้น
   
3. ลงทะเบียนใน Bootcamp หรือหลักสูตร - การมีใบรับรองระดับมืออาชีพในอุตสาหกรรมวิทยาศาสตร์ข้อมูลจะพิสูจน์ความทุ่มเทของคุณที่มีต่อนายจ้างที่มีศักยภาพ ดังนั้นให้พิจารณารับใบรับรอง IBM, DASCA, Open CDS หรือ Microsoft Azure
   
4. สร้างพอร์ตโฟลิโอของคุณ – แม้ว่าใบรับรองจะไม่ได้พิสูจน์ความสามารถของคุณในการส่งมอบได้ 100% แต่พอร์ตโฟลิโอของงานก่อนหน้านี้คือ ดังนั้น คุณจะต้องแสดงความสามารถของคุณด้วยการสร้างพอร์ตโฟลิโอ โดยเฉพาะอย่างยิ่งทางออนไลน์และบนแพลตฟอร์มเช่น GitHub ซึ่งอาจรวมทุกอย่างตั้งแต่โปรเจกต์ส่วนตัวไปจนถึงงานพิเศษ การฝึกงาน และงานที่เกี่ยวข้อง
   
5. พัฒนาทักษะการสัมภาษณ์ของคุณ – นี่คือทักษะขั้นสุดท้ายที่คุณต้องการเมื่อ CV ของคุณน่าประทับใจและได้รับการสัมภาษณ์
   
6. Hunt For Jobs – ส่วนสุดท้ายของปริศนา คุณต้องออกไปที่นั่นอย่างแข็งขันและทำให้สิ่งต่างๆ เกิดขึ้น

รายชื่องานวิทยาศาสตร์ข้อมูล

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลทำงานในหลากหลายอุตสาหกรรมและมีวัตถุประสงค์ที่แตกต่างกัน หมายความว่าพวกเขามักมีบทบาทหน้าที่ที่แตกต่างกันเล็กน้อย อย่างไรก็ตาม รายละเอียดงานมักจะระบุหน้าที่ที่คาดหวังจากนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลโดยละเอียด

นี่คือบางส่วนที่ได้รับความนิยมมากที่สุด:

• นักวิเคราะห์ข้อมูล
• สถาปนิกข้อมูล
• วิศวกรข้อมูล
• นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล
• ผู้ดูแลระบบฐานข้อมูล
• นักวิเคราะห์ธุรกิจ
• นักวิเคราะห์เชิงปริมาณ
• ผู้จัดการข้อมูลและการวิเคราะห์
• วิศวกรการเรียนรู้ของเครื่อง
• นักสถิติ

รายการเครื่องมือวิทยาศาสตร์ข้อมูล

มีเครื่องมือด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลมากมาย แต่นี่คือเครื่องมือที่ได้รับความนิยมมากที่สุด

• Tensorflow – แพลตฟอร์มแมชชีนเลิร์นนิงยอดนิยม
• Jupyter – สภาพแวดล้อมการพัฒนาแบบรวมบนเว็บสำหรับภาษามากกว่า 40 ภาษา
• R – ภาษาคอมพิวเตอร์ทางสถิติและการเขียนโปรแกรมกราฟิก
• Posit R Studio – สภาพแวดล้อมการพัฒนาแบบบูรณาการสำหรับ R.
• Python – การวิเคราะห์ข้อมูลยอดนิยมและภาษาโปรแกรมอัตโนมัติ
• RapidMiner – แพลตฟอร์มวิทยาศาสตร์ข้อมูลสำหรับองค์กร
• BigML – แพลตฟอร์มแมชชีนเลิร์นนิงที่เรียบง่าย
• Scikit-learn – แมชชีนเลิร์นนิงและเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลเชิงคาดการณ์
• Informatica – เครื่องมือรวมข้อมูล
• AWS Redshift – คลังข้อมูลที่ปรับขนาดได้สำหรับระบบคลาวด์
• Cognos – เครื่องมือการรายงาน Analytics จาก IBM
• Matplotlib – ไลบรารีการแสดงภาพสำหรับภาษาโปรแกรม Python
• Apache Spark – เครื่องมือธนาคารข้อมูลขนาดใหญ่สำหรับการวิเคราะห์และการเรียนรู้ของเครื่อง
• Apache Hadoop – กรอบงานสำหรับการประมวลผลชุดข้อมูลขนาดใหญ่แบบกระจาย
• Mahout – แพลตฟอร์มการเรียนรู้ของเครื่องจาก Apache
• Azure ML Studio – IDE บนเว็บสำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล
• Tableau – เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลและการสร้างภาพ
• Excel – ซอฟต์แวร์สเปรดชีตจาก Microsoft
• Plotly – ไลบรารีกราฟโอเพ่นซอร์สฟรีสำหรับ Python
• Google Charts – เครื่องมือสร้างภาพข้อมูลฟรีและมีประสิทธิภาพ
• อินโฟแกรม – เครื่องมือสร้างภาพและการรายงานที่ใช้งานง่าย

คำถามที่พบบ่อย (FAQs)

บทสรุป

ในการมาถึงจุดสิ้นสุดของโพสต์นี้เกี่ยวกับวิทยาศาสตร์ข้อมูลและความหมายสำหรับคุณและธุรกิจของคุณ คุณควรได้รับข้อมูลเชิงลึกที่เป็นประโยชน์หนึ่งหรือสองข้อ

วิทยาการข้อมูลจะเติบโตอย่างต่อเนื่อง ซึ่งรวมถึงการสมัคร โอกาสในการทำงาน และผลกระทบทางเศรษฐกิจ ดังนั้น ดีที่สุดที่จะปรับตัวตอนนี้ หากคุณยังไม่ได้ทำ