นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล

นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลเป็นนักวิเคราะห์ข้อมูลสายพันธุ์ใหม่ที่มีความสามารถทางเทคนิคในการแก้ปัญหาที่ซับซ้อน เช่นเดียวกับความอยากรู้อยากเห็นในการค้นหาว่าปัญหาใดที่ต้องแก้ไข

พวกเขาเป็นลูกผสมของนักคณิตศาสตร์ นักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ และนักสำรวจเทรนด์ พวกเขายังอยู่ในความต้องการสูงและมีรายได้ดีเพราะทำงานได้ทั้งในโลกธุรกิจและไอที ใครไม่อยากเป็นสมาชิกของกลุ่มหัวกะทินี้?

พวกเขายังสะท้อนถึงยุคปัจจุบัน เมื่อทศวรรษที่แล้ว นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลไม่ได้สนใจเรดาร์ของผู้คนมากนัก แต่การเพิ่มขึ้นของพวกเขาตอกย้ำว่าบริษัทต่างๆ กำลังเข้าใกล้ข้อมูลขนาดใหญ่ในขณะนี้อย่างไร

ความสับสนของข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างที่ไม่สามารถจัดการได้นั้นไม่สามารถมองข้ามได้อีกต่อไป เป็นเหมืองทองคำเสมือนจริงที่สามารถช่วยเพิ่มรายได้ ตราบใดที่มีคนขุดค้นและเปิดเผยข้อมูลเชิงลึกทางธุรกิจที่ไม่มีใครคิด นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลเข้าสู่ภาพ

ในการสร้างสมมติฐาน ทำการอนุมาน และวิเคราะห์แนวโน้มของลูกค้าและตลาด นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลต้องการข้อมูลจำนวนมาก การรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูล รวมถึงการใช้เครื่องมือวิเคราะห์และการรายงานรูปแบบต่างๆ เพื่อค้นหารูปแบบ แนวโน้ม และการเชื่อมโยงในชุดข้อมูล ล้วนเป็นหน้าที่พื้นฐาน

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลในโลกธุรกิจมักจะทำงานเป็นกลุ่มเพื่อขุดข้อมูลขนาดใหญ่สำหรับข้อมูลที่สามารถใช้คาดการณ์พฤติกรรมของลูกค้าและเปิดเผยโอกาสทางรายได้ใหม่ ในหลายบริษัท นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลมีหน้าที่กำหนดแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับการเก็บรวบรวม วิเคราะห์ และตีความข้อมูล

ทักษะด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลมีความต้องการมากขึ้น เนื่องจากธุรกิจพยายามดึงข้อมูลที่มีความหมายจากข้อมูลขนาดใหญ่ ซึ่งหมายถึงข้อมูลที่มีโครงสร้าง ไม่มีโครงสร้าง และกึ่งโครงสร้างจำนวนมหาศาลที่บริษัทขนาดใหญ่หรืออินเทอร์เน็ตของสิ่งต่างๆ สร้างขึ้นและรวบรวม

ต้องอ่าน: วงจรชีวิตวิทยาศาสตร์ข้อมูล: ขั้นตอนและหน้าที่ทั้งหมด

พวกเขามาจากไหน?

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจำนวนมากเริ่มต้นจากการเป็นนักสถิติหรือนักวิเคราะห์ข้อมูล อย่างไรก็ตาม เนื่องจากบิ๊กดาต้า (และแพลตฟอร์มการจัดเก็บและประมวลผลบิ๊กดาต้า เช่น Hadoop) เติบโตและขยายตัว ตำแหน่งเหล่านั้นก็เช่นกัน

การจัดการข้อมูลไม่ใช่สิ่งที่คิดภายหลังสำหรับไอทีอีกต่อไป เป็นข้อมูลที่สำคัญซึ่งจำเป็นต้องมีการศึกษาในเชิงลึก ความอยากรู้อยากเห็นในเชิงจินตนาการ และไหวพริบในการเปลี่ยนแนวคิดไฮเทคให้กลายเป็นแหล่งรายได้ใหม่

บทบาทของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลก็มีรากฐานทางวิชาการเช่นกัน มหาวิทยาลัยเริ่มสังเกตเห็นเมื่อไม่กี่ปีก่อนว่าบริษัทต่างๆ มองหาโปรแกรมเมอร์และผู้เล่นในทีม
อาจารย์ปรับหลักสูตรของตนเพื่อรองรับสิ่งนี้ และบางโปรแกรม เช่น สถาบันการวิเคราะห์ขั้นสูงของมหาวิทยาลัยแห่งรัฐนอร์ธแคโรไลนา ได้เตรียมการผลิตนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลรุ่นต่อไป ปัจจุบันมหาวิทยาลัยมากกว่า 60 แห่งทั่วประเทศเปิดสอนหลักสูตรที่คล้ายคลึงกัน

หน้าที่งานทั่วไปของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล

เมื่อพูดถึงรายละเอียดงานของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล ไม่มีเลย อย่างไรก็ตาม มีบางสิ่งที่คุณจะต้องทำอย่างแน่นอน:

• รวบรวมและประมวลผลข้อมูลวุ่นวายจำนวนมหาศาลให้อยู่ในรูปแบบที่ใช้งานได้มากขึ้น
• การใช้กลยุทธ์ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลเพื่อแก้ปัญหาทางธุรกิจ
• R และ Python รวมถึงภาษาโปรแกรมอื่นๆ
• รู้สถิติ รวมทั้งการทดสอบทางสถิติและการแจกแจงทั้งภายในและภายนอก
• อยู่เหนือเทคนิคการวิเคราะห์ เช่น แมชชีนเลิร์นนิง การเรียนรู้เชิงลึก และการวิเคราะห์ข้อความ
• สื่อสารและร่วมมือกับทั้งไอทีและธุรกิจ
• มองหาลำดับและรูปแบบในข้อมูล ตลอดจนการระบุแนวโน้มที่สามารถช่วยให้กำไรของธุรกิจ

ยังอ่าน: หัวข้อวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่คุณต้องรู้

บทบาทและความรับผิดชอบของ Data Scientist

คำว่า "นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล" มาจากการผสมผสานระหว่างวิทยาศาสตร์ คณิตศาสตร์ สถิติ เคมี และวิทยาการคอมพิวเตอร์ เพื่อระบุหัวข้อทางเทคนิคสมัยใหม่ที่สำคัญที่สุดสองสามวิชา เนื่องจากการผสมผสานระหว่างลักษณะบุคลิกภาพ ประสบการณ์ และความสามารถในการวิเคราะห์ที่จำเป็นสำหรับอาชีพนี้เป็นเรื่องผิดปกติ ความต้องการนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลผู้มีทักษะจึงเพิ่มมากขึ้น

จากตัวชี้วัดต่างๆ เช่น ความพอใจในงาน จำนวนโอกาสในการทำงาน และฐานเงินเดือนเฉลี่ย นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลอยู่ในอันดับต้น ๆ ของรายชื่อ "50 งานที่ดีที่สุดในอเมริกา" ของ Glassdoor ในปี 2016, 2017, 2018 และ 2019 ตำแหน่งสถาปนิกการเรียนรู้ด้วยเครื่องอาจแสดงด้วย งานนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล

การวิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่ของข้อมูลเชิงปริมาณและเชิงคุณภาพเป็นหนึ่งในงานพื้นฐานที่สุด บุคคลเหล่านี้มีหน้าที่สร้างแบบจำลองการเรียนรู้ทางสถิติสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล และต้องมีความรู้เกี่ยวกับเครื่องมือทางสถิติมาก่อน พวกเขายังต้องมีทักษะที่จำเป็นในการสร้างแบบจำลองการทำนายที่ซับซ้อน

นักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ โปรแกรมเมอร์ฐานข้อมูลและซอฟต์แวร์ ผู้เชี่ยวชาญด้านวินัย ภัณฑารักษ์ นักบันทึกย่อ และบรรณารักษ์ คือผู้เชี่ยวชาญบางคนที่อาจทำงานด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลหรือกลายเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลเต็มเวลา

กล่องเครื่องมือของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลมีอะไรบ้าง

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลมักใช้คำศัพท์และเทคโนโลยีต่อไปนี้:

การแสดงข้อมูล:

ข้อมูลถูกนำเสนอในรูปแบบภาพหรือกราฟิกเพื่อให้ง่ายต่อการตรวจสอบ การแสดงข้อมูลและข้อมูลแบบกราฟิกเรียกว่าการแสดงข้อมูล เครื่องมือสร้างภาพข้อมูลทำให้ง่ายต่อการตรวจสอบและทำความเข้าใจแนวโน้ม ค่าผิดปกติ และรูปแบบในข้อมูลโดยใช้องค์ประกอบภาพ เช่น แผนภูมิ กราฟ และแผนที่

เครื่องมือและเทคโนโลยีการแสดงภาพข้อมูลมีความสำคัญในสภาพแวดล้อม Big Data สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลปริมาณมหาศาลและการตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลเป็นหลัก

การเรียนรู้ของเครื่อง:

อัลกอริธึมคณิตศาสตร์และระบบอัตโนมัติถูกใช้ในสาขาปัญญาประดิษฐ์นี้ แมชชีนเลิร์นนิงเป็นการวิเคราะห์ข้อมูลประเภทหนึ่งที่สร้างแบบจำลองการวิเคราะห์โดยอัตโนมัติ เป็นสาขาของปัญญาประดิษฐ์ที่มีพื้นฐานอยู่บนสมมติฐานที่ว่าคอมพิวเตอร์สามารถเรียนรู้จากข้อมูล จดจำรูปแบบ และตัดสินใจโดยอาศัยข้อมูลจากมนุษย์เพียงเล็กน้อยหรือไม่มีเลย

การจดจำรูปแบบ

เทคโนโลยีการรู้จำรูปแบบเป็นเทคโนโลยีประเภทหนึ่งที่จดจำรูปแบบในข้อมูล (มักใช้สลับกันได้กับการเรียนรู้ของเครื่อง) กระบวนการรับรู้รูปแบบโดยใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องเรียกว่าการรู้จำรูปแบบ การจำแนกประเภทของข้อมูลตามความรู้เดิมหรือข้อมูลทางสถิติที่นำมาจากรูปแบบและ/หรือการแสดงข้อมูลนั้นเรียกว่าการรู้จำรูปแบบ ศักยภาพในการประยุกต์ใช้การรู้จำรูปแบบเป็นหนึ่งในคุณสมบัติที่สำคัญที่สุด

ตัวอย่าง: การรู้จำคำพูด การระบุผู้พูด การรู้จำเอกสารมัลติมีเดีย (MDR) การวินิจฉัยทางการแพทย์อัตโนมัติ

การเตรียมข้อมูล

กระบวนการเปลี่ยนข้อมูลดิบให้อยู่ในรูปแบบที่สามารถดูดซึมได้ง่ายขึ้น กระบวนการทำความสะอาดและเปลี่ยนแปลงข้อมูลดิบก่อนการประมวลผลและวิเคราะห์เรียกว่าการเตรียมข้อมูล เป็นขั้นตอนสำคัญก่อนการประมวลผล ซึ่งมักจะรวมถึงการฟอร์แมตข้อมูล การเปลี่ยนแปลงข้อมูล และการผสานชุดข้อมูลเพื่อเพิ่มข้อมูล

การวิเคราะห์ข้อความ:

ขั้นตอนการวิเคราะห์ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างเพื่อให้ได้ข้อมูลเชิงลึกทางธุรกิจที่สำคัญ การวิเคราะห์ข้อความคือการแปลงข้อความที่ไม่มีโครงสร้างจำนวนมหาศาลให้เป็นข้อมูลตัวเลขโดยอัตโนมัติ เพื่อระบุข้อมูลเชิงลึก แนวโน้ม และรูปแบบ วิธีการนี้ เมื่อรวมกับเครื่องมือสร้างภาพข้อมูลแล้ว จะช่วยให้ธุรกิจเข้าใจเรื่องราวเบื้องหลังตัวเลขและตัดสินใจได้ดีขึ้น

คุณจะเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลได้อย่างไร

การเตรียมตัวสำหรับงานด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลอาจเป็นการตัดสินใจที่ฉลาด คุณจะมีโอกาสในการทำงานมากมาย เช่นเดียวกับโอกาสในการทำงานในอุตสาหกรรมเทคโนโลยี ซึ่งคุณอาจสำรวจและสร้างสรรค์ แล้วแผนของคุณล่ะ?

หากคุณเป็นนักเรียน:

ขั้นตอนแรกคือการหามหาวิทยาลัยที่เปิดสอนระดับปริญญาวิทยาศาสตร์ข้อมูล หรืออย่างน้อยที่สุด ชั้นเรียนในสาขาวิทยาศาสตร์ข้อมูลและการวิเคราะห์ มหาวิทยาลัยที่เปิดสอนหลักสูตรวิทยาศาสตร์ข้อมูล ได้แก่ Oklahoma State University, University of Alabama, Kennesaw State University, Southern Methodist University, North Carolina State University และ Texas A&M

หากคุณคือมืออาชีพที่ต้องการเปลี่ยนอาชีพ

ในขณะที่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลส่วนใหญ่ทำงานเป็นนักวิเคราะห์ข้อมูลหรือนักสถิติ แต่คนอื่น ๆ มีภูมิหลังในด้านที่ไม่ใช่ด้านเทคนิค เช่น ธุรกิจหรือเศรษฐศาสตร์ คนที่มีภูมิหลังแตกต่างกันเช่นนี้จะทำงานในสาขาเดียวกันได้อย่างไร? สิ่งสำคัญคือต้องพิจารณาถึงสิ่งที่พวกเขามีเหมือนกัน: ไหวพริบในการแก้ปัญหา ทักษะการสื่อสารที่ยอดเยี่ยม และความอยากรู้อยากเห็นอย่างมากเกี่ยวกับวิธีการทำงานของสิ่งต่างๆ

นอกเหนือจากคุณสมบัติเหล่านั้น คุณจะต้องเข้าใจสิ่งต่อไปนี้อย่างแน่นหนา:

• สถิติและการเรียนรู้ของเครื่อง
• ภาษาการเข้ารหัสเช่น SAS, R หรือ Python
• ฐานข้อมูลเช่น MySQL และ Postgres
• เทคโนโลยีการแสดงข้อมูลและการรายงาน
• Hadoop และ MapReduce

ธุรกิจไหนพร้อมจะจ้าง Data Scientist?

ก่อนที่คุณจะรับตำแหน่งนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล คุณควรพิจารณาแง่มุมต่างๆ ของบริษัทดังต่อไปนี้:

มันจัดการกับข้อมูลจำนวนมากและมีปัญหาที่ซับซ้อนที่ต้องแก้ไขหรือไม่?

องค์กรที่ต้องการนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลจริงๆ มีสองสิ่งที่เหมือนกัน: พวกเขาจัดการกับข้อมูลจำนวนมากและจัดการกับปัญหาที่ซับซ้อนในแต่ละวัน มักพบในอุตสาหกรรมต่างๆ เช่น การเงิน รัฐบาล และเภสัชกรรม

มันให้คุณค่ากับข้อมูลหรือไม่?

วัฒนธรรมของบริษัทมีอิทธิพลต่อการจ้างนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลหรือไม่ มีสภาพแวดล้อมที่เป็นมิตรกับการวิเคราะห์หรือไม่? ได้รับการสนับสนุนจากคณะกรรมการบริษัทหรือไม่? มิฉะนั้น การจ้างนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจะเสียเงินเปล่า

พร้อมจะเปลี่ยนหรือยัง?

ในฐานะนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล คุณคาดหวังว่าจะได้รับการพิจารณาอย่างจริงจัง และการได้เห็นงานของคุณบรรลุผลก็เป็นส่วนหนึ่งในนั้น คุณอุทิศเวลาในการค้นหาวิธีทำให้บริษัทของคุณดำเนินไปอย่างราบรื่นยิ่งขึ้น ด้วยเหตุนี้ บริษัทจึงต้องเตรียมพร้อมและเต็มใจที่จะนำข้อสรุปของการสืบสวนของคุณไปปฏิบัติ

สำหรับบางธุรกิจ การจ้างนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลเพื่อควบคุมตัวเลือกทางธุรกิจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลถือเป็นความเสี่ยง ตรวจสอบเพื่อดูว่าบริษัทที่คุณกำลังพิจารณาทำงานด้วยมีทัศนคติที่ถูกต้องหรือไม่ และยินดีที่จะเปลี่ยนแปลง

อุตสาหกรรมที่พึ่งพาวิทยาศาสตร์ข้อมูล

ผู้เชี่ยวชาญด้าน Data Scientist มีผลกระทบอย่างมากต่ออุตสาหกรรมและภาคส่วนต่อไปนี้ แต่ไม่จำกัดเฉพาะอุตสาหกรรมเหล่านี้:

• เกษตรกรรม
• ข้อมูลใหญ่
• เศรษฐกิจดิจิทัล
• เศรษฐศาสตร์
• การตรวจจับการฉ้อโกง
• ดูแลสุขภาพ
• ทรัพยากรมนุษย์
• มัน
• การวิเคราะห์การตลาด
• การเพิ่มประสิทธิภาพการตลาด
• นโยบายสาธารณะ
• การบริหารความเสี่ยง
• วิทยาการหุ่นยนต์
• เครื่องแปลภาษา
• การผลิต
• สารสนเทศทางการแพทย์
• สังคมศาสตร์
• การรู้จำเสียง
• การท่องเที่ยว

อ่าน : โครงงานวิทยาศาสตร์ข้อมูล