อาชีพ Data Science

สำหรับผู้เชี่ยวชาญที่มีความสามารถ วิทยาศาสตร์ข้อมูลยังคงเป็นงานที่มีแนวโน้มดีและเป็นที่ต้องการมากที่สุดงานหนึ่ง งานวิทยาศาสตร์ข้อมูลมีทั้งการเติมเต็มและสร้างผลกำไร แต่การเริ่มต้นใช้งานภาคสนามนั้นไม่ใช่เรื่องง่าย ปริญญาตรีหรือปริญญาโทไม่จำเป็นต้องทำงานในสาขาวิทยาศาสตร์ข้อมูล สิ่งที่จำเป็นคือชุดทักษะและความเชี่ยวชาญที่เหมาะสม

บล็อกนี้จะช่วยคุณในการทำความเข้าใจเส้นทางงานและความสามารถที่จำเป็นมากมาย รวมทั้งวิธีการเริ่มต้นอาชีพที่มีแนวโน้มดีในด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล

เพื่อเริ่มต้นอาชีพที่ประสบความสำเร็จในด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล คุณเพียงแค่ต้องมีทักษะทางเทคนิค เช่น การวิเคราะห์ การเรียนรู้ของเครื่อง สถิติ และโครงข่ายประสาทเทียม ตลอดจนความสามารถในการแก้ปัญหา การคิดเชิงวิพากษ์ และสื่อสารเรื่องราว

อาชีพ Data Science มีประโยชน์อย่างไร?

เนื่องจากข้อมูลจำนวนมากที่สร้างขึ้นทั่วทั้งองค์กร และความจำเป็นสำหรับการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ ความต้องการความสามารถด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลจึงเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว

เงินเดือนสูง:

ประสบการณ์การทำงานเป็นตัวกำหนดที่สำคัญที่สุดในการจ่ายเงินด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล อย่างไรก็ตาม รายได้เฉลี่ยของผู้เชี่ยวชาญด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลระดับเริ่มต้นนั้นสูงกว่าเงินเดือนมัธยฐานในสหรัฐอเมริกา

แก้ปัญหาที่ซับซ้อน:

หน้าที่หลักของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลคือการค้นหาข้อมูลเชิงลึกโดยการวิเคราะห์และประมวลผลข้อมูลดิบจำนวนมหาศาล คุณจะเพิ่มยอดขายได้อย่างไร ตัวอย่างเช่น เพื่อค้นหาปัญหาที่ไม่ได้รับการแก้ไขในกระบวนการขององค์กรในปัจจุบัน

ด้วยการรวบรวมข้อมูลในหลายส่วนของชีวิต ตั้งแต่การตลาดไปจนถึงสุขภาพ แม้กระทั่งกีฬาและความบันเทิง ความสามารถในการดึงความรู้จากข้อมูลจึงเป็นตำแหน่งที่แข็งแกร่งมาก”

เสี่ยงน้อยกว่าต่อการทำงานอัตโนมัติ:

โดยทั่วไป ยิ่งงานเฉพาะทางมากเท่าไร (ยิ่งมีบุคคลทำงานน้อยลงเท่านั้น) โอกาสที่งานจะเป็นแบบอัตโนมัติก็จะยิ่งน้อยลงเท่านั้น เนื่องจากมีแรงจูงใจน้อยกว่าในการลงทุนทรัพยากรที่จำเป็นในการสร้างเครื่องจักรที่สามารถทำงานได้

ณ จุดนั้น วิทยาการข้อมูลจะเป็นพรสวรรค์ที่จำเป็นซึ่งไม่จำกัดเฉพาะผู้เชี่ยวชาญเพียงไม่กี่คน และเราจะไม่จำเป็นต้องมีผู้ที่ได้รับการฝึกอบรมด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลโดยเฉพาะ

ฉันมองโลกในแง่ดีเกี่ยวกับเวลานี้เพราะฉันได้เห็นคุณค่าของความเชี่ยวชาญโดเมนในการสร้างไปป์ไลน์วิทยาศาสตร์ข้อมูลที่มีประสิทธิภาพครั้งแล้วครั้งเล่า วิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถส่งมอบตามคำมั่นสัญญาในการเพิ่มประสิทธิภาพและช่วยให้ตัดสินใจอย่างเป็นกลางได้ หากเครื่องมือที่ถูกต้องอยู่ในมือของบุคคลที่มีความสามารถในภาคส่วน ตำแหน่งวิทยาศาสตร์ข้อมูลไม่น่าจะถูกแทนที่ด้วยระบบอัตโนมัติ แต่ถ้ามีการผลิตเครื่องมือที่ถูกต้อง นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลอาจกลายเป็นผู้เชี่ยวชาญเฉพาะกลุ่ม

บุคคลที่มีความเข้าใจอย่างมากเกี่ยวกับวิธีการแปลงข้อมูลให้เป็นข้อมูลเชิงลึกที่ใช้งานได้โดยใช้ทักษะการวิเคราะห์มีโอกาสที่ดีในการประสบความสำเร็จในอาชีพด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล

สู่การเป็น Data Scientist

เรียนรู้พื้นฐาน

คุณควรมีความเข้าใจอย่างถ่องแท้เกี่ยวกับหลักการของวิทยาศาสตร์ข้อมูล เช่น สถิติ ความน่าจะเป็น การทดสอบสมมติฐาน และเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูล เช่น Excel ซึ่งเป็นหนึ่งในวิธีการคลาสสิกที่ยังคงใช้ในการตรวจสอบชุดข้อมูลขนาดเล็ก ในฐานะผู้เชี่ยวชาญด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล คุณควรคุ้นเคยกับภาษาการเขียนโปรแกรม เช่น R, Python, SQL, Hadoop และซอฟต์แวร์การแสดงข้อมูล เช่น Tableau และ Power BI

หากคุณสนใจที่จะเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล คุณสามารถลงทะเบียนในหลักสูตรและเรียนรู้จากที่ปรึกษาที่มุ่งมั่น

เลือกบทบาทที่เหมาะสม:

ในสาขาวิทยาศาสตร์ข้อมูลมีโอกาสในการทำงานมากมาย ผู้เชี่ยวชาญด้านการแสดงข้อมูล ผู้เชี่ยวชาญด้านแมชชีนเลิร์นนิง นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล วิศวกรข้อมูล และอื่นๆ เป็นเพียงส่วนน้อยของความเป็นไปได้มากมาย การได้รับบทบาทหนึ่งอาจง่ายกว่าบทบาทอื่น ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับประวัติและประสบการณ์การทำงานของคุณ ตัวอย่างเช่น หากคุณเป็นนักพัฒนาซอฟต์แวร์ การเปลี่ยนไปใช้วิศวกรรมข้อมูลก็ไม่ใช่เรื่องยาก ดังนั้น จนกว่าคุณจะชัดเจนว่าคุณต้องการเป็นอะไร คุณจะตัดสินใจไม่ได้ว่าจะเลือกเส้นทางใดและต้องพัฒนาความสามารถใด

เข้าร่วมชุมชนวิทยาศาสตร์ข้อมูล:

ความรับผิดชอบหลักของผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูลคือการสร้างข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญร่วมกับผู้มีส่วนได้ส่วนเสียภายในและภายนอก นอกเหนือจากนั้น นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจำนวนมากชอบที่จะติดต่อกับเพื่อนร่วมงานในบทบาทที่คล้ายคลึงกันเพื่ออภิปรายแนวคิดและแนวทางใหม่ ๆ เพื่อให้เป็นปัจจุบันในเรื่องวิทยาศาสตร์ข้อมูล คุณสามารถโต้ตอบกับเพื่อนในกลุ่มดังกล่าว

ฉันจะพูดถึงชุมชนวิทยาศาสตร์ข้อมูลยอดนิยมสามอันดับแรกกับคุณ

คากเกิล:

เป็นหนึ่งในชุมชนวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ใหญ่ที่สุดในโลก สร้างขึ้นเพื่อใช้เป็นเครื่องมือในการประเมินและรวบรวมทีมสำหรับทัวร์นาเมนต์ต่างๆ ช่วยคุณในการค้นหาและเผยแพร่ชุดข้อมูล สำรวจและสร้างแบบจำลองในสภาพแวดล้อมบนเว็บ และแบ่งปันงานของคุณกับนักวิทยาศาสตร์และวิศวกรคนอื่นๆ เหนือสิ่งอื่นใด Kaggle ในปัจจุบันมีสมาชิกกว่า 3 ล้านคนที่อาจใช้แพลตฟอร์มนี้เพื่อมอบความรู้และประสบการณ์ของพวกเขา

ชุมชนวิทยาศาสตร์ข้อมูลของ IBM:

หน้าเว็บวิทยาศาสตร์ข้อมูลของ IBM เป็นที่รู้จักกันดีเนื่องจากเป็นโฮสต์บล็อกและพอดคาสต์ของผู้ทรงคุณวุฒิในอุตสาหกรรม หากคุณต้องการคำแนะนำเฉพาะจากผู้เชี่ยวชาญในอุตสาหกรรม IBM Data Science Community เป็นสถานที่ที่ยอดเยี่ยม ไม่ได้ต้อนรับผู้มาใหม่เท่ากับชุมชนอื่นที่นี่ แต่นั่นไม่ใช่สิ่งที่เป็นลบเสมอไป

เรดดิท:

เป็นกลุ่มวิทยาศาสตร์ข้อมูลแปลก ๆ ซึ่งรู้จักกันในการแลกเปลี่ยนมีมมากกว่าการตอบข้อกังวลทางวิทยาศาสตร์ที่ร้ายแรง มี subreddits จำนวนมากที่อุทิศให้กับการอภิปรายเชิงลึกในเอกสาร subreddits ที่ได้รับความนิยมมากที่สุด ได้แก่ r/datascience, r/dataisbeautiful และ r/MachineLearning

เลือกภาษา/ เครื่องมือ

ผู้เริ่มต้นมักจะถามคำถามนี้มากที่สุด ฉันควรใช้ภาษา/เครื่องมือใดเพื่อประสบความสำเร็จในอาชีพวิทยาศาสตร์ข้อมูล ก่อนที่ฉันจะตอบคำถามนี้ ฉันอยากจะชี้ให้เห็นว่าเครื่องมือมีไว้เพื่อใช้สำหรับการนำไปปฏิบัติเท่านั้น การเข้าใจแนวคิดนั้นสำคัญกว่า Python เป็นภาษาที่ใช้กันอย่างแพร่หลายและง่ายที่สุดในอุตสาหกรรมวิทยาศาสตร์ข้อมูล เป็นภาษาที่เป็นมิตรกับผู้ใช้ซึ่งสามารถใช้งานได้โดยผู้ที่ไม่ใช่ผู้เชี่ยวชาญ ผมขอสรุปสั้นๆ เกี่ยวกับภาษาและเครื่องมือที่ได้รับความนิยมสูงสุดในขณะนี้

แม้ว่า Microsoft Excel สามารถใช้สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลได้ แต่ความรู้เกี่ยวกับเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลระดับสูงก็เป็นสิ่งจำเป็นในการเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล

เราจะพูดถึงเครื่องมือเหล่านี้โดยละเอียดยิ่งขึ้นในภายหลัง

หลาม:

Python เป็นภาษาการเขียนโปรแกรมที่ได้รับความนิยมมากที่สุดสำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูลและการเรียนรู้ของเครื่อง รวมถึงภาษาคอมพิวเตอร์ที่ได้รับความนิยมมากที่สุดภาษาหนึ่งโดยทั่วไป

การวิเคราะห์ข้อมูล, การสร้างภาพข้อมูล, AI, การประมวลผลภาษาธรรมชาติ และกระบวนการอัตโนมัติของหุ่นยนต์สามารถทำได้ด้วยภาษาการเขียนโปรแกรม Python อาจใช้ Python เพื่อสร้างเว็บ มือถือ และแอปเดสก์ท็อป อนุญาตให้ใช้รูปแบบขั้นตอน การทำงาน และรูปแบบอื่นๆ ของการเขียนโปรแกรม ตลอดจนส่วนขยายที่เขียนด้วยภาษา C หรือ C++ นอกเหนือจากการเขียนโปรแกรมเชิงวัตถุ

โดยไม่เพียงแต่ใช้โดยนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล โปรแกรมเมอร์ และวิศวกรเครือข่ายเท่านั้น แต่ยังใช้งานโดยบุคลากรที่ไม่ใช่ด้านเทคนิค เช่น นักบัญชี นักคณิตศาสตร์ และนักวิทยาศาสตร์ ที่มีลักษณะการใช้งานที่เป็นมิตร

ร:

ภาษาการเขียนโปรแกรม R เป็นสภาพแวดล้อมโอเพนซอร์สฟรีสำหรับการคำนวณทางสถิติ กราฟิก และการประมวลผลข้อมูล การวิเคราะห์ และการแสดงภาพ R เป็นหนึ่งในภาษาที่ได้รับความนิยมมากที่สุดสำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูลและการวิเคราะห์ขั้นสูง เนื่องจากมีการใช้โดยนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล นักวิจัยของมหาวิทยาลัย และนักสถิติส่วนใหญ่ในการดึง ล้าง วิเคราะห์ และนำเสนอข้อมูล
เครื่องมือสร้างภาพข้อมูล:
ผู้เชี่ยวชาญด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลควรสามารถบอกชั้นที่ชัดเจนและใช้เครื่องมือการสร้างภาพข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพเพื่อสื่อสารความคิดของตนไปยังผู้ชม มาดูเครื่องมือสร้างภาพข้อมูลที่เป็นที่นิยมมากที่สุดในอุตสาหกรรมกัน

ฉาก:

Tableau เป็นเครื่องมือทางธุรกิจและการสร้างภาพข้อมูล วิธีที่บุคคลใช้ข้อมูลเพื่อแก้ปัญหากำลังเปลี่ยนไปด้วยเครื่องมือวิเคราะห์ภาพนี้ Tableau ทำให้ข้อมูลดูและเข้าใจได้ง่ายขึ้น ทำให้ธุรกิจสามารถขับเคลื่อนด้วยข้อมูลได้มากขึ้น ใช้งานง่าย และกลายเป็นตัวเลือกยอดนิยมสำหรับข่าวกรองธุรกิจสมัยใหม่อย่างรวดเร็ว ช่วยในการสำรวจ จัดการ และค้นพบข้อมูลเชิงลึกที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลที่สามารถเปลี่ยนองค์กรได้ เป็นแพลตฟอร์มการวิเคราะห์ที่มีความสามารถ ปลอดภัย และปรับเปลี่ยนได้มากกว่า

Tableau นำเสนอเครื่องมือที่หลากหลาย รวมถึงเดสก์ท็อป เซิร์ฟเวอร์ CRM และอื่นๆ ที่คุณอาจใช้เพื่อตอบสนองความต้องการทางธุรกิจ

พาวเวอร์ BI:

Power BI คือชุดของบริการซอฟต์แวร์ แอป และตัวเชื่อมต่อที่ทำงานร่วมกันเพื่อเปลี่ยนข้อมูลดิบของคุณให้กลายเป็นภาพ สามารถใช้สเปรดชีต Excel หรือคอลเลกชันของคลังข้อมูลแบบไฮบริดบนคลาวด์และภายในองค์กรเพื่อจัดเก็บข้อมูลได้ Power BI ทำให้ง่ายต่อการเชื่อมต่อกับแหล่งข้อมูลของคุณ แสดงภาพและค้นพบสิ่งที่สำคัญ และแชร์สิ่งที่คุณค้นพบกับคนที่คุณเลือก เป็นหนึ่งในเครื่องมือทางธุรกิจที่ใช้กันอย่างแพร่หลายมากที่สุดในอุตสาหกรรม

ทักษะการสื่อสารที่มีประสิทธิภาพ

ผู้คนคิดว่าหากพวกเขามีความเชี่ยวชาญด้านเทคนิค พวกเขาจะตอบคำถามเกี่ยวกับอาชีพด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลได้หากพวกเขาเป็นนักสื่อสารที่ยอดเยี่ยม นี่คือการประดิษฐ์ ในการสื่อสารความคิดของคุณกับผู้ฟัง คุณควรมีทักษะในการสื่อสารอย่างมีประสิทธิภาพ

พยายามทำให้เพื่อนของคุณเป็นนักสื่อสารที่ดี ฟังการแนะนำตัวของคุณและเรียกร้องคำวิจารณ์อย่างตรงไปตรงมา เขาจะพาคุณไปที่กระจก!

คุณสามารถหารือเกี่ยวกับความคิดของคุณกับเพื่อนร่วมงานหรือพิสูจน์กรณีของคุณในการประชุมหากคุณมีทักษะในการสื่อสารที่ดี ผู้ที่สนใจใฝ่หาอาชีพด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลควรมีความสามารถนี้

บทสรุป

นายจ้างกำลังลงทุนทั้งเวลาและเงินจำนวนมากในด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล เนื่องจากมีความต้องการสูง คุณสามารถเริ่มต้นอาชีพที่มีแนวโน้มดีในด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลโดยทำตามขั้นตอนที่จำเป็น ฉันหวังว่าบล็อกนี้จะเป็นประโยชน์ในการช่วยให้คุณเข้าใจวิธีเริ่มต้นอาชีพที่มีแนวโน้มดีในด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล