ติดปีก 10 ทักษะก้าวสู่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลมือฉมัง (Data Scientist)

Jobsdb ทีมเนื้อหา – อัปเดตเมื่อ 07 July, 2023

การก้าวเข้าสู่ยุคเทคโนโลยี ทำให้องค์กรชั้นนำต่างให้ความสำคัญกับการทำ Big Data เกิดข้อมูลอันมหาศาล ดังนั้นองค์กรจึงต้องการบุคลากรในด้าน Data Scientist เป็นอย่างมาก เพื่อทำหน้าที่ในการวิเคราะห์ข้อมูลได้อย่างถูกต้อง มีความแม่นยำ จึงเป็นอาชีพที่มีความสำคัญอย่างยิ่ง เพราะช่วยเพิ่มความสามารถในการแข่งขันให้องค์กรและสามารถไปใช้เป็นอาวุธการทำ Digital marketing ตอบโจทย์โลกที่เปลี่ยนแปลงอย่าวรวดเร็ว

จากรายงาน Future of Work Report 2020 ของ World Economic Forum ระบุว่า Data Scientist เป็นงานที่มีความต้องการและการเติบโตสูงสุดในศตวรรษที่ 21 “the sexiest job of the 21st century ทำไม Data Scientist หรือนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล จึงเป็นที่ต้องการขนาดนั้น เพราะด้วยบทบาทหน้าที่นำข้อมูลมหาศาลมาวิเคราะห์ด้วยเทคนิคขั้นสูง เรียกว่าเป็นสาขาวิชาที่เปลี่ยนข้อมูลให้เป็นทองคำหรือกลายเป็นทรัพยากรอันล้ำค่าของการทำธุรกิจ

แม้ว่า นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจะเป็นอาชีพที่ยังขาดแคลนในประเทศไทยและมีค่าตัวเป็นหลักแสน แต่ด้วยเทคโนโลยีที่เปลี่ยนแปลงเร็ว เกิดของเครื่องมือใหม่ ๆ อยู่ตลอดเวลา และอุตสาหกรรมเกิดการพัฒนาอย่างรวดเร็ว อาชีพนี้แม้ต้องมีทักษะที่จำเป็นแล้วก็ตาม แต่ก็ยังต้องพัฒนาทักษะอย่างต่อเนื่อง โดยองค์กรทั่วโลกต้องการนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่มี 10 ทักษะ ดังนี้

ทักษะในเชิงเทคนิคเฉพาะตัว (Technical Skills)

การที่จะประสบความสำเร็จในอาชีพ Data Scientist ต้องมีความเชี่ยวชาญด้านเทคโนโลยีที่หลากหลาย โดยเฉพาะอย่างยิ่งเทคโนโลยี Open-source เช่น R Language, Java, C++, Python Programming, Hadoop และมีความรู้เกี่ยวกับเทคโนโลยีฐานข้อมูล NoSQL ต่างๆ เช่น MongoDB, HBase, และ CouchDB โดยมีทักษะ 5 ด้าน ดังนี้

เก่งทั้งPythonและRนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลต้องมีความเชี่ยวชาญทั้งศาสตร์ด้านสถิติ และการเขียนโปรแกรมคอมพิวเตอร์ เพราะถือว่าเป็นหัวใจสำคัญของอาชีพนี้ เพื่อที่ก้าวเป็น"Enterprise Data Scientist" ไม่ใช่แค่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล จำเป็นต้องเรียนรู้การเขียนโปรแกรม R และ Python บนแนวระบบข้อมูลขนาดใหญ่ เช่น Hadoop, Oracle หรือ SAP HANA เพื่อให้สามารถสร้างการใช้งานทั้งวิเคราะห์ลูกค้าและการตลาด
เชี่ยวชาญใช้เครื่องมือHadoopและNoSQLเพราะทั้งสองตัวเป็นเครื่องมือ Open-source ยอดนิยมสำหรับการจัดการข้อมูลขนาดใหญ่ เพื่อเร่งขับเคลื่อนนวัตกรรมด้วยข้อมูล ดังนั้นจึงต้องคุ้นเคยกับส่วนประกอบต่าง ๆ ของ Hadoop เช่น Distributed File System, MapReduce และ Flume ส่วน NoSQL สำหรับการทำงานกับข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง ไม่ว่าจะอยู่ในรูปแบบของเสียง วิดีโอ การอัปเดตโซเชียลมีเดีย ซึ่งการมีทักษะด้านนี้เพื่อสนับสนุนการทำงานของระบบ
แปลงข้อมูลดิบเป็นรูปแบบภาพ(Data Visualization ) ทักษะนี้จะช่วยให้นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลเห็นภาพของข้อมูลได้อย่างรวดเร็วว่ามีอะไรบ้างที่น่าสนใจ และสามารถนำไปเป็นแนวทางการวิเคราะห์เจาะลึกข้อมูลที่มีความซับซ้อน ซึ่งช่วยในการวิเคราะห์ให้มีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น โดยสามารถจัดทำในรูปแบบชาร์ต ตาราง กราฟ แผนที่ และอินโฟกราฟิก เพื่อสร้างความเข้าใจให้กับผู้ปฏิบัติงาน นักการตลาด ผู้บริหาร สามารถนำข้อมูลเพื่อเป็นการตัดสินใจได้อย่างรวดเร็ว
ทักษะMachine Learning & Deep Learningทักษะนี้ถือว่ามีความจำเป็นต้องเข้าใจอย่างลึกซึ้งเกี่ยวกับการทำเหมืองข้อมูล นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลต้องมีทักษะสร้างโมเดลในลักษณะ AI และ machine learning เพื่อการเรียนรู้ของเครื่องคอมพิวเตอร์จากข้อมูลที่เราป้อนเข้าไปได้อย่างมีประสิทธิภาพ ทำนายหรือแก้โจทย์พร้อมทั้งส่งผลลัพธ์ออกมาเป็นโค้ด เพื่อเป็นข้อมูลวิทยาการ นำไปให้ประโยชน์ต่อไป
แปลงข้อมูลให้พร้อมใช้งาน (Data Wrangling)ทักษะการปรับเปลี่ยนหน้าตาข้อมูลดิบให้อยู่ในรูปแบบที่เหมาะสมกับการทำ Data Analysis แม้ว่านักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจะเก่งสถิติหรือการเขียนโปรแกรมโค้ดเพียงใดก็ตาม ซึ่งต้องรู้จักบริบทต่าง ๆ ทั้งพฤติกรรมของมนุษย์ เพื่อหาความหมายของข้อมูล สร้างสมมติฐาน ทดสอบโมเดล และหาผลลัพธ์ที่น่าเชื่อถือเหมาะสมกับธุรกิจรวมทั้งสถานการณ์เพื่อทำนายเทรนด์ต่าง ๆ จากข้อมูล

ทักษะทั่วไปในกระบวนการคิดและวิเคราะห์(Non-Technical Skills)

แม้ว่าจะเป็นทักษะรอบด้านของบุคคล ซึ่งประกอบด้วยกระบวนการคิด หรือกระทั่งการสื่อสาร แต่ถือว่ามีความจำเป็นเพราะช่วยส่งเสริมการทำงานให้มีประสิทธิภาพดียิ่งขึ้น โดยมี 5 ทักษะ ดังนี้

ความเชี่ยวชาญทางธุรกิจนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลต้องมีความเชี่ยวชาญทางธุรกิจที่แข็งแกร่งในอุตสาหกรรมที่ตนเองทำงาน เพื่อที่จะเข้าใจธุรกิจได้อย่างลึกซึ้ง รวมถึงรู้ถึงเป้าหมายของบริษัท และวิธีทำงานที่สนับสนุนเป้าหมายเหล่านั้นให้สำเร็จ เพราะหน้าที่ของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลต้องระบุปัญหาที่สำคัญของธุรกิจ โดยสามารถในการแยกแยะว่าปัญหาใดมีความสำคัญต่อการแก้ไขสำหรับธุรกิจนั้น และสามารถกำหนดกลยุทธ์ใหม่ ๆ ที่สามารถนำมาใช้ประโยชน์ได้
มีสัญชาตญาณเกี่ยวกับข้อมูลนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ดี ไม่ใช่คนที่ป้อนข้อมูลที่เป็นไปได้ทั้งหมดลงในโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องและวิเคราะห์ผลลัพธ์ สิ่งสำคัญที่สุด ต้องคิดว่าข้อมูลนั้นสมเหตุสมผลหรือไม่ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ประสบความสำเร็จต้องมองหาสถานการณ์ที่เป็นไปได้ทั้งหมดและปรับให้เข้ากับสถานการณ์ และมักจะมองหาคำถามใหม่ ๆ ที่จะถามอยู่เสมอ
ทักษะด้านนวัตกรรมและสร้างสรรค์(Learning Model)ต้องบอกว่า นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลไม่เพียงแต่เล่นกับข้อมูลเท่านั้น แต่ต้องมีนวัตกรรมและความคิดสร้างสรรค์ มีความกระตือรือร้นที่จะเรียนรู้เพิ่มเติม และค้นหาสิ่งแปลกใหม่ ด้วยความคิดที่นอกกรอบบนพื้นการวิเคราะห์ที่แม่นยำจะช่วยเพิ่มมูลค่าและนำมาซึ่งผลลัพธ์ที่สร้างผลกำไรให้กับองค์กรได้อย่างยอดเยี่ยม
อัปเดตเทคโนโลยีและเทรนด์ใหม่อยู่เสมอทักษะนี้จริง ๆ แล้วเหมือนง่าย ๆ แต่ด้วยการพัฒนาข้อมูลที่เกิดขึ้นอย่างรวดเร็ว มันจึงเป็นเรื่องยากที่จะติดตามทุกสิ่ง ซึ่งหมายความว่าการเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลต้องเรียนรู้เครื่องมือและเทคนิคใหม่ ๆ อยู่เสมอเพื่อที่จะได้อยู่ในระดับแนวหน้าของสาขานี้ โดยจากการทำแบบสำรวจเครื่องมือ SAS, R, Python เมื่อปี 2563 แสดงให้เห็นว่าการตั้งค่าเครื่องมือเปลี่ยนแปลงไปมากเพียงใดในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา
ทำงานเป็นทีมโดยเฉพาะการสร้างความสัมพันธ์ที่ดีกับวิศวกรข้อมูลและผู้เชี่ยวชาญด้านไอที เดิมทีนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลมักจะถูกคาดหวังจากองค์กรสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลทั้งหมด แต่ปัจจุบันการทำงานเริ่มมีทีมวิศวกรข้อมูล หรือผู้เชี่ยวชาญด้านไอทีที่ทำงานเคียงข้าง ดังนั้นการมีความสัมพันธ์ที่ดีในทีมก็เป็นสิ่งสำคัญเช่นกัน

ใครที่สนใจทำงานในสายงานนี้ หรือกำลังมองหางานที่ใช่ เพื่อเป็นการเปิดโอกาสให้ตัวเราได้พัฒนาไปอีกขั้น สามารถเข้ามาเลือกดูงานที่น่าสนใจได้ที่แอปพลิเคชัน JobsDB

ดาวน์โหลดได้แล้ววันนี้ทั้ง iOS และ Android