Data Scientist คือใคร เปิดเส้นทางอาชีพ รายได้ ทักษะที่ตลาดต้องการ

• Data Scientist คือผู้เชี่ยวชาญด้านการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่และซับซ้อน ใช้สถิติ, Machine Learning และเทคนิควิเคราะห์ข้อมูลเพื่อสร้าง Insight ที่ช่วยให้ธุรกิจตัดสินใจได้แม่นยำและสร้างนวัตกรรมใหม่
• ความสำคัญของอาชีพ Data Scientist ในยุคดิจิทัลเพราะช่วยให้องค์กรใช้ข้อมูลอย่างชาญฉลาด วิเคราะห์แนวโน้มตลาด ลดความเสี่ยง และสร้างโอกาสใหม่ๆ ทำให้การตัดสินใจมีหลักฐานรองรับ
• Data Scientist เริ่มได้จากพื้นฐานคณิต–สถิติและ Python จากนั้นค่อยต่อยอดสู่ Machine Learning และ Big Data การเรียนรู้เหล่านี้สามารถทำได้ทั้งจากมหาวิทยาลัยหรือคอร์สออนไลน์ เช่น Coursera, Kaggle, หรือ Google Data Analytics Certificate
• ทักษะเสริมที่ควรมีในสายอาชีพ Data Scientist คือ Python, SQL, Machine Learning, Data Visualization และ Soft Skills เช่น การสื่อสาร การคิดเชิงธุรกิจ และการทำงานร่วมกับทีม เพื่อเพิ่มโอกาสสำเร็จในงาน

Data Scientist กลายเป็นหนึ่งในอาชีพที่หลายองค์กรต้องการมากที่สุด เพราะสามารถเปลี่ยนข้อมูลมหาศาลให้กลายเป็นกลยุทธ์ที่สร้างผลลัพธ์ทางธุรกิจได้จริง หลายคนเริ่มสนใจเส้นทางนี้แต่ยังไม่แน่ใจว่าจะเริ่มต้นอย่างไร บทบาทเป็นแบบไหน และต้องมีทักษะอะไรถึงจะไปได้ไกล บทความนี้พาไปทำความรู้จักกับอาชีพ Data Scientist ตั้งแต่หน้าที่หลัก รายได้ ไปจนถึงทักษะที่ตลาดกำลังมองหา พร้อมแนะแนวทางเติบโตสำหรับคนทำงานที่อยากก้าวเข้าสู่วงการนี้!

ทำความรู้จัก Data Scientist คือใคร?

Data Scientist คือผู้เชี่ยวชาญด้านการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่หรือข้อมูลเชิงซับซ้อน เช่น สถิติ การวิเคราะห์ และ Machine Learning เพื่อเปลี่ยนข้อมูลเหล่านั้นให้กลายเป็นข้อมูลเชิงลึกที่สามารถนำไปตัดสินใจเชิงธุรกิจหรือสร้างนวัตกรรมได้ มีบทบาทและหน้าที่หลัก เช่น

• วิเคราะห์ข้อมูล (Data Analysis) ตรวจสอบ ทำความสะอาด และวิเคราะห์ข้อมูล เพื่อหาความสัมพันธ์และแนวโน้มที่มีความหมายต่อธุรกิจ
• สร้างโมเดล Machine Learning พัฒนาโมเดลเพื่อทำนายผลลัพธ์ เช่น พฤติกรรมลูกค้า ยอดขาย หรือความเสี่ยงทางการเงิน
• ทำ Dashboard และ Visualization แสดงข้อมูลที่ซับซ้อนให้ง่ายต่อการเข้าใจ ผ่านเครื่องมืออย่าง Power BI, Tableau หรือ Looker Studio เพื่อให้ผู้บริหารเห็นภาพรวมธุรกิจได้ชัดเจน
• สื่อสารข้อมูล (Data Storytelling) แปลผลลัพธ์ทางเทคนิคให้นำไปใช้ได้จริง โดยอธิบายด้วยภาษาที่เข้าใจง่ายและเชื่อมโยงกับเป้าหมายขององค์กร

นอกจากนี้ Data Scientist ยังต้องสามารถทำงานร่วมกับทีมวิศวกรรมข้อมูล (Data Engineering) และนักวิเคราะห์ธุรกิจ เพื่อให้แน่ใจว่าการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลนั้นมีประสิทธิภาพและตรงตามเป้าหมายขององค์กร

อาชีพ Data Scientist สำคัญอย่างไรในยุคดิจิทัล

ในปัจจุบันนี้ข้อมูลเข้ามามีบทบาทสำคัญต่อการดำเนินธุรกิจ อาชีพ Data Scientist มีประโยชน์และกลายเป็นหัวใจสำคัญในการช่วยองค์กรใช้ข้อมูลอย่างชาญฉลาดและมีประสิทธิภาพ ที่ช่วยให้ธุรกิจตัดสินใจได้แม่นยำกว่าเดิม ลดความเสี่ยง และมองเห็นโอกาสใหม่ในตลาดได้ก่อนใคร ซึ่งมีความสำคัญดังนี้

ช่วยให้ธุรกิจตัดสินใจด้วยข้อมูล

Data Scientist ช่วยให้การตัดสินใจของผู้บริหารไม่ขึ้นอยู่กับสัญชาตญาณหรือประสบการณ์เพียงอย่างเดียว แต่ใช้ “ข้อมูลจริง” มาสนับสนุน เช่น การวิเคราะห์ยอดขาย การวัดประสิทธิภาพของแคมเปญการตลาด หรือการคาดการณ์พฤติกรรมลูกค้าในอนาคต ทำให้ทุกการตัดสินใจมีหลักฐานรองรับและลดความผิดพลาดได้มาก

เพิ่มประสิทธิภาพและลดต้นทุน

ด้วยการใช้โมเดลวิเคราะห์ข้อมูลและระบบอัตโนมัติ (Automation) Data Scientist สามารถช่วยให้องค์กรลดขั้นตอนการทำงานซ้ำซ้อน คาดการณ์ความต้องการสินค้าอย่างแม่นยำ จัดการทรัพยากรให้เหมาะสม และลดต้นทุนในระยะยาว เช่น ใช้ AI วิเคราะห์ความผิดพลาดในกระบวนการผลิต หรือช่วยปรับเส้นทางขนส่งให้คุ้มค่าที่สุด

สร้างนวัตกรรมใหม่ๆ ด้วยข้อมูล

ข้อมูลไม่ได้แค่ช่วยให้ธุรกิจ “ทำสิ่งเดิมได้ดีขึ้น” แต่ยังเปิดประตูสู่ “สิ่งใหม่ที่ไม่เคยทำ” Data Scientist จึงมีบทบาทสำคัญในการค้นหา Insight จากข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) เพื่อพัฒนาเทคโนโลยีหรือบริการใหม่ๆ เช่น ระบบแนะนำสินค้า (Recommendation System), Chatbot หรือเทคโนโลยี FinTech ที่เปลี่ยนพฤติกรรมผู้บริโภคทั่วโลก

วิเคราะห์แนวโน้มตลาดในอนาคต

ด้วยทักษะทางสถิติและ Machine Learning Data Scientist สามารถคาดการณ์แนวโน้มเศรษฐกิจ การเปลี่ยนแปลงของตลาด หรือพฤติกรรมลูกค้าในอนาคตได้อย่างแม่นยำ ทำให้ธุรกิจวางแผนกลยุทธ์ล่วงหน้าได้ เช่น การเพิ่มไลน์ผลิตภัณฑ์ การเจาะตลาดใหม่ หรือการปรับกลยุทธ์การสื่อสารให้ตรงกลุ่มเป้าหมาย

รองรับยุคของ Big Data และ AI

ในยุคที่ทุกองค์กรต้องใช้ Big Data และ AI เป็นเครื่องมือหลักในการดำเนินธุรกิจ Data Scientist คือผู้เชื่อมโยงเทคโนโลยีเหล่านี้เข้ากับการใช้งานจริง และทำให้ข้อมูลจำนวนมหาศาลถูกนำมาใช้สร้างระบบอัจฉริยะ เช่น ระบบตรวจจับการทุจริต การวิเคราะห์ภาพทางการแพทย์ หรือระบบคาดการณ์ความต้องการของผู้บริโภคแบบเรียลไทม์

ความรู้พื้นฐานจำเป็นในอาชีพ Data Scientist

อาชีพ Data Scientist ต้องอาศัยทั้งความเข้าใจเชิงเทคนิคและการวิเคราะห์เชิงธุรกิจ เพราะเป็นสายอาชีพที่อยู่กึ่งกลางระหว่าง “นักวิเคราะห์ข้อมูล” และ “วิศวกร AI” ใครที่อยากเริ่มต้นในสายนี้ ควรมีพื้นฐานด้าน ดังนี้

• พื้นฐานด้านสถิติและคณิตศาสตร์ (Statistics & Mathematics) เป็นรากฐานสำคัญที่สุดของงานข้อมูล เช่น พีชคณิตเชิงเส้น (Linear Algebra) แคลคูลัส (Calculus) ความน่าจะเป็น (Probability) และสถิติ (Statistics) เพื่อเข้าใจแนวโน้มและความสัมพันธ์ในข้อมูล
• การเขียนโปรแกรม (Programming Skills) ภาษา Python และ R คือทักษะหลักที่ใช้ในงาน Data Science สำหรับการจัดการข้อมูล วิเคราะห์ สร้างโมเดล Machine Learning และทำ Visualization
• การจัดการข้อมูล (Data Management) ต้องสามารถดึงและจัดการข้อมูลจากแหล่งต่างๆ ได้ เช่น ใช้ SQL สำหรับฐานข้อมูล Excel / Pandas สำหรับทำความสะอาดข้อมูล และรู้จักโครงสร้างข้อมูลพื้นฐาน
• การวิเคราะห์และสำรวจข้อมูล (Exploratory Data Analysis – EDA) ใช้เทคนิคการสำรวจข้อมูลเพื่อค้นหา Insight เบื้องต้น เช่น การหาความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร (Correlation) หรือการดูแนวโน้มข้อมูลด้วยกราฟและสถิติพื้นฐาน
• Machine Learning พื้นฐาน (Basic ML Knowledge) เรียนรู้วิธีสร้างโมเดล เช่น Linear Regression, Decision Tree, K-Means, Random Forest รวมถึงเข้าใจหลักการ Train/Test และการวัดความแม่นยำของโมเดล (Accuracy, Precision, Recall)
• การสื่อสารข้อมูล (Data Visualization & Storytelling) ใช้เครื่องมืออย่าง Tableau, Power BI, Matplotlib, Seaborn เพื่อแสดงผลลัพธ์เชิงภาพ พร้อมอธิบายให้ผู้บริหารเข้าใจง่ายและนำไปใช้ตัดสินใจได้
• พื้นฐานด้านการทำงานกับ Big Data (Big Data Tools) เข้าใจแนวคิดของการจัดเก็บและประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ เช่น Hadoop, Spark หรือ Google BigQuery เพื่อรองรับข้อมูลระดับองค์กร
• ความเข้าใจเชิงธุรกิจ (Business Understanding) รู้จักตั้งคำถามที่ตอบโจทย์องค์กร เช่น “ทำไมยอดขายลดลง?” หรือ “กลุ่มลูกค้าแบบไหนมีโอกาสซื้อซ้ำ?” เพื่อให้การวิเคราะห์ข้อมูลไม่ใช่แค่เทคนิค แต่สร้างมูลค่าให้ธุรกิจได้จริง

สายงาน Data Scientist คุณสมบัติที่ตลาดงานมองหามีอะไรบ้าง

บริษัทส่วนใหญ่มักมองหาผู้ที่มีพื้นฐานด้านสถิติ คณิตศาสตร์ คอมพิวเตอร์ และเทคโนโลยี หรือสาขาที่เกี่ยวข้อง เพราะเป็นพื้นฐานสำคัญในการวิเคราะห์ข้อมูลและสร้างโมเดล Machine Learning โดยพิจารณาจากคุณสมบัติดังนี้

• สถิติ (Statistics) เข้าใจการวิเคราะห์เชิงปริมาณ ความน่าจะเป็น และเทคนิคการประเมินผลโมเดล
• วิทยาการคอมพิวเตอร์ (Computer Science) เชี่ยวชาญการเขียนโปรแกรม การจัดการข้อมูล และ Machine Learning
• วิศวกรรมศาสตร์ (Engineering) โดยเฉพาะสาขา Computer, Data หรือ Industrial Engineering ที่เน้นการใช้ระบบและข้อมูลในการแก้ปัญหา
• เศรษฐศาสตร์ หรือคณิตศาสตร์ประยุกต์ เข้าใจการตีความเชิงตัวเลขและการคำนวณโมเดลทางธุรกิจ

นอกจากนี้ บริษัทสมัยใหม่ยังให้ความสำคัญกับทักษะ Soft Skills ในเรื่องของการสื่อสาร รวมทั้งการเข้าใจธุรกิจ เพราะ Data Scientist ไม่ได้มีหน้าที่วิเคราะห์ข้อมูลเท่านั้น แต่ต้องสามารถแปลผลให้นำไปใช้ได้จริงในเชิงกลยุทธ์

ตลาดงานและการเติบโตในสายอาชีพ Data Scientist

การเป็น Data Scientist ในไทยปัจจุบันได้รับความต้องการสูง โดยงานด้าน Data Science เปิดรับมากขึ้นทุกปี พร้อมทั้งช่วงเงินเดือนที่เพิ่มขึ้นตามระดับประสบการณ์ Jobsdb พบว่าสำหรับระดับทั่วไปในไทย เส้นทางเติบโตในสายงานนี้มีหลายระดับ เงินเดือนเฉลี่ยและโอกาสเติบโตในสายงานนั้นขึ้นอยู่กับประสบการณ์และขอบเขตงาน ดังนี้

Entry Level – Junior Data Scientist / Data Analyst

ในระดับนี้มักเป็นผู้เริ่มต้น มีประสบการณ์น้อย (0 – 2 ปี) หน้าที่หลักคือรวบรวมข้อมูล ทำความสะอาดข้อมูล (Data Cleaning) วิเคราะห์แบบพื้นฐาน และสร้างรายงานหรือ Dashboard ให้ทีมใช้ทำงาน เงินเดือนโดยเฉลี่ยสำหรับตำแหน่ง Data Analyst จาก Jobsdb เริ่มอยู่ที่ประมาณ 30,000 – 43,000 บาท/เดือนในไทย งานในระดับนี้เป็นจุดเริ่มต้นที่ดีในการเรียนรู้การทำงานกับข้อมูล ตั้งโจทย์ วิเคราะห์ อย่าให้แค่ทำตาม แต่เริ่มตั้งคำถามเชิงธุรกิจได้

Mid Level – Data Scientist / Machine Learning Engineer

ระดับกลางมักมีประสบการณ์ 2 – 5 ปี สามารถพัฒนาโมเดล Machine Learning ใช้งานจริง วิเคราะห์เชิงลึก และอาจออกแบบระบบหรือ Pipeline ข้อมูล ช่วงเงินเดือนของ Data Scientist ในไทยจาก Jobsdb โดยเฉลี่ยอยู่ราว 38,000 – 54,000 บาท/เดือน ในระดับนี้ผู้สมัครควรสามารถเชื่อมโยงข้อมูลกับธุรกิจ สื่อสารผลลัพธ์ได้ และมีทักษะทางเทคนิคที่สูงขึ้น เช่น Python, SQL, ML Libraries

Senior Level – Senior Data Scientist / Lead Data Scientist

ในระดับ Senior หรือ Lead ผู้รับผิดชอบทีมงานหรือโปรเจกต์ใหญ่ มีบทบาทในการวางกลยุทธ์ วิเคราะห์เชิงลึก และออกแบบระบบ AI / Analytics ระดับองค์กร Jobsdb พบว่าเงินเดือนในตำแหน่ง Senior มักสูงขึ้นอย่างมีนัยสำคัญ ในตำแหน่ง Lead อาจอยู่ในช่วง 50,000 – 90,000+ บาท/เดือน หรือมากกว่านั้น ขึ้นกับองค์กรและความรับผิดชอบ โดยระดับนี้ต้องมีทั้งทักษะเทคนิคสูงและมีความสามารถในการบริหารทีม เชื่อมโยงธุรกิจ และสื่อสารกับผู้บริหาร

Executive Level – Data Science Manager / Head of Data

ในระดับสูงสุด เช่น Head of Data หรือ Chief Data Officer (CDO) มีบทบาทกำหนดทิศทาง Data-Driven ขององค์กร วางนโยบาย Big Data, AI Governance และเป็นผู้นำด้านข้อมูลของบริษัท เงินเดือนสำหรับระดับนี้มักอยู่ใน “หลักแสนบาทต่อเดือน” หรืออาจรวมโบนัสและสวัสดิการอื่นจนถึงหลักล้านบาทต่อปี

ตำแหน่งนี้ต้องมีวิสัยทัศน์ เข้าใจทั้งธุรกิจและเทคโนโลยี และมีประสบการณ์ระดับสูงในการผลักดันองค์กรด้วยข้อมูล

เห็นได้ชัดว่าสายอาชีพ Data Scientist ในไทยมีโอกาสเติบโตสูงมากทั้งในแง่ “ความต้องการตลาด” และ “ค่าตอบแทน” ซึ่งขึ้นอยู่กับประสบการณ์ ความสามารถ และบทบาทที่รับผิดชอบ ยิ่งทักษะเชิงเทคนิคและธุรกิจแข็งแรง ยิ่งมีโอกาสก้าวหน้าเร็วขึ้น

Data Scientist แตกต่างกับ Data Analyst และ Data Engineer อย่างไร?

สามอาชีพอย่าง Data Scientist, Data Analyst และ Data Engineer แม้จะทำงานอยู่ในโลกของ “ข้อมูล” เหมือนกัน แต่ละตำแหน่งมีหน้าที่และความเชี่ยวชาญที่แตกต่างกันอย่างชัดเจน Data Engineer คือผู้อยู่เบื้องหลังที่ออกแบบและดูแลโครงสร้างพื้นฐานของข้อมูล สร้างระบบจัดเก็บและเชื่อมโยงข้อมูลให้พร้อมใช้งานอย่างมีประสิทธิภาพ ส่วน Data Analyst คือผู้แปลงข้อมูลให้เข้าใจง่าย โดยวิเคราะห์ข้อมูลในอดีต ค้นหาแนวโน้ม และนำเสนอเป็นรายงานหรือ Dashboard เพื่อช่วยให้ผู้บริหารตัดสินใจได้ดีขึ้น ขณะที่ Data Scientist ก้าวไปอีกขั้นด้วยการใช้เทคนิค Machine Learning และ AI ในการสร้างโมเดลคาดการณ์และหาความสัมพันธ์เชิงลึกของข้อมูล เพื่อใช้วางกลยุทธ์และแก้ปัญหาเชิงธุรกิจในอนาคต

กล่าวง่ายๆ ได้ว่า Data Engineer คือ “คนเตรียมข้อมูล”, Data Analyst คือ “คนเล่าเรื่องจากข้อมูล”, และ Data Scientist คือ “คนใช้ข้อมูลเพื่อทำนายและขับเคลื่อนการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์” นั่นเอง

สรุป

Data Scientist คือผู้เชี่ยวชาญที่ใช้ข้อมูลขนาดใหญ่และซับซ้อนมาช่วยให้ธุรกิจตัดสินใจได้แม่นยำกว่าเดิม ไม่ใช่แค่ดูตัวเลข แต่สามารถสร้างโมเดลทำนาย วิเคราะห์แนวโน้ม และค้นหาโอกาสใหม่ๆ ได้ อาชีพนี้ต้องมีทั้งทักษะด้านสถิติ การเขียนโปรแกรม การวิเคราะห์ข้อมูล และความเข้าใจเชิงธุรกิจ มีตลาดงานเติบโตสูง เงินเดือนปรับตามประสบการณ์ และมีเส้นทางจาก Junior สู่ Senior หรือระดับบริหาร ทำให้อาชีพนี้สำคัญและเป็นที่ต้องการอย่างมากในยุคที่ข้อมูลคือหัวใจของธุรกิจ

ถ้าคุณสนใจสายงาน Data Scientist และกำลังมองหาโอกาสใหม่ๆ ที่ช่วยให้คุณพัฒนาทักษะและบรรลุเป้าหมายในอาชีพ อย่าลืมหางานผ่าน Jobsdb แพลตฟอร์มหางานที่รวบรวมตำแหน่งงานหลากหลายสาขา ทำให้คุณเข้าถึงโอกาสที่ตรงกับความสามารถและความสนใจได้ง่ายขึ้น!

บทความอื่นๆ ที่เกี่ยวข้อง

• อยากเป็นแอร์โฮสเตส ต้องเตรียมตัวอย่างไร พร้อมคุณสมบัติของแอร์ที่ควรรู้
• อาชีพนักเทคนิคการแพทย์คืออะไร กับทักษะที่ต้องรู้ถ้าอยากทำงานสายนี้
• ตำแหน่ง Ads Optimizer คืออะไร ผู้ปรับแต่งและพัฒนาคุณภาพโฆษณา

คำถามที่พบบ่อยเกี่ยวกับ Data Scientist (FAQ)

หลายคนอาจยังคงสงสัยเกี่ยวกับ Data Scientist อยู่ เราได้รวบรวมคำถามที่น่าสนใจ พร้อมคำตอบมาให้แล้ว!

ตำแหน่ง Data Scientist หางานยากไหม?

ปัจจุบันความต้องการ Data Scientist สูง แต่การแข่งขันก็มีมากเช่นกัน หากมีทักษะด้านสถิติ การเขียนโปรแกรม และ Machine Learning ที่แข็งแรง รวมถึงสามารถสื่อสารผลลัพธ์ได้ชัดเจน โอกาสได้งานก็ถือว่าสูง

มีสายงานไหนบ้างที่เปลี่ยนมาทำ Data Scientist ได้?

ผู้ที่มีพื้นฐานจาก Data Analyst, Software Engineer, Business Analyst วิศวกรรมคอมพิวเตอร์ หรือคณิตศาสตร์/สถิติ สามารถปรับตัวมาเป็น Data Scientist ได้ด้วยการเสริมความรู้ด้าน Machine Learning, Big Data และ Visualization

ประเภทองค์กรแบบไหนต้องการ Data Scientist มากที่สุด?

องค์กรที่เน้นธุรกิจดิจิทัล หรือ e-Commerce, FinTech, Telecom, และองค์กรขนาดใหญ่ที่มีข้อมูลจำนวนมาก มักต้องการ Data Scientist เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึก คาดการณ์แนวโน้ม และช่วยตัดสินใจเชิงกลยุทธ์

มีทักษะไหนที่ช่วยเพิ่มโอกาสได้งาน Data Scientist เร็วขึ้น

ทักษะสำคัญได้แก่ Python/R, SQL, Machine Learning, Data Visualization รวมถึง Soft Skills เช่น การสื่อสาร การคิดเชิงธุรกิจ และการทำงานเป็นทีม จะช่วยให้โดดเด่นและได้งานเร็วขึ้น