ทำความรู้จัก Data Scientist อาชีพที่ตลาดแรงงานทั่วโลกต้องการ!

มาทำความรู้จักงาน Data Scientist กันดีกว่าว่ามันคืออะไร? มีหน้าที่อะไรบ้าง? ทำไม่ถึงเป็นอาชีพที่ตลาดแรงงานทั่วโลกต้องการเป็นอย่างมาก และมันสำคัญอย่างไรต่อโลกธุรกิจในยุคปัจจุบัน?

จริงๆ แล้วต้องบอกเลยว่าได้มีคนนิยามและพูดถึง Data Science เอาไว้หลายอย่างมาก จึงเป็นเรื่องยากที่จะหานิยามหรือความหมายที่จำเพาะเจาะจงลงไป แต่หากลองสรุปจากหลายๆ ที่แล้ว ก็จะสรุปได้ความว่ามันคือศาสตร์แห่งการเก็บและเปลี่ยนแปลงข้อมูลไปสู่ความรู้ และเราเรียกคนที่ทำงานทางด้านนี้ว่า Data Scientist

"นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล" คืออะไร และมีหน้าที่อะไรบ้าง?

Data Scientist หรือนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล หลายคนอาจจะสงสัยว่าตกลงอาชีพ Data Scientist คืออะไรกันแน่? และมีหน้าที่อะไรบ้าง? ทำหน้าที่เหมือนนักวิทยาศาสตร์หรือนักวิเคราะห์ข้อมูลหรือเปล่า?

จริงๆ แล้วชื่อเรียก Data Scientist ก็มาจากลักษณะงานของอาชีพนี้โดยตรง ที่ทำงานวิเคราะห์ Big Data หรือข้อมูลจำนวนมหาศาลในรูปแบบออนไลน์และออฟไลน์ที่มีอยู่ในองค์กร ซึ่งข้อมูลเหล่านี้จะเป็นประโยชน์ต่อธุรกิจ สร้างสรรค์โปรโมชั่น พัฒนาผลิตภัณฑ์ และยังช่วยให้เข้าใจพฤติกรรมผู้บริโภคมากขึ้น แต่ก่อนจะนำข้อมูลไปใช้ ก็ต้องผ่านขั้นตอนการตั้งสมมติฐาน ทดลอง และหาผลลัพธ์ ซึ่งถือเป็นกระบวนการหนึ่งของนักวิทยาศาสตร์ (Scientist) โดยรวมแล้วบทบาทความรับผิดชอบของอาชีพ Data Scientist นั้นค่อนข้างกว้าง ขึ้นอยู่กับข้อกำหนดของแต่ละองค์กร บางคนอาจจะทำหน้าที่วิเคราะห์ข้อมูลเพียงอย่างเดียว ขณะที่บางองค์กรต้องการคนที่สามารถนำข้อมูลมาพัฒนาผลิตภัณฑ์ได้

กระบวนการทำงานหลักของ Data Scientist มีอยู่ 5 ขั้นตอน คือ

1. การตั้งคำถามที่น่าสนใจ เป็นประโยชน์ต่อองค์กร และสามารถนำเอาข้อมูลมาช่วยแก้ปัญหาได้
2. การค้นหาและจัดเก็บข้อมูล
3. การสำรวจข้อมูล หาแบบแผนความเชื่อมโยงระหว่างกัน
4. การสร้างแบบจำลองเพื่อวิเคราะห์ข้อมูล
5. การสื่อสารผลลัพธ์ที่ได้ให้เห็นภาพและเข้าใจง่าย

คุณสมบัติของ Data Scientist ประกอบไปด้วย

1. การเขียนโปรแกรมและเทคโนโลยี (Hacking Skill)
2. ความรู้ด้านสถิติและคณิตศาสตร์ (Math & Statistics Knowledge)
3. ความรู้เฉพาะทาง (Substantive Expertise หรือ Domain knowledge)

ทักษะที่ Data Scientist ต้องมี

1. การเขียนโค้ดโปรแกรมทางสถิติ อย่าง R และ Python ซึ่งเป็นภาษาคอมพิวเตอร์ยอดนิยมสำหรับ Data Science เนื่องจากเป็นภาษาที่เข้าใจและเรียนรู้ง่ายที่สุดเทียบกับภาษาอื่นๆ
2. สถิติ (Statistics) เช่น Distribution, การทดสอบทางสถิติ, ตัวประเมินแนวโน้มที่เป็นไปได้มากที่สุด (Maximum Likelihood Estimators) สถิติที่เรารวบรวมและวิเคราะห์มาแล้วจะช่วยให้บริษัทสามารถตัดสินใจในเชิงธุรกิจจากข้อมูล ทำให้องค์กรยึดข้อมูลเพื่อดำเนินการ (data-driven Organization)
3. รู้จักใช้ Machine Learning เช่นเทคนิคที่ใช้พัฒนา learning model ใน machine learning เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน (Ensemble Methods), Random Forests ที่ใช้แก้ปัญหาทางสถิติด้วยอัลกอริทึม เช่น regression และ classification และ K-Nearest neighbor ที่เป็นอัลกอริทึมเพื่อหากลุ่มข้อมูลที่ใกล้มากที่สุด
4. สมการเชิงเส้นและแคลคูลัส (Linear Algebra and Calculus) เอาไว้ใช้เพื่อหาตัวเลขเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการทำงานให้สูงสุดภายใต้ข้อจำกัด หรืออย่างน้อยถ้าเราไปสัมภาษณ์ในตำแหน่ง Data Scientist เราก็อาจจะใช้ความรู้ตรงนี้ไปตอบ
5. สื่อสารข้อมูลให้เห็นภาพ (Data Visualization) จึงต้องหัดใช้โปรแกรมอย่าง Power BI และ Tableau ให้เป็น
6. การสื่อสาร (Communication) เพราะไม่ใช่ทุกคนที่จะเข้าใจข้อมูลตัวเลขและภาษาคอมพิวเตอร์ การทำความเข้าใจข้อมูลและเล่าออกมาให้คนที่ไม่รู้เรื่องให้เข้าใจก็เป็นทักษะที่สำคัญ
7. การปรับเปลี่ยนข้อมูลให้อยู่ในรูปแบบให้พร้อมใช้งาน (Data Wrangling) เพราะไม่ใช่ข้อมูลทุกอย่างที่จะอยู่ในรูปแบบเดียวกัน และข้อมูลที่มีอยู่ในมือต้องได้รับการแก้ไขก่อนที่จะเข้าไปอยู่ในระบบและคิดคำนวณได้
8. วิศวกรรมซอฟต์แวร์ (Software Engineering) เพราะเกิดเราต้องทำงานในบริษัทเล็ก เราอาจเป็นคนเดียวในบริษัทที่ต้องจัดการกับข้อมูลมหาศาลเพื่อพัฒนาสินค้าและโซลูชั่น
9. แยกแยะข้อมูลสำคัญ (Data Intuition) เพื่อไว้แก้ปัญหาที่ซับซ้อนยิ่งขึ้น เพราะบางบริษัทอาจทดสอบเราตอนสมัครงานโดยโยนโจทย์ที่บริษัทกำลังแก้ปัญหาให้เราได้ทดลองคิดก็ได้

ขอบคุณข้อมูลจาก MARKETINGOOPS, jobsDB