สมัครเรียนโทร. 085-350-7540 , 084-88-00-255 , ntprintf@gmail.com
การก้าวเข้าสู่โลกของข้อมูลในยุคปัจจุบัน คือการก้าวเข้าสู่หนึ่งในอาชีพที่ได้รับความนิยมและเป็นที่ต้องการสูงอย่างอาชีพ Data Scientist บทความนี้จะพาเราไปทำความรู้จักกับบทบาทหลักและความรับผิดชอบของ Data Scientist พร้อมตัวอย่างการประยุกต์ใช้งานและรหัสโปรแกรมที่เกี่ยวข้อง
1. การเข้าใจและการเตรียมข้อมูล (Data Understanding and Preparation)
Data Scientist
ต้องเข้าใจว่า ข้อมูลคืออะไร โครงสร้างข้อมูล และข้อมูลนั้นมีความหมายหรือสัมพันธ์กับปัญหาที่เฉพาะเจาะจงอย่างไร นี่รวมไปถึงการทำความสะอาดข้อมูล (data cleansing) การแปลงข้อมูล (data transformation) และการทำฟีเจอร์เอ็นจิเนียริ่ง (feature engineering) เพื่อให้ข้อมูลมีคุณภาพพร้อมสำหรับการวิเคราะห์ต่อไป2. การวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analysis)
การวิเคราะห์ข้อมูลเป็นส่วนสำคัญของการเป็น Data Scientist เพราะจำเป็นต้องค้นหาแนวโน้มที่ไม่ชัดเจน และข้อมูลลับที่ซ่อนอยู่ในชุดข้อมูล หน้าที่นี้อาจประกอบด้วยการใช้เทคนิคสถิติ การเรียนรู้ของเครื่อง (machine learning) หรือการใช้รูปแบบทางคณิตศาสตร์
3. การจัดการข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data Management)
ในโลกที่ข้อมูลถูกสร้างขึ้นทุกวินาที Data Scientist ต้องมีความสามารถในการจัดการและประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ (big data) ที่หลากหลายซึ่งมาจากแหล่งต่างๆ
4. การสร้างรูปแบบและการทดสอบสมมติฐาน (Model Building and Hypothesis Testing)
หนึ่งในหน้าที่หลักของ Data Scientist คือการสร้างและปรับปรุงโมเดลเพื่อทำนายหรือจำแนกข้อมูล หมายถึงการทดสอบสมมติฐาน, การออกแบบอัลกอริธึม และการประเมินผลลัพธ์
5. การสื่อสารผลการวิเคราะห์ (Data Visualization and Communication)
การนำเสนอข้อมูลให้เข้าใจได้ง่ายและสามารถตัดสินใจจากข้อมูลนั้นได้อย่างชัดเจนเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับ Data Scientist จะใช้ทักษะในการทำข้อมูลให้กราฟิก (data visualization) และการนำเสนอข้อมูล (data presentation) เพื่อช่วยให้ผู้ที่ไม่มีทักษะทางเทคนิคเข้าใจข้อมูลได้อย่างง่ายดาย
เพื่อทดสอบหัวข้อที่ได้กล่าวมาก่อนหน้านี้ เราอาจพิจารณาบทบาทของ Data Scientist ในการทำนายการจำนำสินค้า สมมติว่ามีข้อมูลจากลูกค้าที่ประวัติของการทำธุรกรรมย้อนหลังนานหลายปี หน้าที่ของ Data Scientist คือการวิเคราะห์อัตราการจำนำสินค้าในแต่ละเดือน และทำนายแนวโน้มในอนาคต
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
import matplotlib.pyplot as plt
# โหลดข้อมูล
data = pd.read_csv('customer_loans.csv')
# เตรียมข้อมูล
data_prep = data.dropna()
X = data_prep[['age', 'income', 'loan_amount']]
y = data_prep['default_next_month']
# แบ่งข้อมูลสำหรับการฝึกอบรมและการทดสอบ
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# สร้างแบบจำลองและการทำนาย
model = LinearRegression().fit(X_train, y_train)
predictions = model.predict(X_test)
# การวิเคราะห์และการนำเสนอผลลัพธ์
plt.scatter(y_test, predictions)
plt.xlabel('True Values')
plt.ylabel('Predictions')
plt.show()
จากตัวอย่างข้างต้น เราสามารถเห็นได้ว่า Data Scientist ผู้นี้มีทักษะหลากหลายในการจัดการข้อมูล ตั้งแต่การเตรียมข้อมูล การสร้างแบบจำลองการทำนาย และการนำเสนอผลลัพธ์
ในขณะที่อาชีพนี้ซับซ้อนและต้องการความสามารถหลายอย่าง แต่ก็มีความต้องการที่สูง เนื่องจากองค์กรต่างๆ ทั่วโลกกำลังมองหาบุคคลที่มีทักษะเหล่านี้ เพื่อที่จะช่วยในการตัดสินใจและแก้ปัญหาด้วยข้อมูล
Data Scientist เป็นอาชีพที่สำคัญและมีความต้องการสูงในโลกปัจจุบัน ความสามารถในการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อค้นพบความรู้ที่อยู่ในข้อมูลนั้นเป็นทักษะที่มีค่าในทุกอุตสาหกรรม หากคุณมีความสนใจในด้านการวิเคราะห์ข้อมูลและต้องการพัฒนาทักษะด้านนี้ การเรียนรู้และฝึกฝนทักษะด้วยตนเองหรือเข้าร่วมโปรแกรมการศึกษาจากสถาบันที่มีคุณภาพอย่าง EPT อาจเป็นขั้นตอนแรกที่ดีที่จะนำคุณไปสู่การเป็น Data Scientist มืออาชีพได้อย่างแท้จริง
หมายเหตุ: ข้อมูลในบทความนี้อาจจะผิด โปรดตรวจสอบความถูกต้องของบทความอีกครั้งหนึ่ง บทความนี้ไม่สามารถนำไปใช้อ้างอิงใด ๆ ได้ ทาง EPT ไม่ขอยืนยันความถูกต้อง และไม่ขอรับผิดชอบต่อความเสียหายใดที่เกิดจากบทความชุดนี้ทั้งทางทรัพย์สิน ร่างกาย หรือจิตใจของผู้อ่านและผู้เกี่ยวข้อง
หากเจอข้อผิดพลาด หรือต้องการพูดคุย ติดต่อได้ที่ https://m.me/expert.Programming.Tutor/
Tag ที่น่าสนใจ: data_scientist data_understanding data_preparation data_analysis big_data_management model_building hypothesis_testing data_visualization communication programming python pandas machine_learning data_presentation linear_regression
หากมีข้อผิดพลาด/ต้องการพูดคุยเพิ่มเติมเกี่ยวกับบทความนี้ กรุณาแจ้งที่ http://m.me/Expert.Programming.Tutor
085-350-7540 (DTAC)
084-88-00-255 (AIS)
026-111-618
หรือทาง EMAIL: NTPRINTF@GMAIL.COM
Copyright (c) 2013 expert-programming-tutor.com. All rights reserved. | 085-350-7540 | 084-88-00-255 | ntprintf@gmail.com