# สนใจทำงานสาย Data Analytic แต่เรียนจบมาไม่ตรงสาย สามารถทำงานได้หรือไม่?
ในโลกปัจจุบันที่ข้อมูลเป็นกุญแจสำคัญต่อการตัดสินใจทางธุรกิจ, วงการเทคโนโลยี, หรือแม้แต่ในอุตสาหกรรมต่างๆ ทำให้บทบาทของนักวิเคราะห์ข้อมูลหรือ Data Analysts กลายเป็นตำแหน่งที่มีความต้องการสูงและเป็นอาชีพที่น่าสนใจในตลาดงานในยุคนี้ แต่สำหรับผู้ที่ไม่ได้เรียนจบมาในสายที่เกี่ยวข้องโดยตรง เช่น วิศวกรรม, สถิติ, หรือคอมพิวเตอร์ ข่าวดีคือ โอกาสในการเป็นนักวิเคราะห์ข้อมูลยังคงเปิดกว้างอยู่
ก่อนอื่น เราควรรู้จักกับองค์ประกอบหลักที่สำคัญสำหรับนักวิเคราะห์ข้อมูลที่ดี ได้แก่:
1. ทักษะในการวิเคราะห์ข้อมูล: ความสามารถในการสำรวจ, จัดการ, และวิเคราะห์ข้อมูลรวมถึงการหาข้อสรุปและแนวโน้ม 2. ความรู้ทางสถิติ: พื้นฐานสถิติเป็นสิ่งจำเป็นในการเข้าใจและวิเคราะห์ข้อมูล 3. ทักษะด้านโปรแกรมมิ่ง: สำหรับนักวิเคราะห์ข้อมูล ความรู้เรื่องโปรแกรมมิ่งเป็นสิ่งสำคัญเพื่อจะสามารถใช้เครื่องมือและซอฟต์แวร์ต่างๆ ในการทำงานกับข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ เช่น SQL, Python หรือ R 4. ความสามารถในการนำเสนอข้อมูล: ทักษะนี้จำเป็นสำหรับเมื่อต้องนำเสนอข้อมูลจากการวิเคราะห์ให้ผู้อื่นเข้าใจได้ง่าย ซึ่งอาจรวมถึงการใช้เครื่องมือทางภาพ เช่น Tableau หรือ Microsoft Power BI
หากคุณไม่ได้มีพื้นฐานที่ตรงกับสายงานนี้ สิ่งแรกที่ควรทำคือการเรียนรู้และพัฒนาทักษะที่จำเป็น เครื่องมือที่เกี่ยวข้อง เพื่อเติมเต็มช่องว่างในความรู้ที่อาจขาดหายไป ซึ่งในปัจจุบันมีแหล่งเรียนรู้จำนวนมากตั้งแต่คอร์สออนไลน์ไปจนถึงโปรแกรมการฝึกอบรมเฉพาะทาง
เคสสตัดี: เรียนรู้ Python เพื่อการวิเคราะห์ข้อมูล
Python เป็นหนึ่งในภาษาโปรแกรมมิ่งที่มีความสลับซับซ้อนน้อย แต่มีความสามารถสูงในการทำงานกับข้อมูล ด้วยไลบรารีอย่าง pandas, NumPy และ matplotlib ทำให้ Python เหมาะสำหรับงานด้าน data analytics และ machine learning
import pandas as pd
# อ่านข้อมูลจากไฟล์ CSV
data = pd.read_csv('sales_data.csv')
# ตรวจสอบข้อมูลและทำความสะอาดข้อมูล
data = data.dropna() # ลบข้อมูลที่หายไป
data.describe()
# การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจ
top_selling = data.groupby('product')['quantity'].sum().sort_values(ascending=False)
print(top_selling)
จากตัวอย่างข้างต้น เราเห็นได้ว่า Python สามารถนำมาใช้ในการจัดการและวิเคราะห์ข้อมูลได้อย่างง่ายดาย ทีนี้แค่ลงมือฝึกฝนและค่อยๆ สร้างผลงานของตัวเอง
การสร้าง Portfolio และประสบการณ์
หลังจากมีพื้นฐานความรู้ขั้นต้นแล้ว ขั้นตอนต่อไปคือการสร้าง portfolio ด้วยการทำโปรเจ็คท์ส่วนตัวหรือการเข้าร่วมการแข่งขันทางข้อมูล เช่น Kaggle competitions การมีผลงานที่สามารถแสดงถึงทักษะการวิเคราะห์ข้อมูลของคุณจะเป็นประโยชน์มากในการสมัครงาน
สรุป
บนเส้นทางสู่การเป็นนักวิเคราะห์ข้อมูล ไม่จำเป็นต้องมาจากการศึกษาที่ตรงสาย ทุกคนเริ่มต้นได้ตราบใดที่มีความมุ่งมั่นและเต็มใจที่จะพัฒนาตัวเอง นอกจากนี้ยังมีสถาบันการศึกษาเช่น Expert-Programming-Tutor หรือ EPT ที่ยินดีเป็นส่วนหนึ่งที่ช่วยผู้เรียนในการเดินทางไปยังจุดหมาย ไม่ว่าจะเป็นการเรียนรู้ทักษะใหม่ ๆ หรือการเสริมสร้างความรู้ในทางปฏิบัติพร้อมด้วยข้อวิจารณ์และตัวอย่างที่เป็นประโยชน์
การทำงานสาย Data Analytic เป็นเส้นทางที่ท้าทายแต่มีผลตอบแทนที่คุ้มค่า เมื่อฝึกฝนและพัฒนาตัวเองอย่างต่อเนื่อง ความสำเร็จในอาชีพนี้ก็อยู่ไม่ไกลเกินเอื้อมแน่นอน.
หมายเหตุ: ข้อมูลในบทความนี้อาจจะผิด โปรดตรวจสอบความถูกต้องของบทความอีกครั้งหนึ่ง บทความนี้ไม่สามารถนำไปใช้อ้างอิงใด ๆ ได้ ทาง EPT ไม่ขอยืนยันความถูกต้อง และไม่ขอรับผิดชอบต่อความเสียหายใดที่เกิดจากบทความชุดนี้ทั้งทางทรัพย์สิน ร่างกาย หรือจิตใจของผู้อ่านและผู้เกี่ยวข้อง
หากเจอข้อผิดพลาด หรือต้องการพูดคุย ติดต่อได้ที่ https://m.me/expert.Programming.Tutor/
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