ในโลกยุคดิจิทัลที่ข้อมูลเป็นสมบัติล้ำค่า อาชีพที่ได้รับกระแสความนิยมและพุ่งพรวดมาที่ชาร์ตสูงสุดในโลกแห่งการทำงานคงหนีไม่พ้น 'Data Scientist' แต่หลายคนที่มีความสนใจในสายงานนี้อาจจะไม่ได้มีพื้นฐานการศึกษาตรงสาย จนเกิดคำถามขึ้นว่า 'เรียนจบมาไม่ตรงสาย จะสามารถทำงานได้หรือไม่?' ในบทความนี้ ผมจะพาไปดูว่าอะไรคือหลักสูตรวิชาการที่จำเป็นสำหรับการเป็น Data Scientist และผู้ที่จบไม่ตรงสายสามารถก้าวเข้าสู่อาชีพนี้ได้อย่างไร
การเป็น Data Scientist ต้องการความรู้และทักษะหลากหลายด้าน เช่น
- ความรู้ทางสถิติและแมทท์: การวิเคราะห์เชิงสถิติเป็นหัวใจหลักของการวิจัยข้อมูล - โปรแกรมมิ่งและการจัดการฐานข้อมูล: จำเป็นต้องมีความสามารถในการเขียนโปรแกรมและทำงานกับฐานข้อมูลขนาดใหญ่ - Machine Learning: ความรู้ในการสร้างโมเดลคอมพิวเตอร์เพื่อการเรียนรู้และการทำนายข้อมูล - การสื่อสาร: ทักษะในการนำเสนอข้อมูลที่ซับซ้อนให้กับผู้ที่ไม่ใช่ผู้เชี่ยวชาญ#### ข้อวิจารณ์ทางวิชาการ
ถึงแม้จะมีมุมมองที่ว่าความรู้ในด้านเหล่านี้คือกุญแจสู่การเป็น Data Scientist ที่ดี แต่ในการก้าวเข้าสู่วงการจริง ไม่จำเป็นต้องเป็นผู้เชี่ยวชาญในทุกๆ ด้าน เพราะการเรียนรู้คือการดำเนินอย่างต่อเนื่อง และความสามารถในการแก้ปัญหาหรือความคิดสร้างสรรค์อาจมีค่ามากกว่าความรู้เฉพาะด้าน
ด้วยความที่ Data Science เป็นสาขาที่โดดเด่นด้านความต้องการแรงงาน ผู้ที่สนใจและต้องการเปลี่ยนสายจึงมีโอกาสสูง เรามาดูกันว่าคุณสามารถเริ่มอย่างไร
สร้างพื้นฐานความรู้
ถ้าคุณจบไม่ตรงสาย ก้าวแรกคือการสร้างพื้นฐานความรู้ด้านสถิติ, การเขียนโปรแกรม, กับฐานข้อมูล และการเรียนรู้เครื่องจักร เริ่มต้นจากการเรียนรู้ผ่านหลักสูตรออนไลน์, การอ่านหนังสือ, หรือการเข้าร่วมงานสัมมนา
โครงการทดลองและผลงานไว้แสดง
กระบวนการทดลองจริงๆ และการมีผลงานจะทำให้คุณแตกต่างจากผู้สมัครคนอื่นๆ ไม่ว่าจะเป็นการทำโปรเจกต์เล็กๆ, Kaggle competition, หรือการโพสต์บล็อกส่วนตัวเกี่ยวกับการวิเคราะห์ข้อมูล
เข้าร่วมชุมชนและเครือข่าย
การสร้างเครือข่ายและการเข้าร่วมในชุมชน Data Science จะช่วยให้คุณได้รู้จักกับทั้งโอกาสและการเรียนรู้ใหม่ๆ ซึ่งอาจช่วยให้คุณมีโอกาสในการได้งาน
เรียนรู้อย่างมีจุดมุ่งหมาย
เมื่อคุณพร้อมที่จะให้เวลาในการเรียนรู้, ลงทุนกับหลักสูตรที่ตรงกับความต้องการของตลาดและมีพื้นฐานเฉพาะทาง เช่น R, Python, SQL, และ Hadoop
การแสวงหาประสบการณ์จริง
การได้เข้าทำงานที่เกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์ข้อมูล แม้ที่แรกอาจไม่ใช่ตำแหน่ง Data Scientist ก็ตาม จะช่วยให้คุณเกิดประสบการณ์และเข้าใจข้อมูลในแง่มุมต่างๆได้ดียิ่งขึ้น
#### ตัวอย่างโค้ด Python เบื้องต้นสำหรับสร้างโมเดล Machine Learning
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score
# โหลดข้อมูล
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target
# แบ่งข้อมูลเพื่อการฝึกและทดสอบ
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# สร้างโมเดล Random Forest
model = RandomForestClassifier(n_estimators=100)
model.fit(X_train, y_train)
# ทำนายข้อมูลทดสอบ
predictions = model.predict(X_test)
# ประเมินผล
score = accuracy_score(y_test, predictions)
print('Accuracy:', score)
การหางานในสาย Data Scientist เมื่อเรียนจบมาไม่ตรงสายไม่ใช่เรื่องที่เป็นไปไม่ได้ เพียงแค่อาศัยความมุ่งมั่น, การเรียนรู้อย่างต่อเนื่อง, และการเตรียมตัวอย่างเหมาะสม คุณเองก็สามารถเป็นหนึ่งในผู้ที่ทำงานในอาชีพที่มีความต้องการสูงและมีโอกาสในการพัฒนาอย่างไม่มีที่สิ้นสุดนี้ได้เช่นกัน.
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