สมัครเรียนโทร. 085-350-7540 , 084-88-00-255 , ntprintf@gmail.com
ในยุคที่ข้อมูลเป็นทรัพยากรระดับโลก อาชีพที่เกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์และการจัดการข้อมูลก็กำลังเป็นที่ต้องการอย่างสูง หนึ่งในนั้นคือ 'Data Scientist' บุคคลผู้ที่ต้องใช้ความรู้ทางสถิติ, การเขียนโปรแกรม, การเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning), และทักษะการแก้ปัญหาเพื่อค้นหาข้อมูลที่มีค่าจากปริมาณข้อมูลที่มหาศาล และนำไปสู่การตัดสินใจของธุรกิจได้อย่างชาญฉลาด
การก้าวเข้าสู่วงการ Data Science สามารถเริ่มได้จากหลายสาขาวิชาที่สอนในมหาวิทยาลัย ซึ่งล้วนปูพื้นฐานทางคณิตศาสตร์และวิทยาการคอมพิวเตอร์เป็นอย่างดี
คณิตศาสตร์และสถิติ
หลักสูตรที่เน้นการวิเคราะห์ข้อมูลอย่างลึกซึ้ง เป็นพื้นฐานที่แน่นแฟ้นสำหรับการเป็น Data Scientist ที่ดี ไม่เพียงแต่ความรู้เกี่ยวกับสถิติ, ความน่าจะเป็น, และอัลกอริธึมต่างๆ แต่ยังรวมถึงการสร้างแบบจำลองเชิงคณิตศาสตร์ที่จำเป็นสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ด้วย
วิทยาการคอมพิวเตอร์
หลักสูตรที่มุ่งเน้นการพัฒนาซอฟต์แวร์ และเข้าใจลึกซึ้งเกี่ยวกับข้อมูลและโครงสร้างข้อมูล หลักสูตรนี้เป็นหนึ่งในหลักสูตรพื้นฐานสำหรับนักวิเคราะห์ข้อมูลเช่นกัน เพราะการเขียนโค้ดเป็นทักษะหลักที่ Data Scientist ต้องมี
วิทยาศาสตร์ข้อมูล
หลักสูตรใหม่ที่ผสานรวมความรู้ทุกด้านที่จำเป็นสำหรับการเป็น Data Scientist มีทั้งคณิตศาสตร์, สถิติ, การโปรแกรม, และการเรียนรู้ของเครื่อง
วิศวกรรมซอฟต์แวร์
ทั้งนี้, หลักสูตรเกี่ยวกับการพัฒนาซอฟต์แวร์ก็สามารถเปิดโอกาสให้เข้าสู่สายงานนี้ เนื่องจากมีการสอนเกี่ยวกับการจัดการฐานข้อมูลและการพัฒนาแอปพลิเคชันที่สามารถนำมาใช้ในงานวิเคราะห์ข้อมูลได้อย่างดี
เมื่อการศึกษาในสาขาวิชาที่เกี่ยวข้องเป็นพื้นฐานแล้ว ทักษะประกอบที่ Data Scientist ควรจะมี ได้แก่:
1. การเขียนโปรแกรม: การเขียนโค้ดในภาษาที่เกี่ยวข้อง เช่น Python หรือ R ซึ่งเป็นภาษาที่ได้รับความนิยมในด้านการวิเคราะห์ข้อมูล 2. การใช้งานเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูล: เช่น SQL, Excel, Tableau และบริการเมฆเช่น AWS, Google Cloud 3. ความเข้าใจในแพลตฟอร์ม Big Data: เช่น Hadoop หรือ Spark 4. การเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning): การสร้างแบบจำลองและอัลกอริธึมต่างๆ เพื่อการวิเคราะห์และการทำนาย 5. การจัดการข้อมูล: ความสามารถในการทำความสะอาดข้อมูล (Data Cleaning), การจัดการข้อผิดพลาดของข้อมูล
สมมติว่าเรามีข้อมูลของลูกค้าเป็นไฟล์ CSV ที่เราต้องการวิเคราะห์เพื่อหาแพทเทิร์นสำหรับการพัฒนากลยุทธ์การตลาด โค้ดตัวอย่างในภาษา Python อาจเป็นดังนี้:
import pandas as pd
from sklearn.cluster import KMeans
# โหลดข้อมูล
data = pd.read_csv('customer_data.csv')
# ทำความสะอาดข้อมูล
data = data.dropna() # ลบข้อมูลที่มีค่า null
# กำหนดจำนวนคลัสเตอร์
kmeans = KMeans(n_clusters=3)
# คำนวณหาคลัสเตอร์สำหรับข้อมูล
data['cluster'] = kmeans.fit_predict(data[['age', 'income']])
# แสดงผลคลัสเตอร์
print(data.head())
ในตัวอย่างนี้ เราใช้ K-Means Clustering ซึ่งเป็นวิธีทาง Machine Learning สำหรับการจัดกลุ่มข้อมูล ซึ่งสามารถใช้เพื่อให้เห็นพฤติกรรมของลูกค้าที่แตกต่างกัน
การศึกษาและการพัฒนาทักษะเป็นการลงทุนสำหรับวิชาชีพและเป็นหนทางที่จะนำคุณเข้าสู่ด้าน Data Science อาชีพที่กำลังมีความต้องการสูงในตลาดแรงงานปัจจุบัน อย่างไรก็ดีหากสนใจที่จะพัฒนาทักษะและแสวงหาความรู้เกี่ยวกับการโปรแกรมมิ่งอย่างลึกซึ้ง การศึกษาต่อที่ EPT อาจเป็นตัวเลือกที่ดีทางหนึ่งในการเตรียมความพร้อมให้กับคุณในอนาคต.
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_science programming machine_learning statistics computer_science big_data software_engineering data_analysis python r_programming sql excel k-means_clustering
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