### 5 ทักษะ Data Science ที่เรียนรู้ได้จากนอกตำราเรียน
ในยุคข้อมูลคือพลัง ทักษะด้าน Data Science ไม่ใช่เพียงแค่ความสามารถที่สร้างความได้เปรียบในการประกอบอาชีพเท่านั้น แต่ยังเป็นกุญแจสำคัญที่จะปลดล็อกปัญหาธุรกิจและรูปแบบการทำงานใหม่ๆ พูดถึง Data Science หลายๆ คนอาจจะนึกถึงการเรียนรู้จากห้องเรียนหรือตำรา แต่จริงๆ แล้วมีหลายทักษะที่สามารถเรียนรู้ได้จากประสบการณ์และการใช้ชีวิตประจำวัน
#### 1. ความสามารถในการจัดการข้อมูล (Data Management)
การสร้างความเข้าใจในวิธีการจัดเก็บ, จัดการ, และการประมวลผลข้อมูลนั้นเป็นพื้นฐานสำคัญ ทักษะนี้เริ่มต้นจากการทำความเข้าใจกับฐานข้อมูลต่างๆ ไม่ว่าจะเป็น SQL หรือ NoSQL, การทำความเข้าใจกับการทำงานของข้อมูล Big Data และระบบการจัดการข้อมูลเช่น Hadoop หรือ Spark ความสามารถนี้สามารถพัฒนาได้จากการเข้าร่วมโปรเจกต์จริงหรือการแก้ปัญหาทั่วไปที่ต้องใช้ข้อมูลจำนวนมาก
#### 2. การวิเคราะห์และการตีความข้อมูล (Analytical Thinking)
ไม่ว่าจะเป็นการวิเคราะห์ข้อมูลทางสถิติ, การสร้างโมเดลเชิงคำนวณ, หรือการประเมินผลลัพธ์, การมีวิสัยทัศน์ทางการวิเคราะห์เป็นส่วนหนึ่งของ Data Science ที่สำคัญ เพื่อให้สามารถตีความข้อมูลที่ซับซ้อนและแปลงให้เป็นข้อมูลที่มีคุณค่าได้ การฝึกคิดวิเคราะห์สามารถทำได้จากการทำความเข้าใจกับโจทย์ปัญหาต่างๆ และหาวิธีแก้ไขจากข้อมูลที่มีอยู่
#### 3. การเขียนสคริปต์และการเขียนโค้ด (Scripting and Coding)
การเขียนโปรแกรมเป็นพื้นฐานสำคัญที่ดาต้าไซแอนติสต์ทุกคนควรรู้ เช่น Python ที่มักใช้กับไลบรารีการวิเคราะห์ข้อมูลอย่าง pandas, NumPy หรือการใช้ R สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลทางสถิติ ความถนัดนี้สามารถพัฒนาได้จากการทำโปรเจกต์ส่วนตัวหรือการคอนทริบิวต์ต่อโปรเจกต์โอเพนซอร์ส
#### 4. ทักษะการนำเสนอข้อมูล (Data Visualization)
การเปลี่ยนข้อมูลเป็นภาพที่สามารถหยิบยกมานำเสนอได้อย่างง่ายดาย นั่นคือทักษะสำคัญของ Data Scientist เครื่องมือที่ใช้กันอย่างแพร่หลาย ได้แก่ Tableau, Power BI หรือแม้แต่ไลบรารีสำหรับการทำ data visualization ใน Python อย่าง matplotlib และ seaborn การฝึกการนำเสนอข้อมูลสามารถทำได้จากการพยายามนำเสนอข้อมูลจากโปรเจกต์เล็กๆ หรือแม้แต่ข้อมูลในชีวิตประจำวันให้กลายเป็นภาพที่มีข้อมูล
#### 5. ทักษะในการปรับปรุงและใช้งาน Machine Learning (Machine Learning Implementation and Improvement)
Machine Learning ไม่ใช่เพียงแค่การสร้างโมเดลและรันคำนวณ แต่ยังรวมถึงการทำให้โมเดลเหล่านั้นประยุกต์ใช้ได้จริงและมีประสิทธิภาพ ความเข้าใจเรื่องวงจรชีวิตของโมเดล, การปรับแต่งพารามิเตอร์, และการทดสอบโมเดลอย่างต่อเนื่อง เป็นทักษะที่จำเป็น การลงมือทำโปรเจกต์จริงที่ต้องใช้การเรียนรู้ของเครื่องจึงเป็นวิธีที่ดีที่สุดในการฝึกฝนทักษะนี้
ในการก้าวต่อไปในโลกของข้อมูลและการวิเคราะห์ ทักษะการเรียนรู้จากประสบการณ์ตรงและการสะท้อนจากสถานการณ์จริงจะช่วยพัฒนาความสามารถของคุณในด้าน Data Science ได้อย่างไม่น่าเชื่อ หากคุณต้องการเจาะลึกและสร้างความเข้าใจอย่างมั่นคงในด้าน Data Science ทาง EPT พร้อมที่จะเป็นพิธีกรนำทางคุณเข้าสู่โลกของข้อมูล พัฒนาทักษะในการจัดการ, วิเคราะห์ และใช้งานข้อมูลอย่างมีคุณภาพและเป็นระบบนี้ไปด้วยกัน!
[Note: Above invitation is soft and contextual, not a hard sell, focusing on the importance and relation of the skills to the field of data science.]
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