Myth Busted: Data Science ไม่ต้องการการเข้ารหัส

ตลาดโลกสำหรับอาชีพด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลกำลังเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว และคาดว่าจะเติบโตที่ CAGR 30% จากปี 2019 ถึง 2024 วิทยาศาสตร์ข้อมูลกำลังค่อยๆ กลายเป็นหนึ่งในโดเมนที่สำคัญที่สุดในอุตสาหกรรมวิทยาการคอมพิวเตอร์ เนื่องจากธุรกิจจำนวนมากขึ้นกำลังใช้เทคโนโลยีวิทยาศาสตร์ข้อมูลขั้นสูงสำหรับการรวบรวมข้อมูล การวิเคราะห์ประสิทธิภาพ การคาดการณ์แนวโน้ม และการเพิ่มรายได้สูงสุด

ความเข้าใจผิดทั่วไปเกี่ยวกับเส้นทางอาชีพด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลคือคุณต้องมีความเชี่ยวชาญในการเข้ารหัสและอัลกอริทึมของคอมพิวเตอร์ อย่างไรก็ตาม วิทยาศาสตร์ข้อมูลประกอบด้วยวิชาอื่นๆ อีกมากมาย เช่น สถิติ คณิตศาสตร์ การสร้างภาพข้อมูล การถดถอย การแก้ไขข้อผิดพลาด ฯลฯ โดยอิงจากข้อมูลและเกี่ยวข้องกับสิ่งที่คุณทำอยู่มาก ไม่จำเป็นว่าจะต้องเป็นอย่างไร

Data Science ประกอบด้วยอะไรบ้าง?

ในสายอาชีพด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล มืออาชีพทำงานกับข้อมูลจำนวนมหาศาลเพื่อค้นหารูปแบบต่างๆ เช่น ความชอบของผู้บริโภคและแนวโน้มทางการตลาด เพื่อช่วยบริษัทวางกลยุทธ์ ความสามารถในการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลดังกล่าวจำเป็นสำหรับการตลาด การออกแบบผลิตภัณฑ์ การสร้างรายได้ การรับรู้ถึงแบรนด์ ฯลฯ

ชุดทักษะหลักสามชุดที่คุณจะต้องเชี่ยวชาญในฐานะนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล ได้แก่:

1. การให้เหตุผลทางคณิตศาสตร์สำหรับการแก้ปัญหาในโลกแห่งความเป็นจริงให้เร็วที่สุด
2. ทักษะการสื่อสารเพื่ออธิบายข้อสังเกตและข้อสรุปของคุณ
3. เครื่องมือวิเคราะห์และซอฟต์แวร์เพื่อทำงานกับ ข้อมูลขนาดใหญ่ และโครงสร้าง และกำหนดนโยบายทางธุรกิจ

ทักษะที่จำเป็นใน Data Science

แม้ว่าการรู้ Coding ผ่านภาษาโปรแกรมอย่าง Python, R และ Java จะเป็นการดี แต่การไม่ได้เป็นผู้เชี่ยวชาญใน Coding ก็ไม่สามารถปิดประตูสู่ความสำเร็จในอาชีพด้าน Data Science ได้ มีทักษะทางเทคนิคและทักษะที่อ่อนนุ่มที่จำเป็นบางประการที่คุณสามารถเรียนรู้ได้

1. สถิติ

ขณะทำงานกับข้อมูล คุณจำเป็นต้องรู้วิธีดึงข้อมูลสำคัญจากข้อมูลดิบตามที่องค์กรกำหนด จากนั้น คุณต้องอนุมานรูปแบบที่เป็นประโยชน์จากข้อมูลที่รวมไว้โดยใช้การวิเคราะห์ทางสถิติ การแสดงกราฟิก และเทคนิคการถดถอย

แนวคิดพื้นฐานที่จำเป็นสำหรับการประกอบอาชีพด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล ได้แก่ ความน่าจะเป็น การสุ่มตัวอย่าง การกระจายข้อมูล การทดสอบสมมติฐาน สหสัมพันธ์ ความแปรปรวน และเทคนิคการถดถอย คุณจะต้องเรียนรู้วิธีทางสถิติที่แตกต่างกันสำหรับการสร้างแบบจำลองข้อมูลและกระบวนการลดข้อผิดพลาดเพื่อปรับแต่งข้อมูลเพื่อใช้งานต่อไป

2. ข้อมูลELT

กระบวนการดึงข้อมูล การโหลดข้อมูล และการแปลงข้อมูล (Data ELT) เป็นทักษะที่สำคัญในด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลและการวิเคราะห์ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจัดการฟังก์ชันที่เกี่ยวข้องในแผนกเหล่านี้

ขั้นตอนแรก การดึงข้อมูล รวมถึงการรวบรวมข้อมูลจากแหล่งต่างๆ เช่น ไฟล์ ระบบจัดการฐานข้อมูล ฐานข้อมูล NoSQL เว็บไซต์ติดตามผู้ใช้ ฯลฯ โดยใช้ เครื่องมือดึง ข้อมูล ข้อมูลที่เก็บรวบรวมนี้จะถูกแปลงตามตรรกะทางธุรกิจเพื่อให้เท่ากับการออกกำลังกายที่ให้มูลค่า เมื่อข้อมูลสะอาด ขจัดความซ้ำซ้อน และจัดการ การรวมข้อมูลจะเสร็จสิ้นและจะถูกส่งไปยังคลังข้อมูล สุดท้าย นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจะโหลดลงในคลังข้อมูลสำหรับการรายงานและการวิเคราะห์

3. การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจ

การโต้แย้งและการสำรวจข้อมูลร่วมกันเรียกว่าการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจ พวกเขาสร้างทักษะที่จำเป็นสำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล มันเกี่ยวข้องกับการล้างข้อมูลเพื่อกำจัดข้อผิดพลาดทั้งหมด ตรวจสอบความถูกต้องสำหรับใช้ในธุรกิจ จัดโครงสร้างสำหรับการประมวลผลต่อไป และทำให้เป็นมาตรฐาน

หากคุณไม่มั่นใจในการเข้ารหัส คุณสามารถลองใช้เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจต่อไปนี้:

• Microsoft Excel
• Rapid Miner
• Trifacta
• Weka
• Tableau สาธารณะ
• Data Science Studio
• โครงการทานากรา
• KNIME

เครื่องมือเหล่านี้จะช่วยให้คุณทำงานกับโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงขั้นสูงสำหรับการแสดงข้อมูลเป็นภาพ คลัสเตอร์ การถดถอย การปรับใช้ ฯลฯ

4. การเรียนรู้ของเครื่อง

การสร้างแบบจำลองเชิงทำนายโดยใช้เทคนิค เครื่องมือ และอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องเป็นสิ่งสำคัญสำหรับอาชีพด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล แนวคิดที่คุณควรมีความเข้าใจที่ดีคือ โมเดลต้นไม้ อัลกอริธึมการถดถอย การจัดกลุ่ม เทคนิคการจำแนกประเภท และการตรวจจับความผิดปกติ มีซอฟต์แวร์มากมายบนอินเทอร์เน็ตที่จะช่วยคุณในการทำงานกับชุดข้อมูลโดยไม่ต้องเขียนโค้ด Python

แมชชีนเลิร์นนิงเป็นวิธีที่ยอดเยี่ยมในการแสดงข้อมูลและรูปแบบของข้อมูลในการตัดสินใจทางธุรกิจ คุณสามารถใช้เครื่องมือ Graphics User Interface (GUI) ในการออกแบบแผนภูมิ กราฟ ฮิสโตแกรม และกราฟิกอื่นๆ ที่เป็นประโยชน์ในการประชุมฝั่งไคลเอ็นต์

5. กรอบการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่

กรอบงานการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ดูแลการประมวลผลข้อมูลล่วงหน้า การสร้างแบบจำลอง การแปลง และประสิทธิภาพการคำนวณ กรอบงานยอดนิยมที่นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลต้องรู้ในวันนี้คือ:

• Hadoop
• Spark
• Apache Flink
• Apache Storm
• Apache Samza

ทักษะที่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลต้องให้ความสำคัญสูงสุดคือความสามารถในการอนุมานมูลค่าสูงจากชุดข้อมูลที่กำหนด ข้อมูลเชิงลึกทางธุรกิจเหล่านี้จะช่วยปรับปรุงส่วนการตลาดและการขายของบริษัท กรอบการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ที่กล่าวถึงข้างต้นจะช่วยคุณในเรื่องนี้

เส้นทางอาชีพนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล

ในการเริ่มต้นอาชีพด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล คุณสามารถเริ่มได้รับความรู้เชิงทฤษฎีและประสบการณ์ตรงในทักษะที่ระบุไว้ข้างต้น คุณสามารถเปลี่ยนไปใช้หลักสูตรออนไลน์ เช่น Executive Program in Data Science ที่นำเสนอโดย IIIT Bangalore ร่วม กับ upGrad

นี่คือโปรแกรมการรับรองออนไลน์ระยะเวลา 12 เดือนที่จะสอนคุณเกี่ยวกับหัวข้อวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่จำเป็นทั้งหมดผ่านเนื้อหาวิดีโอมากกว่า 400 ชั่วโมง โครงการอุตสาหกรรมมากกว่า 60 รายการ และเซสชันสดมากกว่า 40 รายการภายใต้ที่ปรึกษามืออาชีพ ได้รับการออกแบบมาสำหรับมืออาชีพด้านการทำงานและครอบคลุมหัวข้อต่อไปนี้:

• ความรู้เบื้องต้นเกี่ยวกับการเขียนโปรแกรม Python (คุณจะได้รู้พื้นฐาน)
• สถิติอนุมาน
• การทดสอบสมมติฐาน
• การถดถอยเชิงเส้น
• โมเดลต้นไม้
• การจัดกลุ่ม
• การแสดงภาพฉาก
• กรณีศึกษาการเล่าเรื่อง
• การประมวลผลภาษาธรรมชาติ
• ความรู้เบื้องต้นเกี่ยวกับโครงข่ายประสาทเทียม

ด้วย โครงการต่างๆ ในอุตสาหกรรม เช่น การศึกษาอุปสงค์และอุปทานของ Uber กรณีศึกษาเรื่อง Telecom churn และการศึกษาการจัดเรตภาพยนตร์ IMDb หลักสูตรนี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อให้นักเรียนมีทักษะด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลขั้นสูง นอกจากนี้ยังมีบริการจัดหาตำแหน่งและเวิร์กช็อปการสร้างโปรไฟล์เพื่อช่วยให้คุณได้งานในโดเมนนี้อย่างง่ายดาย

เมื่อคุณเรียนรู้แนวคิดของคุณเป็นอย่างดีแล้ว คุณต้องมุ่งเน้นไปที่ทักษะที่อ่อนนุ่มเพื่อเอาตัวรอดในเส้นทางอาชีพนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล สำหรับผู้ที่ไม่ใช่โปรแกรมเมอร์ การสนับสนุนที่ดีที่สุดคือเครื่องมือ GUI เพื่อให้การทำงานของวิธีการเรียนรู้ของเครื่องสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลเป็นไปอย่างราบรื่น นอกจากนี้กลายเป็นนักเล่าเรื่องเชลย แม้ว่าอัลกอริธึมของเครื่องจะดูแลข้อมูล คุณควรจะสามารถถ่ายทอดการอนุมานเพื่อให้ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียเข้าใจแนวคิดเกือบจะในทันที

บทสรุป

เมื่อคุณเริ่มต้นอาชีพด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล พัฒนาความเฉียบแหลมทางธุรกิจที่แข็งแกร่งในอุตสาหกรรมของคุณ และกลายเป็นผู้เชี่ยวชาญที่มีทักษะในด้านใดด้านหนึ่ง (การเงิน เทคโนโลยี การดูแลสุขภาพ การค้าปลีก ฯลฯ) มีขอบเขตสูงในสายอาชีพนี้ในทศวรรษหน้า