Data Science: ทุกสิ่งที่คุณจำเป็นต้องรู้

วิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นสาขาที่รวบรวม จัดเก็บ และวิเคราะห์ข้อมูลเกี่ยวกับสิ่งต่างๆ เพื่อให้ได้ข้อมูลเชิงลึกที่มีค่า

บริษัทต่างๆ มีส่วนร่วมในกิจกรรมด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลมาเป็นเวลานานแล้ว แต่การเติบโตอย่างก้าวกระโดดของข้อมูลผู้ใช้อินเทอร์เน็ตและโครงสร้างพื้นฐานคลาวด์ที่ราคาถูกลงได้ก่อให้เกิดการเติบโตในอุตสาหกรรมนี้

หากเปรียบเทียบกับสาขาวิชาที่คล้ายคลึงกัน วิทยาศาสตร์ข้อมูลยังค่อนข้างใหม่และยังคงอยู่ในระหว่างการพัฒนา ดังนั้น วิทยาศาสตร์ข้อมูลจึงถือเป็นเส้นทางอาชีพที่น่าจับตามองในอนาคต

โพสต์นี้จะแสดงรายการทุกสิ่งที่คุณจำเป็นต้องรู้เกี่ยวกับวิทยาศาสตร์ข้อมูลและวิธีที่สามารถให้ประโยชน์แก่คุณหรือบริษัทของคุณได้

ทำไมต้อง Data Science?

ความต้องการนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง ดังนั้นจึงเป็นเหตุผลที่ดีอย่างหนึ่งในการเข้าสู่สายงานนี้ เหตุผลที่ดีอีกประการหนึ่งก็คือ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลให้ผลตอบแทนค่อนข้างดี ดังนั้นคุณจึงไม่จำเป็นต้องกังวลเรื่องรายได้มากนัก

นอกจากนี้ คุณยังสามารถทำงานเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลได้ในหลายภาคส่วน ดังนั้นคุณจึงไม่ถูกจำกัดอยู่เพียงอุตสาหกรรมเดียว เพียงใช้ทักษะการวิเคราะห์ของคุณเพื่อค้นหารูปแบบและตรวจสอบประสิทธิภาพตั้งแต่บริการทางการเงินไปจนถึงโลจิสติกส์ การผลิต โทรคมนาคม การดูแลสุขภาพ และอื่นๆ

การประยุกต์ใช้วิทยาศาสตร์ข้อมูล

วิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นสาขาที่กว้างขวางซึ่งสามารถนำไปประยุกต์ใช้กับหลายอุตสาหกรรม ดังนั้นจึงมีการประยุกต์ใช้ที่เป็นไปได้มากมาย

ต่อไปนี้เป็นแอปพลิเคชันวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ได้รับความนิยมสูงสุด:

• การตรวจจับการฉ้อโกงและความเสี่ยง – นี่เป็นหนึ่งในการประยุกต์ใช้วิทยาศาสตร์ข้อมูลในยุคแรกๆ การรวบรวมและวิเคราะห์ชุดข้อมูลที่หลากหลายทำให้บริษัทการเงินสามารถหลีกเลี่ยงและจัดการหนี้เสียและการสูญเสียได้ดีขึ้น นอกจากนี้ ยังทำให้สามารถระบุธุรกรรมที่มีแนวโน้มสูงที่จะเป็นการฉ้อโกงได้อย่างง่ายดาย
  
• การดูแลสุขภาพ นอกจากนี้ วิทยาศาสตร์ข้อมูลยังใช้ในการวิจัยทางการแพทย์เพื่อหาความเชื่อมโยงระหว่างพันธุกรรม โรคบางชนิด และการตอบสนองต่อยา นอกจากนี้ยังใช้ในการพัฒนายาโดยใช้การจำลองแบบจำลองเพื่อคาดการณ์ผลลัพธ์ของยาในอนาคตอีกด้วย
  
• ระบบการจดจำด้วยรูปภาพ – นี่เป็นอีกแอปพลิเคชันด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลยอดนิยม การจดจำภาพหมายถึงการระบุรูปแบบในชุดข้อมูลภาพ เช่น รูปภาพและวิดีโอ และยังมีแอปพลิเคชันในอนาคตที่น่าสนใจอีกมากมาย
  
• เครื่องมือค้นหา นอกจากนี้ Data Science ยังมีบทบาทสำคัญในการนำเสนอผลลัพธ์ที่คุณเห็นจากเครื่องมือค้นหา เช่น Google และ Bing อัลกอริทึมที่ใช้ที่นี่จะเปรียบเทียบหน้าเว็บหลายพันล้านหน้าเพื่อค้นหาผลลัพธ์ที่ดีที่สุดสำหรับแต่ละคำค้นหา อัลกอริทึมเหล่านี้ยังสามารถติดตามการคลิกของผู้ใช้เพื่อปรับแต่งผลลัพธ์ตามช่วงเวลาได้ดียิ่งขึ้น
  
• โลจิสติกส์ – การเพิ่มประสิทธิภาพเส้นทางโดยใช้วิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถช่วยให้บริษัทประหยัดเงินได้มาก และลดต้นทุนการดำเนินงานได้
  
• ระบบคำแนะนำ – วิธีนี้ใช้ข้อมูลจากกิจกรรมที่ผ่านมาทั้งหมดของคุณเพื่อพยายามคาดการณ์สิ่งที่ดีที่สุดถัดไปที่อาจเกี่ยวข้องกับคุณ ระบบคำแนะนำมีอยู่ทุกที่ ตั้งแต่ Netflix ไปจนถึง Spotify, Amazon, Twitter และอื่นๆ
  
• การรู้จำเสียง – การจดจำเสียงพูดนั้นคล้ายกับระบบการจดจำภาพ ซึ่งใช้วิทยาศาสตร์ข้อมูลเพื่อให้เครื่องจักรสามารถเข้าใจคำพูดของมนุษย์ได้
  
• การโฆษณา – การโฆษณาแบบกำหนดเป้าหมายเป็นไปได้ด้วยวิทยาศาสตร์ข้อมูลเท่านั้น เพราะมีพื้นฐานมาจากข้อมูลประชากรศาสตร์และจิตวิเคราะห์ของผู้ใช้จำนวนมาก

วิทยาศาสตร์ข้อมูลเทียบกับสถิติ

วิทยาศาสตร์ข้อมูลและสถิติมีความคล้ายคลึงกันมาก อย่างไรก็ตาม มีความแตกต่างอยู่พอสมควรระหว่างสองสาขาวิชานี้

สำหรับผู้เริ่มต้น สถิติเป็นสาขาวิชาคณิตศาสตร์เป็นหลัก ซึ่งมุ่งเน้นในการรวบรวมและตีความข้อมูลเชิงปริมาณ ในทางกลับกัน วิทยาศาสตร์ข้อมูลนั้นอาศัยสาขาวิชาต่างๆ มากมาย ตั้งแต่คณิตศาสตร์ไปจนถึงวิทยาการคอมพิวเตอร์ การจัดเก็บข้อมูล และอื่นๆ

วิทยาศาสตร์ข้อมูลยังเกี่ยวข้องกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่กว่าสถิติมาก การสร้างแบบจำลองทางสถิติส่วนใหญ่ใช้ข้อมูลจำนวนค่อนข้างน้อย ในขณะที่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลมักต้องจัดการกับข้อมูลจำนวนมากที่พอดีกับคอมพิวเตอร์หลายเครื่อง

สุดท้าย ในขณะที่สถิติส่วนใหญ่มุ่งเน้นไปที่การสรุปเกี่ยวกับโลกจากข้อมูลที่มีอยู่ วิทยาศาสตร์ข้อมูลส่วนใหญ่มุ่งเน้นไปที่การอนุมานความหมายเชิงทำนายและการปรับให้เหมาะสมจากข้อมูลที่มีอยู่

วิทยาศาสตร์ข้อมูลเทียบกับปัญญาประดิษฐ์

วิทยาศาสตร์ข้อมูลและ ปัญญาประดิษฐ์ เป็นสองคำที่มักจะทับซ้อนกัน แต่ถึงแม้จะเกี่ยวข้องกัน แต่ก็ไม่ใช่คำเดียวกัน

วิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นแนวทางที่ครอบคลุมในการรวบรวม จัดเตรียม และวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อให้ได้ข้อมูลเชิงลึก ในขณะที่ปัญญาประดิษฐ์เป็นการนำอัลกอริทึมการทำนายมาใช้เพื่อให้ได้ข้อมูลเชิงลึก

ปัญญาประดิษฐ์เป็นส่วนหนึ่งของวิทยาศาสตร์ข้อมูล ซึ่งเป็นคำรวมสำหรับวิธีการและรูปแบบที่เกี่ยวข้องทั้งหมดในการทำงานกับข้อมูลขนาดใหญ่

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลทำงานอย่างไร

งานของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถแบ่งออกได้เป็นสี่ส่วนหลัก ดังนี้:

• การรวบรวมและจัดเก็บข้อมูล
• การวิเคราะห์และตีความข้อมูล
• การสร้างเครื่องมือและโมเดลเพื่อทำนายจากข้อมูล
• การแสดงข้อมูลและการรายงาน

ทักษะที่จำเป็นสำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล

• คณิตศาสตร์ – วินัยที่สามารถอธิบายตัวเองได้
  
• เครื่องเรียนรู้ – การประยุกต์ใช้อัลกอริทึมในโหมดการเรียนรู้กับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ในการค้นหารูปแบบ โดยมักจะดำเนินการในภาษา Python
  
• การสร้างแบบจำลองข้อมูล – วิธีการจัดระเบียบและจัดการข้อมูลจำนวนมากเพื่อรวบรวมข้อมูลเชิงลึกจากนั้น
  
• วิศวกรรมซอฟต์แวร์ – กระบวนการสร้างอัลกอริทึมที่ประมวลผลข้อมูลจำนวนมหาศาลเพื่อสร้างข้อมูลเชิงลึก เครื่องมือยอดนิยมได้แก่ Python และ R
  
• สถิติ – ความสามารถของคุณในการสร้างข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมายจากชุดข้อมูล
  
• การธนาคารข้อมูล – ความสามารถในการจัดเก็บและค้นหาข้อมูลจากระบบง่ายๆ เช่น สเปรดชีต Excel ไปจนถึงฐานข้อมูล SQL ที่ซับซ้อนยิ่งขึ้น

วิธีที่จะกลายเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล

วิธีที่ง่ายที่สุดในการเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลคือการได้ปริญญาตรีในสาขาที่เกี่ยวข้อง เช่น วิทยาศาสตร์ข้อมูล วิทยาการคอมพิวเตอร์ คณิตศาสตร์ หรือสถิติ จากนั้นทำตามคำแนะนำทีละขั้นตอนสำหรับผู้ที่ไม่มีปริญญาในย่อหน้าถัดไป

วิธีรับงาน Data Science โดยไม่ต้องมีปริญญา

การได้งานด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลโดยไม่ต้องมีปริญญาก็เป็นไปได้เช่นกัน สิ่งสำคัญคือคุณต้องรู้ว่ากำลังทำอะไรอยู่และสามารถทำงานได้ดีเมื่อได้รับการว่าจ้าง

ต่อไปนี้เป็นขั้นตอนที่คุณจะต้องได้รับงานด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลโดยไม่ต้องมีปริญญา:

1. ฝึกฝนทักษะพื้นฐานให้เชี่ยวชาญ – รวมถึงวิชาต่างๆ เช่น คณิตศาสตร์ สถิติศาสตร์ ความน่าจะเป็น การวิเคราะห์ข้อมูล ไอที และพื้นฐานการเขียนโปรแกรม เช่น Git
   
2. พื้นฐานการเรียนรู้วิทยาศาสตร์ข้อมูลระดับปรมาจารย์ – ต่อไปคุณจะต้องเชี่ยวชาญทักษะเฉพาะด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล เช่น ภาษา R และ Python, Excel, SQL, Spark, Hadoop เป็นต้น
   
3. ลงทะเบียนเข้าค่ายบูทแคมป์หรือหลักสูตร การมีใบรับรองระดับมืออาชีพในอุตสาหกรรมวิทยาศาสตร์ข้อมูลจะพิสูจน์ถึงความมุ่งมั่นของคุณที่มีต่อนายจ้างรายใดก็ตาม ดังนั้น ควรพิจารณารับใบรับรอง IBM, DASCA, Open CDS หรือ Microsoft Azure
   
4. สร้างผลงานของคุณ แม้ว่าใบรับรองจะไม่ใช่หลักฐานยืนยัน 100% ว่าคุณมีความสามารถในการทำงาน แต่ผลงานในอดีตของคุณนั้นพิสูจน์ได้ ดังนั้น คุณจะต้องแสดงความสามารถของคุณโดยการสร้างผลงาน โดยควรทำทางออนไลน์และบนแพลตฟอร์มอย่าง GitHub ซึ่งอาจรวมถึงทุกอย่างตั้งแต่โปรเจ็กต์ส่วนตัวไปจนถึงงานอาสาสมัคร การฝึกงาน และงานที่เกี่ยวข้อง
   
5. ปรับปรุงทักษะการสัมภาษณ์ของคุณ – นี่คือทักษะสุดท้ายที่คุณต้องมีเมื่อ CV ของคุณน่าประทับใจและได้รับการสัมภาษณ์
   
6. ล่าหางาน – ส่วนสุดท้ายของปริศนา คุณต้องลงมือทำและลงมือทำให้สิ่งต่างๆ เกิดขึ้น

รายชื่องานด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลทำงานในอุตสาหกรรมที่หลากหลายและมีวัตถุประสงค์ที่แตกต่างกัน ซึ่งหมายความว่าพวกเขามักมีบทบาทหน้าที่ที่แตกต่างกันเล็กน้อย อย่างไรก็ตาม คำอธิบายงานมักจะระบุหน้าที่ที่คาดหวังจากนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลโดยละเอียด

นี่คือบางส่วนที่ได้รับความนิยมมากที่สุด:

• Data Analyst
• สถาปนิกข้อมูล
• วิศวกรข้อมูล
• Data Scientist
• ผู้ดูแลฐานข้อมูล
• นักวิเคราะห์ธุรกิจ
• นักวิเคราะห์เชิงปริมาณ
• ตัวจัดการข้อมูลและการวิเคราะห์
• วิศวกรการเรียนรู้เครื่องจักร
• นักสถิติ

รายชื่อเครื่องมือวิทยาศาสตร์ข้อมูล

มีเครื่องมือวิทยาศาสตร์ข้อมูลอยู่จำนวนมากมาย แต่ต่อไปนี้คือเครื่องมือที่ได้รับความนิยมที่สุด

• เทนเซอร์โฟลว์ – แพลตฟอร์มการเรียนรู้ของเครื่องจักรที่ได้รับความนิยม
• ดาวพฤหัสบดี – สภาพแวดล้อมการพัฒนาแบบบูรณาการบนเว็บสำหรับภาษาต่างๆ มากกว่า 40 ภาษา
• R – ภาษาโปรแกรมการคำนวณทางสถิติและกราฟิก
• โพสิตอาร์ สตูดิโอ – สภาพแวดล้อมการพัฒนาแบบบูรณาการสำหรับ R.
• หลาม – การวิเคราะห์ข้อมูลยอดนิยมและภาษาโปรแกรมอัตโนมัติ
• ราปิดไมเนอร์ – แพลตฟอร์มวิทยาศาสตร์ข้อมูลสำหรับองค์กร
• บิ๊กเอ็มแอล – แพลตฟอร์มการเรียนรู้ของเครื่องจักรที่เรียบง่าย
• วิทย์ - เรียน – เครื่องมือการเรียนรู้ของเครื่องจักรและการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงทำนาย
• สารสนเทศ – เครื่องมือบูรณาการข้อมูล
• AWS เรดชิฟต์ – คลังข้อมูลที่ปรับขนาดได้สำหรับคลาวด์
• ความรู้ – เครื่องมือรายงานการวิเคราะห์จาก IBM
• Matplotlib – ไลบรารีการแสดงภาพสำหรับภาษาการเขียนโปรแกรม Python
• Apache Spark – เครื่องมือจัดเก็บข้อมูลขนาดใหญ่สำหรับการวิเคราะห์และการเรียนรู้ของเครื่องจักร
• อาปาเช่ ฮาดูป – กรอบการทำงานสำหรับการประมวลผลแบบกระจายของชุดข้อมูลขนาดใหญ่
• ควาญ – แพลตฟอร์มการเรียนรู้ของเครื่องจาก Apache
• Azure ML สตูดิโอ – IDE บนเว็บสำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล
• ฉาก – เครื่องมือวิเคราะห์และแสดงภาพข้อมูล
• Excel – ซอฟต์แวร์สเปรดชีตจาก Microsoft
• พล็อต – ไลบรารี่สร้างกราฟแบบโอเพ่นซอร์สและฟรีสำหรับ Python
• Google แผนภูมิ – เครื่องมือแสดงภาพข้อมูลที่ทรงพลังและฟรี
• Infogram – เครื่องมือการสร้างภาพและรายงานที่ใช้งานง่าย

คำถามที่พบบ่อย

สรุป

เมื่ออ่านมาถึงตอนท้ายของโพสต์เรื่องวิทยาศาสตร์ข้อมูลและความหมายสำหรับคุณและธุรกิจของคุณแล้ว คุณควรจะได้ข้อมูลเชิงลึกที่มีประโยชน์สักหนึ่งหรือสองข้อ

วิทยาศาสตร์ข้อมูลจะเติบโตต่อไป ซึ่งรวมถึงการประยุกต์ใช้ โอกาสในการทำงาน และผลกระทบทางเศรษฐกิจ ดังนั้น ควรปรับตัวตั้งแต่ตอนนี้ หากคุณยังไม่ได้ปรับตัว