ข้อมูลอาชีพนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล

วันพฤหัสบดีที่ 14 ธันวาคม 2566 เวลา 04:45 • ใช้เวลาอ่าน 3 นาที
Data analysis-pana.png

 

นิยามสั้นๆ

ผู้เชี่ยวชาญในการวิเคราะห์ ประมวลผล และจัดเรียงข้อมูลผ่านวิธีการด้านสถิติศาสตร์และ

คณิตศาสตร์ เพื่อนำมาใช้ประโยชน์ในวงการต่างๆ

 

📃 ลักษณะงาน
  • วิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่ด้วยกระบวนการเก็บและจัดการข้อมูล
  • ให้คำแนะนำการทำงานขององค์กรนั้นๆ โดยใช้ข้อมูลที่วิเคราะห์ไว้มาสนับสนุน เช่น ผู้บริหารโรงพยาบาลต้องการลงทุนในเครื่องมือแพทย์ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลอาจช่วยแนะนำเกี่ยวกับสถิติของผู้ป่วย อัตราการเสียชีวิต ค่าใช้จ่ายเฉลี่ยในการรักษา เป็นต้น 

นำข้อมูลผ่านการวิเคราะห์มาสร้างเป็นแบบจำลองข้อมูล (Data Modeling) เพื่อใช้ประโยชน์  เช่น ช่วยในการตัดสินใจทางธุรกิจ พัฒนาสินค้า หรือบริการ  ทำนายผลประกอบการที่จะเกิดขึ้นในอนาคต เป็นต้น

📊 ขั้นตอนการทำงาน

การเก็บข้อมูล วิเคราะห์ และนำเสนอข้อมูล

  1. กำหนดโจทย์ในการเก็บข้อมูล นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจะต้องรับโจทย์จากผู้ว่าจ้างและกำหนดโจทย์ก่อนว่า จะนำข้อมูลที่ได้นี้ไปใช้ประโยชน์อย่างไร แก้ปัญหาอย่างไร 
  2. การเก็บรวบรวมข้อมูล เมื่อรู้โจทย์แล้ว ก็ดำเนินการเก็บรวบรวมข้อมูลด้วยวิธีการต่างๆ จากแหล่งข้อมูล ซึ่งอาจจะมีข้อมูลหลายประเภท ทั้งข้อความ รูปภาพ วิดีโอ และ เสียง 
  3. การจัดเตรียมข้อมูล ข้อมูลที่ได้มามากมายนั้นไม่สามารถนำไปใช้ได้ทันที ต้องนำมาจัดเตรียมผ่านกระบวนการที่เรียกว่า การทำความสะอาดข้อมูล (Data Cleaning) คือการนำข้อมูลมาจัดเรียงให้เป็นระเบียบ ตรวจสอบข้อผิดพลาดที่มาจากสาเหตุต่าง ๆ เช่น ผู้กรอกข้อลให้ข้อมูลไม่ครบ ตั้งค่าหน้า Excel ที่เก็บข้อมูลผิด แก้ไข หรือลบข้อมูลที่ไม่ถูกต้องออกไปจากชุดข้อมูล เป็นต้น
  4. ทำการวิเคราะห์ข้อมูล ด้วยการดูความสัมพันธ์ของข้อมูล รวมถึงวิเคราะห์ปัจจัยต่างๆ ที่ส่งผลต่อข้อมูล และการคาดคะเนผลลัพธ์ที่จะเกิดขึ้นกับข้อมูลหากมีปัจจัยบางอย่างเปลี่ยนไป ผ่านกระบวนการทางสถิติและคณิตศาสตร์ 
  5. การสื่อสารผลการวิเคราะห์ นำข้อมูลทั้งหมดที่ได้มาสรุป อธิบายให้ดูง่ายขึ้น ผ่านรูปแบบต่างๆ เช่น การใช้กราฟ การใช้แผนภาพ ตารางเปรียบเทียบ เป็นต้น
  6. นำข้อมูลไปใช้ประโยชน์ เพื่อแก้ปัญหาโจทย์ที่ตั้งไว้ รวมถึงให้ข้อเสนอแนะ แนวทางในการนำข้อมูลไปปรับปรุงองค์กรนั้นๆ 

การนำข้อมูลมาใช้ประโยชน์ด้วยการสร้างแบบจำลองข้อมูล

  1. ประมวลผลข้อมูลเพื่อสร้างแบบจำลอง ด้วยการนำข้อมูลที่ผ่านการวิเคราะห์ มาประมวลผลและสร้างเป็นแบบจำลองข้อมูล  (Data Modeling) ซึ่งเป็นเครื่องมือที่ใช้อธิบายข้อมูล โครงสร้างข้อมูล ความสัมพันธ์ของข้อมูล เพื่อให้ง่ายต่อการนำไปใช้งาน เช่น ในโมเดลข้อมูลของลูกค้าธนาคาร อาจประกอบไปด้วย ประวัติลูกค้า ประวัติการกู้ยืมเงินในอดีต ผลลัพธ์ของการขอสินเชื่อ การเคลื่อนไหวในบัญชี วงเงินฝาก ภาระหนี้สินคงค้าง ฯลฯ จากนั้นเมื่อมีการประเมินว่า ลูกค้าคนนี้สมควรได้รับการอนุมัติสินเชื่อหรือไม่ ก็จากสามารถกรอกประวัติของลูกค้าและวงเงินการขอสินเชื่อครั้งปัจจุบันลงไปในโมเดลข้อมูลดังกล่าวเพื่อประมวลว่า ลูกค้าท่านนี้จะอนุมัติผ่านหรือไม่
  2. การตรวจสอบและปรับปรุงแบบจำลอง ทดสอบโมเดลข้อมูลก่อนนำไปใช้จริงเพื่อให้ได้ความแม่นยำมากที่สุด
👩🏻‍💻 อาชีพที่ต้องทำงานร่วมกัน
  1. วิศวกรข้อมูล (Data Engineer)
  2. นักวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analyst)
  3. นักวิเคราะห์ธุรกิจ (Business Analyst)
  4. นักออกแบบและพัฒนาซอฟต์แวร์ (Software Designer and Developer)
  5. นักวิเคราะห์การตลาด (Marketing Analyst)
  6. นักวิเคราะห์ข้อมูลทางการเงิน (Financial Data Analyst)
🏢 สถานที่และเวลาทำงาน
  • นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจะทำงานในออฟฟิศเป็นหลัก แต่อาจมีการออกนอกสถานที่เพื่อลงพื้นที่เก็บข้อมูล หรือนำเสนอข้อมูลกับลูกค้า 
  • สถานที่ทำงานเป็นได้ทั้ง บริษัทที่ให้บริการจัดการข้อมูลโดยเฉพาะ เช่น บริษัทที่ปรึกษาทางการตลาด เป็นต้น หรือในองค์กรต่างๆ ทั้งภาครัฐและเอกชนที่ต้องการวิเคราะห์และประมวลผลข้อมูลที่ตนมี เช่น กระทรวงสาธารณสุข บริษัทประกันชีวิต ธุรกิจธนาคาร เป็นต้น
  • ทำงาน 8 ชั่วโมง เวลาเข้าออกงานส่วนใหญ่ 08.00-16.00 น.โดยอาจมีการทำงานนอกเวลาหากมีงานที่สำคัญหรือเหตุการณ์พิเศษที่ต้องเร่งใช้ข้อมูล
✅ ความรู้ความสามารถที่ต้องใช้
  • ความเข้าใจในเทคโนโลยีและเครื่องมือทางด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล เช่น ภาษาของโปรแกรม (Python, R) การจัดทำระบบคอมพิวเตอร์เรียนรู้ได้ด้วยตนเอง (Machine Learning) 
  • ความรู้ทางสถิติและคณิตศาสตร์
  • ความรู้ด้านการจัดการข้อมูล เช่น การทำโมเดลข้อมูล การแปรผลข้อมูล การอ่านความสัมพันธ์ข้อมูล การจัดเรียงและนำเสนอข้อมูล
  • ความรู้เฉพาะทางในการเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลในองค์กรเฉพาะทาง เช่น ความรู้ด้านธุรกิจ ความรู้ด้านการอุตสาหกรรมนำเข้า ส่งออก เป็นต้น
  • ทักษะการแก้ไขปัญหาที่ซับซ้อนและอุปสรรคในการวิเคราะห์และจัดการข้อมูล
  • ทักษะการคิดอย่างเป็นเหตุ เป็นผล
  • ความคิดริเริ่มและความสามารถในการสร้างองค์ความรู้
  • ความสามารถในการสื่อสาร
💵 โอกาส ความท้าทาย และผลตอบแทน
  • ผลตอบแทนเริ่มต้นประมาณ 60,000 - 120,000 บาท ต่อเดือน 
  • การเติบโตในอาชีพ (Career Path) สามารถแบ่งออกเป็นระดับต่างๆ ดังนี้
    • วิศวกรข้อมูล (Data Engineer)
    • นักวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analyst)
    • นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล (Data Scientist)
  • ความยากและท้าทายของอาชีพ "นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล"
    • อาจต้องเจอกับข้อมูลมีความซับซ้อนสูง ที่ต้องอาศัยการคิดวิเคราะห์ขั้นสูงเพื่อทำความเข้าใจ
    • ในการรวบรวมข้อมูลบางประเภท อาจเข้าถึงแหล่งข้อมูลได้ยาก 
    • ต้องอาศัยความแม่นยำในการวิเคราะห์และแปรผลข้อมูล
    • ต้องนำเสนอผลการวิเคราะห์ข้อมูลที่ซับซ้อนและยาก ให้ผู้ฟังเข้าใจได้ในภาษาที่ง่าย
    • ต้องเรียนรู้วิทยาการ นวัตกรรมใหม่ๆ ในการจัดการข้อมูลอยู่เสมอ
🖥️ ช่องทางการศึกษาความรู้เพิ่มเติม
  • YouTube ที่มีเนื้อหาแนะนำเกี่ยวกับ "นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล"
  • คณะและมหาวิทยาลัยที่เปิดสอนในประเทศไทยที่เกี่ยวข้องกับการเตรียมเกี่ยวกับ "วิศวกรซอฟแวร์" 
    • สาขาวิชาวิทยาการข้อมูลและการวิเคราะห์เชิงธุรกิจ คณะเทคโนโลยีสารสนเทศ สถาบันเทคโนโลยีพระจอมเกล้าเจ้าคุณทหารลาดกระบัง 
    • สาขาวิทยาการข้อมูล คณะวิทยาศาสตร์ มหาวิทยาลัยศิลปากร
    • สาขาวิชาวิทยาศาสตร์และนวัตกรรมข้อมูล คณะวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์ 
    • สาขาวิทยาการข้อมูล (หลักสูตรใหม่) คณะวิทยาศาสตร์ มหาวิทยาลัยเชียงใหม่ 
    • สาขาวิชาวิทยาการข้อมูลและการวิเคราะห์ คณะวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี มหาวิทยาลัยสวนดุสิต
📚 ข้อมูลสายการเรียนที่เกี่ยวข้อง

มัธยมศึกษาตอนปลาย

  • สายวิทย์-คณิต *บางสถาบันรับสายนี้
  • สายศิลป์-คำนวณ *บางสถาบันรับสายนี้
  • สายศิลป์-ภาษา
  • ปวช. หรือเทียบเท่า *บางสถาบันรับสายนี้

 

ปริญญาตรี เช่น 

  • คณะวิทยาศาสตร์ สาขาวิทยาการข้อมูล
  • คณะเทคโนโลยีสารสนเทศ สาขาวิทยาการข้อมูลและการวิเคราะห์เชิงธุรกิจ
  • วิทยาลัยสหวิทยาการ สาขาวิชาวิทยาศาสตร์และนวัตกรรมข้อมูล (โครงการพิเศษ)

 

จบป.ตรี คณะวิศวกรรม คณะวิทยาศาสตร์ คณะเทคโนโลยีสารสนเทศ หรือจบป.ตรี สาขาใดก็ได้แต่ต้องศึกษาเกี่ยวกับ ความรู้ทางสถิติและคณิตศาสตร์ ความรู้ในการจัดการข้อมูล ความรู้เฉพาะทางในการเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล การใช้เครื่องมือทางสถิติ เครื่องมือวิเคราะห์และแสดงผลข้อมูลทั่วไป เพิ่มเติม

 

*ข้อมูล ณ ปี 2567

🌐 แหล่งอ้างอิง

https://www.geeksforgeeks.org/data-science-process/ 

 

418

แนะนำอาชีพใกล้เคียง

ไม่มีข้อมูล

รู้จักอาชีพผ่านกิจกรรม

ไม่มีข้อมูล