By | April 11, 2022

ด้วยการพัฒนาทางเทคโนโลยีระดับโลก ข้อมูลจำนวนมากได้รับการประมวลผลทุกวัน ได้กลายเป็นที่แพร่หลายและไม่ยั่งยืนสำหรับผู้ถือธุรกิจใด ๆ เพื่อให้มีโครงสร้างและติดตามทรัพยากร เพื่อเอาชนะปัญหาใหญ่นี้ Data Science ซึ่งเป็นสาขาที่ขยายตัวอย่างรวดเร็วจึงได้รับการพัฒนา ทุกสาขา เช่น การแพทย์ การเงิน สื่อ หรือการผลิต มีชุดข้อมูลจำนวนมาก ดังนั้นความต้องการทักษะของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจึงเป็นที่ต้องการในทุกที่ กล่าวคือ ทักษะเหล่านี้ไม่ได้จำกัดอยู่เฉพาะกับอุตสาหกรรมใดอุตสาหกรรมหนึ่งโดยเฉพาะ!

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลทำอะไร?

Data Science เป็นการผสมผสานระหว่างคณิตศาสตร์ สถิติ ความเข้าใจในธุรกิจ และทักษะการเขียนโปรแกรม ดังนั้น Data Scientist จึงเป็นส่วนหนึ่งของนักคณิตศาสตร์ นักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์บางส่วน และนักสำรวจเทรนด์บางส่วน นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลช่วยให้บริษัทต่างๆ ตีความและจัดการข้อมูล จัดการกับกระบวนการและระบบและแก้ปัญหาที่ซับซ้อนด้วยความรู้สึกทางธุรกิจที่แข็งแกร่ง บทบาทหลักของพวกเขา ได้แก่ :

  • การรวบรวมชุดข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้างจำนวนมากจากแหล่งต่างๆ
  • การกำหนดชุดข้อมูลและตัวแปร
  • รับรองความถูกต้อง ความถูกต้อง ความสม่ำเสมอของข้อมูล
  • การวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อตีความแนวโน้มและรูปแบบ
  • การค้นพบโซลูชั่นและโอกาส

ตำแหน่งงาน Data Scientist ที่โดดเด่นได้แก่:

  • นักวิเคราะห์
  • วิศวกร/เหมืองแร่
  • ผู้ดูแลระบบ
  • วิศวกรการเรียนรู้ของเครื่อง
  • ผู้เชี่ยวชาญด้านการวิเคราะห์ขั้นสูง

การสำรวจข้อมูลวิทยาศาสตร์:

หลักสูตรไม่กี่หลักสูตรที่ต้องผ่านการเป็น Data Scientist ได้แก่ Python, SQL, R, Blockchain, Statistical Analysis, Visualization, Machine Learning, Deep Learning, Artificial Intelligence, Hadoop, Spark, Internet of Things (IoT), Six Sigma, การทำแผนที่ความคิดเพื่อชื่อไม่กี่

หากคุณมีความอยากรู้อยากเห็นตามธรรมชาติ มีความคิดสร้างสรรค์และมีวิจารณญาณ ต้องการค้นหาคำตอบของคำถามที่ยังไม่ได้ถามและตระหนักถึงศักยภาพของข้อมูลอย่างเต็มที่ โดยที่แนวคิดของ Data Science เหล่านี้จะทำให้คุณตื่นเต้น เป็นเวลาที่เหมาะสมที่สุดที่จะพิจารณา Data Science เป็นอาชีพ ตัวเลือก. สถิติชี้ให้เห็นว่าทักษะเหล่านี้เป็นที่ต้องการสูงและเปลี่ยนอาชีพในเวลาเพียง 6 เดือนของความมุ่งมั่น

พื้นฐานการเขียนโปรแกรมคอมพิวเตอร์ กลยุทธ์ทางธุรกิจที่เป็นนวัตกรรมใหม่และความสามารถในการสื่อสารตรรกะที่ซับซ้อนกับผู้ที่ไม่ใช่ช่างเทคนิคด้วยวิธีง่ายๆ ถือเป็นข้อกำหนดเบื้องต้นในการเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล

ข้อดีของการเป็น Data Scientist:

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลมีความต้องการสูงด้วยข้อเสนอเงินเดือนที่หล่อเหลา บริษัทประมาณ 80% ให้ความสำคัญกับการลงทุนกับผู้เชี่ยวชาญจำนวนมากที่สามารถวิเคราะห์ข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ เพื่อเตรียมกลยุทธ์ที่ดีกว่าสำหรับอนาคต การฝึกอบรม Data Science เป็นเส้นทางสู่การได้รับการว่าจ้างในบริษัทชั้นนำที่โชคดีอย่าง Giants เช่น Amazon, Microsoft, Google, PayPal, Facebook, Uber, Apple ที่มองหา Data Experts อยู่เสมอ บทบาทคือการเชื่อมโยงด้านธุรกิจและด้านเทคนิค ระบุแนวโน้มและวางแผนกลยุทธ์เพื่อเพิ่มยอดขายและผลกำไร ฟิลด์นี้ยังให้อิสระในการทำงานในโครงการที่สำคัญ/สนใจคุณ ทั่วโลก ทั้งองค์กรขนาดใหญ่และขนาดเล็ก ไม่ว่าสาขาใดก็ตาม ต้องการให้ผู้จัดการข้อมูลตีความและวิเคราะห์ข้อมูลที่พวกเขาสร้างขึ้นทุกวัน