Data Scientist กับ Data Analyst หากทำความรู้จักกับเส้นทางอาชีพของทั้งสองคำนี้จะพบว่ามันแตกต่างกันโดยสิ้นเชิง ทั้งในเรื่องของลักษณะงานและทักษะที่ใช้ในการทำงาน มาทำความรู้จักกับทั้งสองอาชีพนี้ว่ามีความแตกต่างกันอย่างไร

Data Scientist  คืออะไร

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล ทำหน้าที่นำข้อมูลที่มีมาวิเคราะห์ด้วยเทคนิคขั้นสูง เช่น Machine Learning , OPTIMIZATION เพื่อนำข้อมูลที่วิเคราะห์ไปใช้ประโยชน์ตามจุดประสงค์ที่ต้องการ ทำงานในการวิเคราะห์ Big Data หรือข้อมูลในรูปแบบอนไลน์และออฟไลน์ที่มีอยู่ในองค์กร ซึ่งเป็นข้อมูลที่มีประโยชน์ต่อธุรกิจที่ช่วยพัฒนาผลิตภัณฑ์และช่วยให้เข้าใจพฤติกรรมของผู้บริโภค โดยผ่านขั้นตอนการตั้งสมมติฐาน ทดลอง และหาผลลัพธ์  บทบาทของอาชีพขึ้นอยู่กับความต้องการของแต่ละองค์กร

กระบวนการทำงานของอาชีพนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล

ตั้งสมมติฐาน → ค้นคว้าหาข้อมูล → วิเคราะห์ข้อมูล → สร้างแบบจำลอง → สื่อสารผลลัพธ์

Data Analyst คืออะไร

หรือนักวิเคราะห์ข้อมูล มีมานานพร้อมๆ กับธุรกิจ ทำหน้าที่วิเคราะห์ ข้อมูลต่าง ๆ จาก Big data เพื่อช่วยในด้านธุรกิจ หรือตามวัตถุประสงค์ อื่นๆ ที่ต้องการ ซึ่งเริ่มต้น จากความสามารถของเราในการนำ ข้อมูลหล่านั้น มาให้อยู่ในรูปแบบที่พร้อมจะประมวลผลได้โดย เทคโนโลยีหรือชุดคำ สั่งและแบบจำ ลองที่สร้างขึ้น เพื่อนำ ข้อมูลที่ได้ผ่านการวิเคราะห์แล้วมาใช้ หรือ แปลความหมายโดยบุคคลที่ได้รับการฝึกอบรมการใช้เทคโนโลยีเหล่านั้น

กระบวนการทำงานของอาชีพนักวิเคราะห์ข้อมูล

การนำเข้าข้อมูล →  วิเคราะห์ข้อมูล →  ทำรายงานนำเสนอ →   สนับสนุนแผนกอื่น → จัดการข้อมูลให้ป็นหมวดหมู่

Hard skills ที่จำเป็นต้องใช้สำหรับนักวิเคราะห์ข้อมูล

• ความคล่องแคล่วในการใช้ Excel และ SQL Database เพื่อใช้ในการตัดทอนข้อมูล
• มีประสบการณ์ในการทำงานโดยใช้ BI tools
• มีความรู้เกี่ยวกับภาษาคอมพิวเตอร์เฉพาะด้านอย่าง R SAS และภาษาอื่นๆ

Hard Skills ที่จำเป็นต้องใช้สำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล

• ชำนาญในการใช้ Big Data Tools อย่าง Hadoop และ Spark
• มีความรู้ในการใช้ SQL และ NoSQL Database
• มีประสบการณ์ในการใช้เครื่องมือเกี่ยวกับ Data Visualization
• มีความรู้เกี่ยวกับภาษาคอมพิเตอร์อย่าง Python R JS Java HTML Scalaและ Scala

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล) กับ นักวิเคราะห์ข้อมูลถึงชื่อจะคล้าย ๆ แต่ก็ไม่ได้เหมือนกันจากที่กล่าวมาข้างต้นทั้งหมดนี้ แม้ว่าทั้งสองตำแหน่งจะมีความคล้ายคลึงกันในทั้งชื่อและการทำงาน แต่คงทำให้ผู้อ่านสามารถแยกถึงความแตกต่างของทั้งสองตำแหน่งได้แล้ว

เรียกได้ว่าอาชีพสองอาชีพนี้เป็นอาชีพที่ต้องใช้ความรู้ความสามารถในการทำงาน หากใครสนใจเรียนรู้อาชีพ Data Scientist เพิ่มเติม พบกับเราได้ในคอร์สเรียนออนไลน์ “เริ่มต้นเรียนรู้ Data Science เพื่อก้าวเข้าสู่นักวิจัยข้อมูล” ที่จะพาคุณเรียนรู้แบบเจาะลึกในการเขียนโปรแกรม ที่จะทำให้การเขียนโปรแกรมไม่ใช่เรื่องยากอีกต่อไป

สิ่งที่คุณจะได้เรียนในคอร์สนี้:   

1. Data Science คืออะไร
2. ความสำคัญของ Data Science ในยุคปัจจุบัน 
3. กระบวนการทำงานของ Data Science 
4. เครื่องมือต่าง ๆ ในการใช้สำหรับ Data Science 
5. Case Study ของ Netflix (การรวบรวมข้อมูล) 
6. Case Study ของ AirBnB (การรวบรวมข้อมูล) 
7. เรียนรู้ประเภทของ Data ต่าง ๆ (str, int, float, complex, object, cat, list, dict, tuple, & loops) 
8. วิธีการติดตั้ง Python 
9. วิธีการใช้ Python ขั้นพื้นฐาน 
10. โครงสร้างและไวยกรณ์ต่าง ๆ ของ Python 
11. วิธีการใช้ Pandas 
12. สอนการใส่สูตรหรีอเขียนโค้ดด้วย Method ต่าง ๆ 
13. Regression Analysis คืออะไร 
14. เรียนรู้การทำ Parameters ให้มีประสิทธิภาพมากขึ้น 
15. วิธีการจัดการ Model ให้มีประสิทธิภาพ 

คอร์สนี้เหมาะกับใคร: 

1. ผู้ที่ต้องการเริ่มเรียนเขียนโปรแกรม 
2. นักธุรกิจ นักการตลาด และ Startups 
3. ทุกคนที่สนใจ Data Science

__________________________________________________________________________

ช่องทางติดตามอื่น ๆ  
Facebook: https://www.facebook.com/youmooc
LINE: @youmooc (อย่าลืมใส่ @) [https://lin.ee/thXVOy0]
Shopee: YOU MOOC
Lazada: YOU MOOC