Data science

การค้นพบความจริงเบื้องหลังงานวิทยาศาสตร์ข้อมูลทั่วไป

ทำลายตำนานงานวิทยาศาสตร์ข้อมูลสำหรับคุณ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลพัฒนา บำรุงรักษา และประเมินโซลูชัน AI เขาหรือเธอยังมีส่วนร่วมในการออกแบบโซลูชันข้อมูลโดยใช้เทคโนโลยีที่ใช้ปัญญาประดิษฐ์ เช่น H2O, Tensorflow ทักษะการทำงานนี้ในการออกแบบอัลกอริธึม การใช้ไปป์ไลน์ การตรวจสอบประสิทธิภาพของโมเดล และการพัฒนาอินเทอร์เฟซ เช่น API มีความเชื่อผิดๆ มากมายเกี่ยวกับงานของ Data Science และเราจะอธิบายให้คุณฟัง นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นเพียงชื่อแฟนซีสำหรับนักวิเคราะห์ธุรกิจ คำอธิบายงานของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลนั้นแตกต่างจากนักวิเคราะห์ธุรกิจโดยพื้นฐาน บทบาทของนักวิเคราะห์ธุรกิจคือการทำหน้าที่เป็นสะพานเชื่อมระหว่างธุรกิจกับไอที โดยทั่วไปแล้วพวกเขาจะรวบรวมข้อกำหนดด้านการทำงานและที่ไม่ใช่หน้าที่ สร้างกรณีการใช้งาน สื่อสารกับผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย และจัดการการส่งมอบโครงการ ในทางกลับกัน นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจะประมวลผลข้อมูลเพื่อระบุแนวโน้ม รวบรวมข้อมูลเชิงลึก และสร้างแบบจำลองการคาดการณ์ แผนภาพเวนน์ด้านล่างจะช่วยให้คุณวาดภาพได้ชัดเจน Data Scientist, Data Analyst, Data Engineer ล้วนเหมือนกันหมด บทบาทที่แน่นอนของ Data Scientist ยังคงเป็นของเหลว อย่างเป็นธรรมชาติ เนื่องจากภาคสนามยังคงมีการพัฒนา ตัวอย่างเช่น หากองค์กรที่คุณทำงานด้วยมีขนาดเล็ก คนหนึ่งอาจทำความสะอาดข้อมูล แปลงร่าง วิเคราะห์ สร้างแบบจำลอง ฯลฯ แต่ถ้าคุณทำงานให้กับทีมนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลขนาดใหญ่ คุณอาจเชี่ยวชาญด้านใดด้านหนึ่ง ของพื้นที่เหล่านี้ โดยทั่วไป: นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลเกี่ยวข้องกับการรวบรวม วิเคราะห์ ตีความ และแสดงภาพชุดข้อมูลขนาดใหญ่ พวกเขาสร้างสมมติฐาน ทดสอบ และเรียนรู้จากข้อมูล นักวิเคราะห์ข้อมูลดำเนินการส่วนย่อยของงานเหล่านี้ เช่น การวิเคราะห์ข้อมูลและการแสดงภาพ อย่างไรก็ตาม นักวิเคราะห์ข้อมูลอาจไม่เขียนโค้ดหรือสร้างแบบจำลองการคาดการณ์ วิศวกรข้อมูลทำงานเกี่ยวกับการออกแบบและพัฒนาระบบสารสนเทศ Data Science คือทั้งหมดที่เกี่ยวกับเครื่องมือ เช่นเดียวกับงานอื่นๆ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลยังใช้เครื่องมือเพื่อทำงานให้เสร็จ ชุดเกราะของพวกเขาจะมีเครื่องมือขุดข้อมูล การแปลงสภาพ การแสดงภาพ และการปรับใช้ที่ซับซ้อน นอกเหนือจากสภาพแวดล้อมการพัฒนาที่หลากหลาย แต่การรู้จักใช้เครื่องมือเหล่านี้สามารถนำคุณไปไกลได้เท่านั้น โดยพื้นฐานแล้ว บทบาทของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลคือการแก้ปัญหาทางธุรกิจโดยใช้ข้อมูล ดังนั้น ในการเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ดี คุณต้องมีทักษะในการแก้ปัญหา การสื่อสาร และการคิดเชิงตรรกะ ตลอดจนการเตรียมข้อมูล การสำรวจ การวัดผล และการแปลงข้อมูลอื่นๆ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลไม่เขียนโค้ด การพิสูจน์ว่านี่เป็นหนึ่งในตำนานที่ยิ่งใหญ่ที่สุดอยู่ในคำอธิบายงานของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลทุกรายที่มีอยู่ในปัจจุบัน เพราะถ้าคุณเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล คุณต้องรับผิดชอบในการนำความคิดของคุณไปผลิต ดังนั้น คุณต้องมีทักษะการเขียนโปรแกรมเพื่อเขียนโค้ดที่พร้อมสำหรับการผลิต ภาษาที่ใช้กันมากที่สุดคือ Python และ R แต่บริษัทต่างๆ ก็รู้จักใช้ Java, SQL, Scala และอื่นๆ ด้วย พื้นหลังการเข้ารหัสเป็นสิ่งที่ต้องมีสำหรับงาน Data Scientist อาจน่าแปลกใจที่บางคนคิดว่านักวิทยาศาสตร์ข้อมูลไม่ได้เขียนโค้ด ในขณะที่คนอื่นๆ คิดว่าการเขียนโค้ดเป็นสิ่งที่ต้องมี แต่มันเกิดขึ้น ดังนั้นขอเคลียร์เรื่องนี้ด้วย นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลมาจากภูมิหลังที่หลากหลาย — นักคณิตศาสตร์ นักสถิติ วิศวกร และโปรแกรมเมอร์ แต่เราต้องแยก 'ทักษะ' ออกจาก 'เบื้องหลัง' มันไปโดยไม่บอกว่านักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลต้องการทักษะการเขียนโปรแกรม แต่ไม่จำเป็นต้องมีประสบการณ์ในการเขียนโปรแกรมหลายปี หากคุณไม่ใช่โปรแกรมเมอร์ คุณสามารถเรียนรู้การเขียนโค้ดได้อย่างรวดเร็วและปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง นี่คือคำแนะนำง่ายๆ ในการเป็นโปรแกรมเมอร์ Data Science คือทั้งหมดที่เกี่ยวกับการทำนายอนาคต การสร้างแบบจำลองการทำนายเป็นส่วนหนึ่งของวิทยาศาสตร์ข้อมูล ใช่ แต่มันไม่ใช่ส่วนเดียว อันที่จริง มันใช้พื้นที่ขนาดเล็กมากในโลกของวิทยาศาสตร์ข้อมูล ทุกวันนี้ เทคนิคและเทคโนโลยีของวิทยาศาสตร์ข้อมูลถูกนำไปใช้ในหลากหลายสาขา — ตั้งแต่การแปลหลายภาษา การค้นหารูปภาพ การวิเคราะห์วิดีโอ ไปจนถึงรถยนต์ที่ขับด้วยตนเอง หากคุณสนใจที่จะเห็นภูมิทัศน์ด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลซึ่งขยายจาก Uber ไปจนถึง Delhi Police อ่านบล็อกโพสต์ของเราเกี่ยวกับโครงการวิทยาศาสตร์ข้อมูลในชีวิตจริงที่นี่ คุณต้องเป็นนักคณิตศาสตร์หรือนักสถิติเพื่อที่จะเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล นี่เป็นตำนานที่ซับซ้อนเพราะมันทั้งจริงและเท็จ วิทยาศาสตร์ข้อมูลใช้แนวคิดของคณิตศาสตร์และสถิติทุกวัน หากไม่เข้าใจพื้นฐานของความน่าจะเป็น พีชคณิตเชิงเส้น และแนวคิดทางสถิติอื่นๆ คุณจะไม่สามารถเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ดีได้ อย่างไรก็ตาม คุณไม่จำเป็นต้องสำเร็จการศึกษาระดับปริญญาเอก ในสาขาเหล่านี้ด้วย ผลงานจำนวนมากหรืองานนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลระดับกลางไม่จำเป็นต้องผ่านการรับรองอย่างเป็นทางการในด้านเหล่านี้ หากคุณมีความเข้าใจพื้นฐานที่ดีและสามารถนำแนวคิดเหล่านี้ไปปฏิบัติได้ คุณสามารถเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลได้ ผู้เชี่ยวชาญที่มีประสบการณ์ไม่สามารถเปลี่ยนเป็นงาน Data Science ได้ ไม่จริง ในฐานะที่เป็นสาขาใหม่ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลอาวุโสส่วนใหญ่ที่คุณพบจะเคยทำงานประเภทอื่นมาก่อน ไม่ว่าคุณจะเป็นมืออาชีพที่มีประสบการณ์ 20+ ปี หรือเป็นมือใหม่ที่มีอายุน้อยกว่า 5 ปี คุณก็สามารถเปลี่ยนงานด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลได้อย่างราบรื่น

  • บ้าน
  • Business
  • Data science
  • Marketing
  • Leave a Reply

    Your email address will not be published. Required fields are marked *

    Back to top button