MID-MONTH SALE 
- ลด ฿4,000 ถึง 18 กรกฎาคมเท่านั้น!
Home
 / WeStride Blog / 
Data Analyst / Data Engineer / Data Scientist เจาะลึก 3 ตำแหน่งวงการ Data ที่คุณควรรู้

Data Analyst / Data Engineer / Data Scientist เจาะลึก 3 ตำแหน่งวงการ Data ที่คุณควรรู้

เจาะลึกบทบาทและความสำคัญของ Data Analyst Data Engineer และ Data Scientist ทำความรู้จักกับทักษะและเส้นทางอาชีพในสายงานข้อมูล พร้อมเปิดโอกาสใหม่ในวงการที่กำลังขยายตัวอย่างรวดเร็ว
Supannika Kerdmorlee
Content Writer & Administrative Associate
Tags
Data Analyst
Data Engineer
Data Science
Data Visualization
Machine Learning
Share
5
 นาที
May 14, 2024

ในยุคที่ข้อมูลกลายเป็นทรัพยากรที่มีค่าไม่ต่างกับทองคำ บทบาทของ Data Analyst Data Engineer และ Data Scientist จึงมีความสำคัญอย่างมากในการช่วยให้องค์กรต่างๆ สามารถตัดสินใจและวางแผนกลยุทธ์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับตำแหน่งเหล่านี้ว่ามีบทบาทและทักษะอย่างไรบ้างที่ทำให้ตำแหน่งงานสาย เป็นที่ต้องการสูงในตลาดงานทุกวันนี้

Data Analyst: ผู้เชี่ยวชาญการวิเคราะห์ข้อมูล

Data Analyst หรือ นักวิเคราะห์ข้อมูล มีหน้าที่หลักในการวิเคราะห์ข้อมูลที่ซับซ้อนและแปลงข้อมูลเหล่านั้นให้เป็นข้อมูลที่สามารถอ่านและใช้งานได้ง่าย พวกเขาใช้เทคนิคต่างๆ ในการเก็บ คัดกรอง และประมวลผลข้อมูลเพื่อสร้างรายงาน สถิติ และเครื่องมือแดชบอร์ดที่ช่วยให้องค์กรสามารถเข้าใจภาพรวมและแนวโน้มต่างๆ ได้ดียิ่งขึ้น 

สำหรับผู้ที่สนใจเรียน data analytics การฝึกฝนทักษะเช่น SQL Python และการใช้งานเครื่องมือวิเคราะห์เช่น Tableau จะเป็นประโยชน์อย่างมาก

Data Engineer: ผู้สร้างระบบข้อมูลที่มั่นคง

ทักษะหลักที่ต้องการสำหรับเรียน data engineer ได้แก่ ความรู้ด้านการเขียนโปรแกรม ระบบฐานข้อมูล เช่น NoSQL และการจัดการคลาวด์ เช่น AWS หรือ Azure 

เพราะวิศวกรข้อมูลเป็นบุคคลที่รับผิดชอบในการออกแบบ สร้าง และบำรุงรักษาระบบการจัดการข้อมูลขององค์กร การทำงานเพื่อให้แน่ใจว่าข้อมูลที่จัดเก็บนั้นสามารถเข้าถึงและใช้งานได้ง่ายในรูปแบบที่เหมาะสมที่สุดเป็นสิ่งสำคัญสำหรับตำแหน่งงานนี้

Data Scientist: นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ผสานความรู้ทางสถิติเข้ากับข้อมูล

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลทำหน้าที่เป็นสะพานเชื่อมระหว่างการวิเคราะห์ข้อมูลกับการตัดสินใจทางธุรกิจ มีการใช้ทักษะในการเรียน data science เพื่อสร้างแบบจำลองทางคณิตศาสตร์และสถิติที่ช่วยในการคาดการณ์และการแก้ไขปัญหาที่ซับซ้อน นอกจากนี้ Data Scientist ยังใช้เครื่องมือการเรียนรู้ของเครื่องและการเรียนรู้เชิงลึกเพื่อวิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) และหลากหลายที่เกินกว่าที่มนุษย์จะวิเคราะห์ได้ด้วยตนเอง 

นอกจากนี้ ยังทำหน้าที่วิเคราะห์ผลลัพธ์จากโมเดลต่างๆ เพื่อนำเสนอข้อมูลที่มีความแม่นยำสูงและเข้าใจง่ายให้กับผู้บริหาร ทำให้สามารถตัดสินใจได้ทั้งในระดับกลยุทธ์และปฏิบัติการ อีกทั้งยังมีหน้าที่ในการคอยปรับปรุงและปรับแต่งโมเดลอย่างต่อเนื่อง เพื่อให้ทันต่อการเปลี่ยนแปลงของเงื่อนไขตลาดและข้อมูลใหม่ๆ ที่เข้ามา 

การทำงานร่วมกันระหว่าง Data Analyst Data Engineer และ Data Scientist

ในโลกของการวิเคราะห์ข้อมูล การทำงานร่วมกันระหว่าง Data Analyst Data Engineer และ Data Scientist มีความสำคัญอย่างยิ่งในการสร้างความสำเร็จให้กับโครงการต่างๆ ทั้งสามตำแหน่งนี้เสริมสร้างกันและกันผ่านการแบ่งปันข้อมูล ทักษะ และมุมมองที่แตกต่างกันเพื่อทำให้กระบวนการตัดสินใจและนวัตกรรมขององค์กรเป็นไปอย่างมีประสิทธิภาพ

สมมติว่ามีการพัฒนาผลิตภัณฑ์ใหม่สำหรับธุรกิจหนึ่ง และต้องการใช้ข้อมูลของลูกค้าเพื่อทำนายความต้องการและตอบสนองต่อผลิตภัณฑ์ใหม่นั้น นี่คือหน้าที่ของทั้ง 3 ตำแหน่งในกระบวนการนี้

  1. วิศวกรข้อมูล (Data Engineer): เริ่มต้นโครงการด้วยการเตรียมการและการสร้างสถาปัตยกรรมข้อมูลที่จำเป็นเพื่อรองรับการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ พวกเขาจะจัดการกับการสร้างและบำรุงรักษาระบบฐานข้อมูล และเป็นผู้รับผิดชอบในการออกแบบและเพิ่มประสิทธิภาพ pipeline ข้อมูล โดยทำงานร่วมกับเทคโนโลยีบนคลาวด์และหลักการการจัดการข้อมูลที่เข้มงวดเพื่อให้แน่ใจว่าข้อมูลมีความปลอดภัย ครบถ้วน และสามารถเข้าถึงได้สำหรับทีมงาน

  2. นักวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analyst): ทำหน้าที่ต่อจากวิศวกรข้อมูล โดยเข้ามาวิเคราะห์ข้อมูลที่ได้จากระบบเพื่อสร้างรายงานและภาพรวมที่ชัดเจนเกี่ยวกับพฤติกรรมลูกค้าและแนวโน้มต่างๆ พวกเขาใช้เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลเช่น SQL หรือ Python ในการสกัดข้อมูลและการวิเคราะห์สถิติเพื่อ
    ทำความเข้าใจและนำเสนอผลลัพธ์ให้กับทีมงานภายใน

  3. นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล (Data Scientist): เมื่อข้อมูลได้รับการวิเคราะห์และมีการจัดทำรายงานเบื้องต้นแล้ว นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจะเข้ามาวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อสร้างแบบจำลองทางสถิติและการเรียนรู้ของเครื่องที่จะช่วยให้สามารถทำนายความสำเร็จของผลิตภัณฑ์ใหม่ พวกเขาใช้เทคนิคเช่นเครื่องมือการเรียนรู้เชิงลึกและการเรียนรู้เสริมเพื่อประเมินและเพิ่มประสิทธิภาพผลลัพธ์ที่ได้ จากนั้นจะเสนอแนวทางและแนวคิดใหม่ๆ ที่สามารถนำไปใช้ในการพัฒนาผลิตภัณฑ์ได้

การทำงานร่วมกันของทั้งสามสายงานนี้ไม่เพียงแต่ช่วยให้บรรลุเป้าหมายของโครงการได้อย่างมีประสิทธิภาพเท่านั้น แต่ยังช่วยให้องค์กรสามารถนำเสนอผลิตภัณฑ์และบริการที่ตอบสนองความต้องการของลูกค้าได้อย่างแม่นยำและเกิดการพัฒนาอย่างต่อเนื่อง

จะ Upskill หรือ Reskill ด้าน Data — WeStride ก็พร้อมสำหรับคุณ  

ที่ WeStride เรามีหลักสูตรครบวงจรที่ตอบโจทย์ทุกความต้องการในการเรียน และพัฒนาทักษะให้กับผู้ที่ต้องการย้ายสายงานมาเป็น Data Analyst Data Engineer หรือ Data Scientist 

เริ่มต้นกับ data analytics คอร์ส พัฒนาต่อยอดไปต่อกับหลักสูตรสำหรับ Data Engineer จนไปถึงการเรียนด้าน data science สู่การเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล  ครบทุกขั้นตอนในเส้นทางอาชีพที่คุณเลือก บุกเบิกการเปลี่ยนแปลงในอาชีพของคุณกับเรา พัฒนาทักษะ และสร้างโอกาสใหม่ๆ ในวงการข้อมูลที่กำลังขยายตัวอย่างรวดเร็ว

Data Analyst Data Engineer และ Data Scientist มีบทบาทสำคัญในการช่วยให้องค์กรสามารถเข้าถึง วิเคราะห์ และใช้ข้อมูลในการสร้างมูลค่าและการตัดสินใจที่ดีขึ้น การเรียนรู้และพัฒนาทักษะในสายงานเหล่านี้ไม่เพียงแต่เปิดโอกาสในการทำงานที่หลากหลายและท้าทายเท่านั้น แต่ยังช่วยให้คุณสามารถเป็นส่วนหนึ่งในการขับเคลื่อนนวัตกรรมและความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีของโลกในอนาคต

มีคำถามเพิ่มเติมหรือไม่? เรามีคำตอบให้คุณ

พูดคุยกับที่ปรึกษาการเรียนของเรา