คู่มือเปลี่ยนอาชีพสายงาน Data Analyst

‍

The Data Lifecycle

The Data Lifecycle หรือวงจรชีวิตของข้อมูลเป็นกระบวนการที่สำคัญและซับซ้อนในโลกของการจัดการข้อมูลในองค์กร มันไม่เพียงแค่เป็นการจัดการข้อมูลแต่เพิ่มเติมยังเป็นการกำหนดค่าและการเปลี่ยนแปลงข้อมูลให้เหมาะสมกับการใช้งานตามที่ต้องการขององค์กรในขณะเดียวกัน

‍

ขั้นตอนแรกของวงจรชีวิตข้อมูลคือ Collect ซึ่งเป็นขั้นตอนที่เกี่ยวข้องกับการเก็บรวบรวมข้อมูลจากแหล่งต่าง ๆ ภายในและภายนอกองค์กร โดยใช้เทคโนโลยีและเครื่องมือต่าง ๆ เช่น Instrumentation Sensor เพื่อรวบรวมข้อมูลอย่างต่อเนื่องตามความต้องการของธุรกิจ

‍

หลังจากนั้นคือขั้นตอน Move/Store ที่เป็นการนำข้อมูลที่ได้รับมาไว้ในพื้นที่เก็บข้อมูลที่เหมาะสม เพื่อเตรียมพร้อมสำหรับการวิเคราะห์ ซึ่งอาจเป็นการใช้เทคโนโลยี ETL (Extract, Transform, Load) เพื่อจัดการข้อมูลให้เรียบร้อย ในส่วนนี้ Data Engineer มักจะรับผิดชอบในการดำเนินงาน

‍

ต่อมาคือ Explore/Transform ซึ่งเป็นขั้นตอนที่มุ่งเน้นการเปลี่ยนแปลงข้อมูลให้เหมาะสมกับการวิเคราะห์ โดยมักจะมี Data Engineer เป็นคนที่รับผิดชอบในการเขียนโค้ดและการเปลี่ยนรูปแบบข้อมูลตามที่ต้องการ

‍

ขั้นตอนถัดไปคือ Aggregate/Label ซึ่งมุ่งเน้นการสร้าง Metrics และ Segment ที่จำเป็นสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล ในขณะนี้ Data Analyst และ Data Scientists จะมีบทบาทสำคัญในการวิเคราะห์ข้อมูลและการดำเนินการต่อจากข้อมูลที่เตรียมไว้

‍

ส่วน Learn/Optimize มุ่งเน้นการทดสอบและปรับปรุงโมเดลหรือกระบวนการต่าง ๆ ภายในองค์กร โดยมักจะมี Data Scientists เป็นผู้รับผิดชอบในการวิเคราะห์และการทดสอบ

‍

สุดท้ายคือ AI/Deep Learning ที่เป็นการนำเทคโนโลยี AI หรือ Machine Learning เข้ามาใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลอย่างละเอียดและมีประสิทธิภาพ เพื่อให้ได้ข้อมูลและข้อสรุปที่มีคุณค่าสำหรับการตัดสินใจ

‍

ในการเลือกเรียน ควรพิจารณาจากความชอบและความถนัดของตนเอง โดย Data Engineer มักต้องชอบการเขียนโค้ดและการพัฒนาซอฟต์แวร์ ส่วน Data Analyst จะต้องมีความถนัดในการวิเคราะห์และสรุปข้อมูล และ Data Scientists จะต้องชอบการใช้คณิตศาสตร์และการวิเคราะห์ข้อมูลอย่างละเอียด

‍

• การเลือกเรียนควรพิจารณาจากความชอบและความถนัด
• ข้อมูลมีวงของ Data ที่ประกอบด้วยหลายขั้นตอน: Collect  Move/Store Explore/Transform Aggregate/Label  Learn/Optimize  และ AI/Deep Learning
• Data Engineer ควรชอบการเขียนโค้ด  Data Analyst ต้องมีความถนัดในการวิเคราะห์และสรุปข้อมูล และ Data Scientists ต้องชอบการใช้คณิตศาสตร์และการวิเคราะห์ข้อมูล

3 สายงานด้าน Data

สายงานด้านข้อมูลมีความสำคัญอย่างมากในยุคปัจจุบัน เนื่องจากข้อมูลเป็นทรัพยากรที่มีค่ามากและสามารถนำมาใช้ประโยชน์ได้ในหลากหลายด้าน บนเว็บไซต์นี้ เราจะสอนคุณเกี่ยวกับสายงานด้านข้อมูลที่ได้แก่ Data Science, Data Analytics, และ Data Engineering ซึ่งเป็นสายงานที่มีความหลากหลายและมีความสำคัญต่อธุรกิจในยุคดิจิทัล

‍

Data Analytics (การวิเคราะห์ข้อมูล) เป็นกระบวนการที่ใช้ข้อมูลเพื่อเข้าใจสถานะและแนวโน้มในธุรกิจ เพื่อช่วยในการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ โดยใช้เครื่องมือและเทคโนโลยีที่เกี่ยวข้องกับการนำเสนอข้อมูลอย่างชัดเจนและกระชับ เพื่อให้ผู้บริหารและผู้ตัดสินใจสามารถตัดสินใจในสถานการณ์ที่แท้จริงได้ด้วยข้อมูลที่ถูกต้องและเชื่อถือได้ งานด้าน Data Analytics มักใช้เครื่องมือและเทคโนโลยีทางด้านข้อมูล เช่น SQL Excel Tableau Power BI ซึ่งช่วยให้สามารถนำข้อมูลมาวิเคราะห์และนำเสนอผลลัพธ์ในรูปแบบที่เข้าใจง่ายและกระชับ ผ่านการสร้างรายงานและแผนธุรกิจที่ชัดเจนและมีประสิทธิภาพ

‍

Data Science (วิทยาศาสตร์ข้อมูล) เป็นการศึกษาและวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อให้ได้ความรู้และแนวโน้มที่สามารถนำไปใช้ในการตัดสินใจและแก้ไขปัญหาในธุรกิจอย่างมีประสิทธิภาพ โดยใช้เครื่องมือและเทคโนโลยีทางคณิตศาสตร์และสถิติอย่างมีประสิทธิภาพ เป็นกระบวนการที่สำคัญสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากเพื่อให้เกิดความเข้าใจในข้อมูล และช่วยในการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ที่ถูกต้อง เช่น การพยากรณ์แนวโน้มการขายสินค้าในอนาคต

‍

Data Engineering (วิศวกรรมข้อมูล) เป็นกระบวนการที่เน้นการจัดการข้อมูลโดยใช้เทคโนโลยีและเครื่องมือที่เกี่ยวข้อง เพื่อให้ข้อมูลมีความพร้อมใช้งานและประสิทธิภาพสูงสุด งานด้าน Data Engineering มุ่งเน้นการสร้างและบำรุงรักษาโครงสร้างข้อมูลและระบบฐานข้อมูล เพื่อให้ข้อมูลสามารถเข้าถึงและใช้งานได้อย่างมีประสิทธิภาพ ซึ่งมักใช้เทคโนโลยีและเครื่องมือที่เกี่ยวข้อง เพื่อช่วยให้ข้อมูลถูกจัดเก็บและจัดการให้มีประสิทธิภาพในการนำไปใช้งาน งานด้าน Data Engineering เป็นพื้นฐานสำคัญที่ทำให้การนำข้อมูลไปใช้งานในธุรกิจเป็นไปอย่างมีประสิทธิภาพและเชื่อถือได้

‍

• Data Analytics เป็นกระบวนการที่ใช้ข้อมูลเพื่อเข้าใจสถานะและแนวโน้มในธุรกิจเพื่อช่วยในการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์
• Data Science เป็นการศึกษาและวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อให้ได้ความรู้และแนวโน้มที่สามารถนำไปใช้ในการตัดสินใจและแก้ไขปัญหาในธุรกิจ
• Data Engineering เป็นกระบวนการที่เน้นการจัดการข้อมูลเพื่อให้มีความพร้อมใช้งานและประสิทธิภาพสูงสุด

‍

Business Intelligence คืออะไร

Business Intelligence (BI) เป็นองค์กรหรือทีมงานที่มีความสำคัญมากในองค์กรในปัจจุบัน เนื่องจากพวกเขามีบทบาทสำคัญในการนำข้อมูลมาวิเคราะห์และแปลงเป็นข้อมูลที่มีค่า ซึ่งสามารถนำมาใช้ในการตัดสินใจทางธุรกิจอย่างมีเสถียรภาพและสามารถเป็นประโยชน์ต่อการดำเนินธุรกิจขององค์กรได้อย่างมาก

ความแตกต่างระหว่าง Business Intelligence และ Business Analyst คือ BI จะดูแลเกี่ยวกับข้อมูลต่างๆ ในขณะที่ Business Analyst จะดูแลด้านธุรกิจ เรียนเพิ่มเติมของ Data Engineer และมีความเกี่ยวข้องกับ Data Analyst เล็กน้อย

‍

หน้าที่หลักของทีม BI คือการเก็บรวบรวมข้อมูลจากแหล่งต่าง ๆ ในองค์กร รวมถึงฐานข้อมูลภายในและภายนอก แล้วนำข้อมูลเหล่านั้นมาวิเคราะห์ เพื่อให้บริษัทสามารถทำการตัดสินใจในด้านต่าง ๆ อย่างมีเสถียรภาพและมั่นใจ เช่น การวิเคราะห์ข้อมูลการขายเพื่อวางแผนการผลิตหรือการตลาด การวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้าเพื่อพัฒนายอดขายและการบริการลูกค้า และอื่น ๆ อีกมากมาย

‍

นอกจากนี้ BI ยังมีบทบาทในการตรวจสอบและระบุว่าการดำเนินการของบริษัทเป็นไปอย่างเรียบร้อยและมีประสิทธิภาพหรือไม่ รวมถึงคอยดูแลรายงานและติดตามการดำเนินงานในองค์กร เพื่อให้ทุกส่วนของธุรกิจเดินไปในทิศทางที่ถูกต้องและเป็นประโยชน์ต่อการเติบโตของบริษัทในระยะยาว

‍

ดังนั้น การมีทีม BI ที่มีความรู้และความเชี่ยวชาญในการวิเคราะห์ข้อมูลและการทำให้ข้อมูลเป็นข้อมูลที่มีค่าสำหรับองค์กรเป็นสิ่งที่สำคัญอย่างยิ่งในวงการธุรกิจที่มีการแข่งขันอย่างแตกต่างไปตามเวลาที่ผ่านมา โดยทีม BI จะเป็นหนึ่งในปัจจัยสำคัญที่ช่วยขับเคลื่อนการพัฒนาและการเติบโตขององค์กรในยุคดิจิทัลและการใช้ข้อมูลในการตัดสินใจอย่างมีประสิทธิภาพ

‍

• Business Intelligence (BI) เป็นทีมหรือองค์กรที่ทำหน้าที่นำข้อมูลมาวิเคราะห์และใช้ให้เกิดประโยชน์สูงสุดให้กับองค์กร
• หน้าที่หลักของ BI คือการเก็บรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อการตัดสินใจทางธุรกิจ
• มีความแตกต่างระหว่าง BI กับ Business Analyst โดย BI ดูแลข้อมูล และ Business Analyst ดูแลด้านธุรกิจ

‍

‍

ตลาดแรงงานด้าน Data ในประเทศไทย

ตลาดแรงงานด้าน Data ในประเทศไทยกำลังเติบโตอย่างต่อเนื่องเนื่องจากความสำคัญของการใช้ข้อมูลในการตัดสินใจทางธุรกิจที่เพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง ในระยะเวลาที่ผ่านมามีการเพิ่มเติมความสำคัญในการวิเคราะห์และนำข้อมูลมาใช้ประโยชน์ในการตัดสินใจที่ถูกต้องและมีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น ทำให้ตำแหน่งงานด้าน Data กลายเป็นหนึ่งในแนวทางอาชีพที่ได้รับความนิยมอย่างสูงในช่วงหลังนี้

‍

Data Engineering เป็นหนึ่งในสายงานที่มีความเชี่ยวชาญในด้านการโค้ดดิ้งและการจัดการข้อมูลที่ซับซ้อน นักวิเคราะห์ข้อมูลจะต้องมีความรู้และทักษะที่เกี่ยวข้องกับเทคโนโลยีที่ใช้ในการจัดการข้อมูล เช่น Google Cloud Platform หรือเครื่องมืออื่น ๆ ที่ใช้ในการจัดเก็บและประมวลผลข้อมูล เพื่อให้สามารถใช้ข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ

‍

สำหรับ Data Analyst เป็นตำแหน่งที่มุ่งเน้นการวิเคราะห์และการจัดการข้อมูลให้มีประสิทธิภาพมากที่สุด โดยมี Learning Curve ที่สั้นกว่า Data Engineering แต่มีความสำคัญในการทำให้ข้อมูลเป็นประโยชน์สำหรับองค์กร นอกจากนี้ Data Analyst เป็นพื้นฐานที่สำคัญสำหรับ Data Scientists ในการเตรียมข้อมูลและวิเคราะห์เบื้องต้น

‍

ส่วน Data Scientists มีความเชี่ยวชาญในการประมวลผลข้อมูลอย่างละเอียดและการใช้เทคโนโลยีสมัยใหม่เช่น Machine Learning และ Deep Learning เพื่อสร้างความเข้าใจและคาดการณ์ที่แม่นยำจากข้อมูล ในสภาวะตลาดปัจจุบัน บริษัทมักมองหา Data Scientists เนื่องจากสามารถรับบทบาทของ Data Analyst ได้อีกด้วย ทำให้มีความนิยมสูงขึ้นในตลาดแรงงานด้าน Data ในประเทศไทย

‍

• ตลาดแรงงานด้าน Data ในประเทศไทยกำลังเติบโตอย่างต่อเนื่อง
• Data Engineering เน้นการโค้ดดิ้งและความชำนาญในเทคโนโลยี เช่น Google Cloud
• Data Analyst มี Learning Curve สั้นกว่า Data Engineering และเป็นพื้นฐานสำหรับ Data Scientists
• Data Scientists มีความเชี่ยวชาญในการใช้ Machine Learning และ Deep Learning
• บริษัทสนใจหา Data Scientists เนื่องจากสามารถทำหน้าที่ของ Data Analyst ได้ด้วย

‍

Data จําเป็นต้องเขียนโค้ดเป็นไหม

การเขียนโค้ดเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับบทบาทที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลในวงการที่กำลังเติบโตอย่างรวดเร็วในปัจจุบัน แม้แต่บทบาทที่ไม่ต้องการการเขียนโค้ดมากเช่น Data Analyst ก็ยังต้องใช้ SQL เพื่อการวิเคราะห์ข้อมูลพื้นฐาน และการใช้ Python สามารถช่วยในการวิเคราะห์ข้อมูลเพิ่มเติมได้. สำหรับบทบาทที่มีความเชี่ยวชาญในการวิเคราะห์ข้อมูลอย่างลึกซึ้ง

‍

Data Analyst มักจะใช้ SQL เป็นเครื่องมือหลักในการวิเคราะห์ข้อมูล และการใช้ Python เพื่อการวิเคราะห์เพิ่มเติมเป็นที่ต้องการมากขึ้น เนื่องจาก Python มีความสามารถในการจัดการข้อมูลที่ซับซ้อนและการทำ visualization ที่ดี เพื่อให้เข้าใจข้อมูลได้อย่างชัดเจน

‍

ส่วน Data Scientist การเขียนโค้ดเป็นสิ่งจำเป็น เนื่องจากต้องทำการวิเคราะห์ข้อมูลที่มีขนาดใหญ่และซับซ้อน โดยใช้ Python เป็นเครื่องมือหลัก ซึ่งสามารถใช้สำหรับการสร้างและประมวลผลข้อมูลโดยใช้เทคนิค Machine Learning และ Deep Learning เพื่อคาดการณ์และสร้างความเข้าใจในข้อมูล

‍

สำหรับ Data Engineer บทบาทของนักวิเคราะห์ข้อมูลมักจะไม่ต้องการการวิเคราะห์ข้อมูลอย่างลึกซึ้งเหมือน Data Scientist แต่การทำงานกับโค้ดเพื่อการจัดการข้อมูลในระบบยังคงเป็นส่วนสำคัญ เช่น การใช้ Python หรือภาษาโปรแกรมมิ่งอื่น ๆ เพื่อการนำเข้า การประมวลผล และการจัดเก็บข้อมูลในระบบฐานข้อมูลที่เหมาะสม

‍

• สำหรับ Data Analyst การใช้ SQL เป็นเครื่องมือหลักในการวิเคราะห์ข้อมูล และการใช้ Python เพื่อการวิเคราะห์เพิ่มเติมเป็นที่ต้องการมากขึ้น
• Data Scientist ต้องเขียนโค้ดเป็นสิ่งจำเป็น เนื่องจากต้องทำการวิเคราะห์ข้อมูลที่มีขนาดใหญ่และซับซ้อน โดยใช้ Python เป็นเครื่องมือหลัก
• Data Engineer การทำงานกับโค้ดเพื่อการจัดการข้อมูลในระบบยังคงเป็นส่วนสำคัญ ซึ่งสามารถใช้ Python หรือภาษาโปรแกรมมิ่งอื่น ๆ เพื่อการนำเข้า การประมวลผล และการจัดเก็บข้อมูลในระบบฐานข้อมูลที่เหมาะสม

เส้นทางการเรียน Data Analyst

การเรียนรู้เส้นทางสู่การเป็น Data Analyst เป็นการผจญภัยที่น่าตื่นเต้นและมีความท้าทายอย่างเต็มไปด้วยความรู้และทักษะใหม่ มันเป็นการเดินทางที่นำเราไปสู่โลกของข้อมูลที่มีความหลากหลายและน่าทึ่งในองค์กรในยุคดิจิทัลนี้ การศึกษาในสายงาน Data Analyst ไม่เพียงแค่เติมเต็มความรู้และทักษะใหม่ แต่ยังเป็นการเข้าใจและนำความรู้นั้นไปประยุกต์ใช้ในการแก้ปัญหาทางธุรกิจและการตัดสินใจที่สำคัญในองค์กร

‍

เส้นทางการเรียนสู่การเป็น Data Analyst เริ่มต้นด้วยการศึกษาและเรียนรู้เกี่ยวกับฐานข้อมูลและการวิเคราะห์ข้อมูลที่เป็นพื้นฐาน ความเข้าใจใน SQL Excel และเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลอื่น ๆ เป็นสิ่งสำคัญที่ต้องมี เรียนรู้เทคนิคการนำเสนอข้อมูลและการสื่อสารอย่างชัดเจนก็เป็นสิ่งที่จะช่วยเสริมความสามารถในการทำงานในอาชีพนี้

‍

นอกจากนี้ การศึกษาในสายงาน Data Analyst ยังควรให้ความสำคัญกับการฝึกปฏิบัติจริงผ่านโปรเจกต์ที่สร้างขึ้นเอง การทำงานกับข้อมูลจริงจะช่วยให้เรียนรู้ได้อย่างเต็มประสิทธิภาพและเพิ่มความเชี่ยวชาญของตนเองอีกด้วย สุดท้ายแต่ไม่น้อย ความมุ่งมั่นในการเรียนรู้และพัฒนาตนเองเป็นปัจจัยสำคัญที่จะทำให้คุณประสบความสำเร็จในวงการ Data Analyst ในอนาคต

‍

• เรียนรู้ฐานข้อมูลและการวิเคราะห์ข้อมูลเบื้องต้น เช่น SQL Excel
• ฝึกทักษะการนำเสนอข้อมูลและการสื่อสารอย่างชัดเจน
• สร้างโปรเจกต์ Portfolio เพื่อฝึกปฏิบัติทักษะในการทำงานจริง
• มุ่งมั่นในการเรียนรู้และพัฒนาตนเองอย่างต่อเนื่อง

เส้นทางการเรียน Data Engineer

การเรียนรู้เส้นทางสู่การเป็น Data Engineer เป็นการเข้าใจและพัฒนาทักษะที่สำคัญในการจัดการข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ ผู้ที่สนใจควรเริ่มต้นด้วยการศึกษาภาษาโปรแกรมเช่น Python และ Java เพื่อสร้างและจัดการระบบข้อมูล การเรียนรู้เกี่ยวกับฐานข้อมูลเป็นสิ่งสำคัญเพื่อออกแบบและจัดการข้อมูลอย่างมีระเบียบ นอกจากนี้ยังต้องเรียนรู้เรื่อง Data Modeling & Warehouse Design เพื่อจัดเก็บและจัดการข้อมูลอย่างมีระเบียบและเป็นระบบ

‍

การเข้าใจและการใช้ Big Data Technologies เป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการจัดการกับข้อมูลขนาดใหญ่และซับซ้อนอย่างมีประสิทธิภาพ และสุดท้ายควรเรียนรู้เกี่ยวกับการรวบรวมและประมวลผลข้อมูล (ETL) เพื่อการวิเคราะห์และการตัดสินใจ ทั้งนี้ความเข้าใจและการใช้ Cloud Computing ยังเป็นสิ่งสำคัญที่ช่วยเพิ่มความยืดหยุ่นและประสิทธิภาพในการจัดการข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพและปลอดภัยได้ดี ดังนั้นการพัฒนาทักษะเหล่านี้จะเป็นเส้นทางสู่ความสำเร็จในวงการ Data Engineering ที่กำลังเติบโตอย่างรวดเร็วในปัจจุบัน

‍

• เรียนรู้ Python และ Java เพื่อสร้างและจัดการระบบข้อมูล
• ศึกษาเกี่ยวกับฐานข้อมูลเพื่อออกแบบและจัดการข้อมูลอย่างมีระเบียบ
• เรียนรู้เกี่ยวกับ Data Modeling & Warehouse Design เพื่อจัดเก็บและจัดการข้อมูลอย่างมีระเบียบและเป็นระบบ
• ควรทำความเข้าใจและใช้ Big Data Technologies เพื่อจัดการกับข้อมูลขนาดใหญ่และซับซ้อน
• เรียนรู้เกี่ยวกับการรวบรวมและประมวลผลข้อมูล (ETL) เพื่อการวิเคราะห์และการตัดสินใจ
• ศึกษา Cloud Computing เพื่อเพิ่มความยืดหยุ่นและประสิทธิภาพในการจัดการข้อมูล

เส้นทางการเรียน Data Scientist

เส้นทางการเรียนสู่การเป็น Data Scientist เป็นการตัดสินใจที่มีความสำคัญและท้าทาย เพราะต้องเรียนรู้หลายทักษะและเครื่องมือที่จำเป็นสำหรับการทำงานในสายงานนี้ ในการเตรียมตัวสู่อาชีพ Data Scientist นักเรียนควรเริ่มต้นด้วยการศึกษา Statistics เพื่อเข้าใจการวิเคราะห์และการจัดการข้อมูล ต่อมาควรฝึกใช้ Excel เป็นเครื่องมือสำคัญในการจัดการข้อมูลและสร้างรายงาน การรู้เรื่อง SQL ก็เป็นสิ่งสำคัญเพื่อสืบค้นและจัดการฐานข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ

‍

นอกจากนี้ การทำความเข้าใจเครื่องมือ Visualization เช่น Tableau หรือ PowerBI เพื่อแสดงข้อมูลในรูปแบบที่เข้าใจง่ายก็มีความสำคัญ นอกจากนี้ การเรียนรู้ Python เป็นสิ่งจำเป็นเนื่องจากเป็นภาษาโปรแกรมที่สำคัญสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลและเรียนรู้เครื่องมือต่าง ๆ ในการสร้าง Portfolio เพื่อแสดงฝีมือและประสบการณ์ในอาชีพ Data Scientist ก็เป็นขั้นตอนสำคัญที่นักเรียนควรจะต้องใส่ใจและสร้างขึ้นอย่างพัฒนาการ ทั้งหมดนี้จะเป็นพื้นฐานที่จำเป็นในการเรียนและประสบความสำเร็จในอาชีพ Data Scientist

‍

• การศึกษา Statistics เป็นพื้นฐานสำคัญในการวิเคราะห์และจัดการข้อมูล
• การใช้ Excel เป็นเครื่องมือสำคัญในการจัดการข้อมูลและสร้างรายงาน
• ความรู้เกี่ยวกับ SQL ช่วยในการสืบค้นและจัดการฐานข้อมูล
• การเรียนรู้เครื่องมือ Visualization เช่น Tableau หรือ PowerBI เพื่อแสดงข้อมูลในรูปแบบที่เข้าใจง่าย
• การฝึกทักษะในการใช้ Python เป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล
• การสร้าง Portfolio เพื่อแสดงฝีมือและประสบการณ์ในอาชีพ Data Scientist มีความสำคัญ

คุณลักษณะเด่นของผู้ประสบความสำเร็จ

คุณลักษณะเด่นของผู้ประสบความสำเร็จควรมีความสามารถในการเน้นที่ความเข้าใจและการเรียนรู้ด้วยตนเอง เน้นการเข้าใจที่ลึกซึ้งในเนื้อหาและสถานการณ์ที่พวกเขาเผชิญ โดยไม่จำเป็นต้องจดจำข้อมูลอย่างเดียว แต่มุ่งเน้นการคิดเชิงวิเคราะห์และการเรียนรู้ด้วยตนเองอย่างเต็มที่

‍

การเรียนรู้ด้วยตนเองเป็นสิ่งสำคัญที่ผู้ประสบความสำเร็จมักมีอย่างมาก พวกเขาไม่เพียงแค่ยอมรับความรู้ที่ได้มาจากการศึกษาเท่านั้น แต่ยังมุ่งเน้นการค้นคว้าและพัฒนาทักษะของตนเองอย่างต่อเนื่อง พวกเขามีความกระตือรือร้นที่จะสืบค้นความรู้ใหม่ และตั้งใจที่จะเรียนรู้เพิ่มเติมเพื่อพัฒนาทักษะและความเข้าใจในสายงานที่เลือกไว้

‍

การเข้าใจในการสร้างคำถามที่เหมาะสมและเป็นประโยชน์เป็นคุณลักษณะที่ทำให้ผู้ประสบความสำเร็จมีความคิดวิเคราะห์และการเข้าใจที่ลึกซึ้ง พวกเขามีความสามารถในการคิดอย่างเป็นระบบและพร้อมที่จะพัฒนาความคิดอย่างต่อเนื่อง

‍

การใส่ใจในการทำ Portfolio Project เป็นอีกลักษณะที่ทำให้ผู้ประสบความสำเร็จ เพราะพวกเขาเข้าใจถึงความสำคัญของการสร้างผลงานที่มีคุณภาพและสามารถสะท้อนความสามารถและความคิดเชิงสร้างสรรค์ของตนได้อย่างชัดเจน โดยทั้งหมดนี้เป็นจุดเด่นที่ทำให้พวกเขาประสบความสำเร็จในสายงาน

‍

•  การเน้นที่ความเข้าใจและการเรียนรู้ด้วยตนเอง
• การคิดเชิงวิเคราะห์และการเรียนรู้ด้วยตนเองอย่างเต็มที่
• การสร้างคำถามที่เหมาะสม
• การทำ Portfolio Project เพื่อสร้างผลงานที่มีคุณภาพและสามารถสะท้อนความสามารถและความคิดเชิงสร้างสรรค์ของตนได้อย่างชัดเจน

ใบเซอร์มีความสําคัญจริงหรือไม่?

ในสายงานและการย้ายสายงานใหม่ในปัจจุบัน ใบเรซูเม่ไม่ได้มีความสำคัญอย่างสูงเท่าไร และมักจะไม่มีความหมายในการย้ายสายงานหรือเปลี่ยนงาน สิ่งที่สำคัญกว่าคือการเน้นในสิ่งที่จำเป็นต้องทำ เช่น การสร้าง Portfolio ที่สะท้อนความสามารถและประสบการณ์ที่แท้จริงของตนเอง เพื่อแสดงให้คนอื่นเห็นถึงความสามารถและคุณค่าที่เรามี

อย่างไรก็ตาม ใบเซอร์ที่มีประโยชน์มากอาจเกิดจากการได้รับการรับรองความรู้และทักษะทางด้านซอฟต์แวร์หรือเทคโนโลยีต่างๆ เช่น การได้รับใบรับรองจากการสอบเช่น Tableu Power BI หรือ Microsoft Certificate เป็นต้น ใบเรซูเม่ที่มีการรับรองด้านความรู้และทักษะนี้สามารถช่วยเสริมสร้างความน่าเชื่อถือและความน่าสนใจในสายงานของเราได้ในสถานการณ์บางแห่ง

‍

• ใบเรซูเม่ไม่มีความสำคัญมากในการหางานหรือเปลี่ยนงาน
• สำคัญกว่าคือการเน้นสร้าง Portfolio ที่สะท้อนความสามารถและประสบการณ์ของตนเอง
• ใบเรซูเม่ที่มีประโยชน์สามารถมาจากการได้รับการรับรองความรู้และทักษะด้านซอฟต์แวร์หรือเทคโนโลยี เช่น Tableu Power BI หรือ Microsoft Certificate

สิ่งที่ควรจะรู้ก่อนการสมัครงาน

ก่อนที่จะสมัครงานในวงการข้อมูล ความรู้และความเชี่ยวชาญที่เป็นประโยชน์จะเป็นจุดเด่นที่สำคัญที่ผู้สมัครควรมี เพื่อเตรียมพร้อมในการเข้าสู่ตลาดแรงงานที่มีการแข่งขันอย่างมากนับเป็นเส้นทางเดียวในการประสบความสำเร็จในอาชีพด้านนี้ ดังนั้นสิ่งที่ควรรู้ก่อนการสมัครงานได้แก่การมีโปรเจกต์หรือผลงานที่สร้างขึ้นเพื่อแสดงความสามารถและความเชี่ยวชาญในสาขาข้อมูล โปรเจกต์ที่มีคุณภาพสามารถเป็นไอเดียที่ดีในการโชว์ศักยภาพและความสามารถของตนได้อย่างชัดเจน

‍

การฝึกสัมภาษณ์มีความสำคัญเช่นเดียวกับการฝึกฝน เพื่อเตรียมพร้อมในการผ่านการสัมภาษณ์และเข้าสู่วงการงานอย่างเหมาะสม ทักษะในการสัมภาษณ์มีบทบาทสำคัญในการก้าวไปสู่อาชีพด้านข้อมูล ดังนั้นการฝึกสัมภาษณ์อย่างต่อเนื่องจะช่วยให้สามารถเตรียมพร้อมในการสร้างภาพลักษณ์ที่ดีของตนได้อย่างเหมาะสม

‍

สำหรับบทบาทที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลต่าง ๆ มีความต้องการทางทรัพยากรที่แตกต่างกัน เช่น Data Analyst ควรมีความเชี่ยวชาญใน Excel SQL และ Power BI พร้อมทั้งมีโปรเจกต์หรือผลงานที่เกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อแสดงให้เห็นศักยภาพของตนได้อย่างชัดเจน ส่วน Data Scientist ควรรู้ถึงภาษาโปรแกรมมิ่งเช่น Python SQL  และ Machine Learning Project Libraries รวมถึงมีความเข้าใจในหลักการพื้นฐานของ Machine Learning และสามารถสร้างโปรเจกต์หรือโมเดล Machine Learning เพื่อแสดงความสามารถได้ สำหรับ Data Engineer ควรเรียนรู้ในเรื่อง Python และเข้าใจ Concept ของ Data pipeline เพื่อให้สามารถทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพในการจัดการข้อมูลและการวิเคราะห์ข้อมูล

‍

• การมีโปรเจกต์หรือผลงานที่เกี่ยวข้องเพื่อแสดงความสามารถและความเชี่ยวชาญในสายงานข้อมูล
• การฝึกฝนทักษะในการสัมภาษณ์เพื่อเตรียมพร้อมในการเข้าสู่วงการงานด้านข้อมูล

‍

ความเชี่ยวชาญทางทรัพยากรที่แตกต่างของบทบาทที่เกี่ยวข้องกับข้อมูล เช่น Excel  SQL Power BI สำหรับ Data Analyst

‍

• ความรู้และทักษะทางโปรแกรมมิ่งเช่น Python SQL Machine Learning Project Libraries สำหรับ Data Scientist
• ความเข้าใจใน Concept ของ Data pipeline และทักษะในการใช้ Python สำหรับ Data Engineer

ตัวอย่างพอร์ตโฟลิโอข้อมูลตัวอย่าง Portfolio Project

การสร้าง Portfolio Project เพื่อเป็นส่วนสำคัญในการก้าวเข้าสู่วงการงานต่าง ๆ มีความสำคัญอย่างมาก เนื่องจากมันไม่เพียงแค่เป็นที่แสดงผลงานเท่านั้น แต่ยังเป็นโอกาสที่ดีในการโชว์ทักษะและความสามารถของตนเอง โดยเฉพาะเมื่อมองจากมุมของผู้สร้าง Portfolio Project เอง

‍

เพื่อให้ Portfolio Project มีความสมบูรณ์และน่าสนใจ ควรมี 3 ปัจจัยสำคัญดังนี้

• การเล่าเรื่อง: ควรพยายามให้ Portfolio Project เป็นเรื่องราวที่น่าสนใจและมีเนื้อหาที่ถูกสร้างขึ้นมาอย่างสร้างสรรค์
•  การโชว์ทักษะทางเทคนิค: ใช้โปรแกรมหรือเครื่องมือที่เรียนรู้มาในการสร้าง Portfolio Project เพื่อโชว์ทักษะและความเชี่ยวชาญในด้านที่สนใจ
• การหลีกเลี่ยงหัวข้อที่ซ้ำซาก: เลือกหัวข้อที่น่าสนใจและแตกต่างเพื่อเพิ่มความน่าสนใจให้กับ Portfolio Project

‍

การสร้าง Portfolio Project ให้เป็นไปตามหลักเหล่านี้จะช่วยเสริมความโดดเด่นและเป็นประโยชน์ในการทำความรู้จักและสร้างสรรค์ช่องทางในวงการงานต่างๆ อย่างได้ผลอย่างมาก

‍