Data Science เป็นเรื่องเกี่ยวกับการใช้ข้อมูลเพื่อตอบคำถาม และแก้ปัญหา ซึ่งเกี่ยวข้องกับการรวบรวม และจัดระเบียบข้อมูลจำนวนมาก จากนั้นจึงใช้เครื่องมือและเทคนิคในการวิเคราะห์และตีความข้อมูลเพื่อเปิดเผยรูปแบบ และข้อมูลเชิงลึก
นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลใช้เครื่องมือ และเทคนิคที่หลากหลายในการทำงานกับข้อมูล รวมถึงภาษาการเขียนโปรแกรม เช่น Python และ R อัลกอริทึมทางสถิติและmachine learning มีการใช้ครื่องมือvisualizationต่างๆ เช่น แผนภูมิและกราฟ นอกจากนี้ยังอาจใช้ฐานข้อมูลและระบบจัดเก็บข้อมูลเพื่อจัดเก็บและจัดการข้อมูลจำนวนมาก
วิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นสาขาที่กำลังเติบโต และนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นที่ต้องการสูงในหลากหลายอุตสาหกรรม พวกเขาอาจทำงานในโครงการที่เกี่ยวข้องกับการตลาด การเงิน การดูแลสุขภาพ และอื่นๆ โดยใช้ข้อมูลเพื่อขับเคลื่อนการตัดสินใจและแก้ปัญหา โดยรวมแล้ว วิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นเรื่องเกี่ยวกับการใช้ข้อมูลเพื่อขับเคลื่อนความเข้าใจที่ดีขึ้นและการตัดสินใจที่ดีขึ้นในทุกสาขา
Data scientists ต้องทำอะไรบ้าง
Data science เกี่ยวข้องกับการใช้ข้อมูลเพื่อตอบคำถาม แก้ปัญหา และขับเคลื่อนการตัดสินใจในด้านต่างๆ งานเฉพาะบางอย่างที่ Data science อาจมีส่วนร่วม ได้แก่ :
- Collecting and organizing data : รวบรวมและจัดระเบียบข้อมูลจากแหล่งต่างๆ รวมถึงฐานข้อมูล การสแครปเว็บ และ API ข้อมูล
- Collecting and organizing data : ทำความสะอาด และประมวลผลข้อมูลล่วงหน้าเพื่อให้แน่ใจว่าพร้อมสำหรับการวิเคราะห์(analysis) ซึ่งอาจรวมถึงการจัดการข้อมูลที่ขาดหายไปหรือไม่สมบูรณ์ การระบุและการลบค่าผิดปกติ และการจัดรูปแบบข้อมูลในลักษณะที่เหมาะสมสำหรับการวิเคราะห์
- Analyzing data using statistical and machine learning techniques : การวิเคราะห์ข้อมูลโดยใช้เทคนิคทางสถิติและการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อเปิดเผยรูปแบบและข้อมูลเชิงลึก ซึ่งอาจรวมถึงแบบจำลองอาคารที่สามารถคาดการณ์ ระบุแนวโน้ม หรือจำแนกข้อมูลออกเป็นหมวดหมู่ต่างๆ
- Visualizing data : การแสดงข้อมูลโดยใช้เครื่องมือต่างๆ เช่น แผนภูมิและกราฟเพื่อสื่อสารสิ่งที่ค้นพบกับผู้อื่น
- Building data-driven applications or products : สร้างผลสําเร็จของข้อมูลหรือผลิตภัณฑ์ที่องค์กรหรือบุคคลสามารถใช้ในการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล
โดยรวมแล้ว วิทยาศาสตร์ข้อมูลเกี่ยวข้องกับการใช้ข้อมูลเพื่อขับเคลื่อนความเข้าใจและการตัดสินใจที่ดีขึ้นในหลากหลายสาขา
วิศวกรข้อมูล (Data Engineer)คืออะไร?
Data Engineer คือมืออาชีพที่รับผิดชอบในการออกแบบ สร้าง บำรุงรักษา และแก้ไขปัญหาโครงสร้างพื้นฐานและไปป์ไลน์ที่ใช้ในการจัดเก็บ ประมวลผล และวิเคราะห์ข้อมูล
Data engineers ทำงานอย่างใกล้ชิดกับ Data scientists และนักวิเคราะห์(analysts)เพื่อสร้างระบบ(systems)และกระบวนการ(processes)ที่จำเป็นในการจัดเก็บ(store) จัดการ(manage) และวิเคราะห์(analyze)ข้อมูลจำนวนมาก ซึ่งอาจรวมถึงการสร้าง Data warehouses และ Data Lake การออกแบบและการปรับใช้ท่อส่งข้อมูล(data pipelines) ตลอดจนการตั้งค่าและการบำรุงรักษาโครงสร้างพื้นฐานที่จำเป็นเพื่อรองรับแอปพลิเคชันและผลิตภัณฑ์ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล
วิศวกรข้อมูลยังทำงานร่วมกับเครื่องมือและเทคโนโลยีที่หลากหลายเพื่อสร้างและบำรุงรักษาระบบข้อมูล รวมถึงภาษาการเขียนโปรแกรม เช่น Python และ Java เทคโนโลยีbig data เช่น Hadoop และ Spark ตลอดจนฐานข้อมูลและระบบจัดเก็บข้อมูล เช่น SQL และ NoSQL
โดยรวมแล้ว วิศวกรข้อมูลมีบทบาทสำคัญในการสร้างและบำรุงรักษาโครงสร้างพื้นฐานและระบบที่จำเป็นต่อการสนับสนุนการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลในองค์กร
Data Analytics คือ
การวิเคราะห์ข้อมูล(Data analytics) คือกระบวนการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อเปิดเผยรูปแบบ แนวโน้ม และข้อมูลเชิงลึกที่สามารถใช้เพื่อประกอบการตัดสินใจ เกี่ยวข้องกับการใช้เครื่องมือและเทคนิคจากสาขาต่างๆ รวมถึงสถิติ วิทยาการคอมพิวเตอร์ และธุรกิจ เพื่อวิเคราะห์และตีความข้อมูล
นักวิเคราะห์ข้อมูล(Data analysts) อาจทำงานกับข้อมูลที่มีโครงสร้าง(structured)หรือไม่มีโครงสร้าง(unstructured) และอาจใช้เครื่องมือและเทคนิคต่างๆ เพื่อทำความสะอาด(clean) ประมวลผล(process) และวิเคราะห์ข้อมูล(analyze) ซึ่งอาจรวมถึงการใช้ภาษาโปรแกรม เช่น Python และ R ซอฟต์แวร์ทางสถิติ เช่น SPSS และ SAS และเครื่องมือvisualization เช่น แผนภูมิและกราฟ
การวิเคราะห์ข้อมูลเป็นสาขาที่กว้าง และนักวิเคราะห์ข้อมูลอาจทำงานในหลากหลายอุตสาหกรรม รวมถึงการเงิน การดูแลสุขภาพ การค้าปลีก และรัฐบาล พวกเขาอาจรับผิดชอบในการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อระบุแนวโน้ม คาดการณ์ผลลัพธ์ในอนาคต หรือเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการทางธุรกิจ
Data scientists vs Data engineers vs Data analysts แต่ละสายแตกต่างกันอย่างไร ?
นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล วิศวกรข้อมูล และนักวิเคราะห์ข้อมูลล้วนเป็นมืออาชีพที่ทำงานกับข้อมูล แต่มีบทบาทและความรับผิดชอบที่แตกต่างกัน ต่อไปนี้เป็นข้อแตกต่างที่สำคัญบางประการระหว่างสามบทบาทนี้:
นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล (Data scientists): นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลมีหน้าที่รับผิดชอบในการใช้เทคนิคทางสถิติและ machine learning เพื่อวิเคราะห์และตีความข้อมูล พวกเขาทำงานกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่(dataset)และซับซ้อน และใช้เครื่องมือและเทคนิคที่หลากหลายเพื่อเปิดเผยรูปแบบและข้อมูลเชิงลึก นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลอาจรับผิดชอบในการสร้างแบบจำลอง(models)ที่สามารถคาดการณ์(predictions)หรือระบุแนวโน้ม(trends)ในข้อมูลได้
วิศวกรข้อมูล(Data engineers): วิศวกรข้อมูลมีหน้าที่สร้างและบำรุงรักษาโครงสร้างพื้นฐาน(infrastructure)และไปป์ไลน์ที่ใช้ในการจัดเก็บ ประมวลผล และวิเคราะห์ข้อมูล พวกเขาทำงานอย่างใกล้ชิดกับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและนักวิเคราะห์เพื่อสร้างระบบและกระบวนการที่จำเป็นในการจัดเก็บ จัดการ และวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมาก วิศวกรข้อมูลอาจรับผิดชอบในการตั้งค่าและบำรุงรักษาโครงสร้างพื้นฐานที่จำเป็นเพื่อรองรับแอปพลิเคชันและผลิตภัณฑ์ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล
นักวิเคราะห์ข้อมูล(Data analysts): นักวิเคราะห์ข้อมูลมีหน้าที่วิเคราะห์ข้อมูลเพื่อเปิดเผยรูปแบบ แนวโน้ม และข้อมูลเชิงลึกที่สามารถใช้เพื่อประกอบการตัดสินใจ พวกเขาทำงานกับข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง และใช้เครื่องมือและเทคนิคต่างๆ เพื่อทำความสะอาด ประมวลผล และวิเคราะห์ข้อมูล นักวิเคราะห์ข้อมูลอาจมีหน้าที่รับผิดชอบในการสร้างรายงานและการแสดงภาพเพื่อสื่อสารสิ่งที่ค้นพบกับผู้อื่น
โดยรวมแล้ว บทบาททั้งสามนี้มุ่งเน้นไปที่การใช้ข้อมูลเพื่อขับเคลื่อนความเข้าใจและการตัดสินใจที่ดีขึ้น แต่มีจุดเน้นและความรับผิดชอบที่แตกต่างกัน