Data Scientist อาชีพใหม่มาแรงกับรายได้ระดับ 6 หลักต่อเดือน

ในโลกยุคดิจิทัล นอกจากที่จะนำพาความสะดวกสบายมาให้กับชีวิตเราแล้ว เทคโนโลยียังพาให้เกิดอาชีพใหม่ ๆ หนึ่งในอาชีพเกิดใหม่สุดฮิตของคนยุคใหม่ที่หลงใหลในเทคโนโลยีก็คือ อาชีพ Data Scienctist ซึ่งเป็นหนึ่งในอาชีพของสายงานที่เกี่ยวข้องกับศาสตร์ Data Analysis และด้วยการใช้งานเทคโนโลยีและความสำคัญของข้อมูลมหาศาลอย่าง Big Data ทำให้อาชีพ Data Scienctist เป็นที่ต้องการในตลาดแรงงานเป็นอย่างสูง บริษัทพร้อมจ่ายเงินเดือนสูง โดยข้อมูลจาก Builtin เว็บไซท์หาเงินชาวเทค Startup ของอเมริกา ได้สำรวจพบว่า เรตเงินเดือนของอาชีพ Data Scienctist ในอเมริกาเฉลี่ยอยู่ที่ 124,893 ดอลล่าร์ต่อปี คิดเป็นเงินไทยอยู่ที่ประมาณ 4,280,000 บาท ในขณะที่ในไทยเอง รายได้สูงสุดของคนที่เป็น Data Scienctist อยู่ที่เดือนละประมาณ 150,000 บาท ซึ่งถือว่าเป็นอีกหนึ่งอาชีพที่มีเงินเดือนสูงในยุคนี้

Data Science คืออะไร

ก่อนจะทำความรู้จักอาชีพ Data Scientist เราอยากพากทุกคนมารู้จักกับความหมายของ Data Science กันก่อน โดยที่ Data Science หรือในภาษาไทยแปลได้ว่า “วิทยาการข้อมูล” คือ ศาสตร์เกี่ยวกับการนำข้อมูลมาใช้ประโยชน์ ผ่านวิธีการ จัดการ-จัดเก็บ-รวบรวม-ตรวจสอบ-วิเคราะห์ ข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ ไปจนถึงการนำเสนอข้อมูลที่วิเคราะห์ได้ ออกมาในรูปแบบของ Insight หรือข้อมูลเชิงลึก เพื่อนำข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้มาใช้ประโยชน์ทั้งในแง่ของการ ตอบคำถาม แก้ปัญหา ทำนายผลรวมไปถึงความเสี่ยงที่อาจจะเกิดขึ้น เพื่อหาวิธีป้องกันหรือทำให้เกิดประโยชน์สูงสุด ทั้งทางด้านธุรกิจและด้านอื่น ๆ ที่มีการนำศาสตร์ Data Science เข้าไปประยุกต์ใช้

วงจรของการทำ Data Science จะมีอยู่ 5 ข้อ คือ

• การสร้างข้อมูล (Capture)
• การจัดเก็บข้อมูล (Maintain)
• การใช้ข้อมูล (Process)
• การวิเคราะห์ข้อมูล (Analyze)
• การเผยแพร่ข้อมูล (Communicate)

ซึ่งทั้งหมดนี้จะสัมพันธ์กับทักษะจำเป็นที่คนที่ทำงานในสายงานนี้ต้องมี

Data Scientist คืออะไร ทำงานอะไรบ้าง

Data Scientist หรือ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล คือ ผู้เชี่ยวชาญที่ทำหน้าที่รวบรวมและนำข้อมูลต่าง ๆ หรือ Big Data ที่มีมาวิเคราะห์โดยใช้เทคนิคขั้นสูง เช่น เทคนิคเชิงสถิติ การทำ Data Mining การใช้ Algorithms หรือการสร้างระบบ Machine Learning เพื่อหา Insight หรือข้อมูลเชิงลึกที่ซ่อนอยู่ และนำมาสร้างโมเดลเพื่อหารูปแบบของข้อมูล หรือการทำนาย (Predictive Analytics) ความน่าจะเป็นที่อาจจะเกิดขึ้น และนำข้อมูลหรือผลลัพท์ที่ได้ไปใช้ประโยชน์ทางธุรกิจต่อไป เช่น การทำความเข้าใจพฤติกรรมการซื้อสินค้าของผู้บริโภค แล้วนำไปพัฒนาผลิตภันฑ์ การออกโปรโมชัน การทำการตลาด หรือมองหาจุดบกพร่องในส่วนงานการผลิตสินค้าเพื่อหาทางลดต้นทุนหรือทำให้กระบวนการผลิตดีขึ้นกว่าเดิม

จากกระบวนการของ Data Science ทำให้ขอบเขตหน้าที่ความรับผิดชอบของ Data Scientist ค่อนข้างกว้าง บางคนอาจจะได้วิเคราะห์ข้อมูลเพียงอย่างเดียว หรือบางคนอาจจะได้ทำครบวงจร ขึ้นอยู่กับว่าองค์กรที่ทำงานด้วยจะกำหนดบทบาทและหน้าที่ของ Data Scientist ไว้อย่างไรบ้าง

ทักษะที่จำเป็นสำหรับตำแหน่ง Data Scientist

ทักษะเชิงเทคนิค

ความรู้ที่ Data Scientist จะขาดไปไม่ได้เลยก็คือ ความรู้ด้านคณิตศาสตร์และสถิติเชิงลึก ไม่ว่าจะเป็น Algebra, Probability และ Calculus เพื่อนำมาใช้ทำความเข้าใจข้อมูลและตีความผลลัพท์ของข้อมูลไปด้วย และต้องมีความรู้ด้านการใช้เครื่องมือต่าง ๆ เช่น Data Mining การทำ Machine Learning เข้าใจโปรแกรมฐานข้อมูล เช่น SQL Server, Oracle และ SAP รวมไปถึงความสามารถในการเขียน ภาษาโปรแกรม ไม่ว่าจะเป็น SQL, Python, ภาษา R, Json หรือ JavaScript รวมไปถึงการสร้าง Dashboard ด้วยการทำ Power BI หรือ Tableau เพื่อทำให้สามารถรายงานข้อมูลออกมาเป็นกราฟ ที่จะทำให้เข้าใจง่ายและเห็นภาพมากขึ้น

ทักษะด้านธุรกิจและการตลาด

หาก Data Scientist มีแต่ความรู้เชิงเทคนิคเฉพาะทางเพียงอย่างเดียวก็คงไม่สามารถวิเคราะห์ข้อมูลและนำมาแก้ไขหรือพัฒนาธุรกิจได้ ทำให้ความรู้ความเข้าใจในกลไกทางธุรกิจและการตลาดเป็นอีกทักษะที่สำคัญไม่แพ้กัน เพราะสามารถทำให้ Data Scientist รู้จักเชื่อมโยงข้อมูล รู้ว่าควรจะให้ความสำคัญกับข้อมูลไหน รู้ว่าควรวิเคราะห์ข้อมูลอย่างไร สร้างโมเดลแบบไหนถึงจะช่วยให้คำตอบทางธุรกิจได้ หรือแม้แต่พื้นฐานความรู้ความเข้าใจด้านโซเชียลมีเดีย กระแสสังคม ความเป็นไปก็โลก ก็สามารถเป็นประโยชน์ในการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อในไปใช้พัฒนาธุรกิจให้เกิดประโยชน์สูงสุดได้

ทักษะด้านการสื่อสาร

ข้อมูลมหาศาล หรือ Big Data ไม่ใช่เรื่องง่าย ๆ ที่คนทั่วไปจะเข้าใจได้ และ Data Scientist เองก็เป็นคนที่ทำหน้าที่โดยตรงในการย่อยข้อมูลเหล่านั้นเพื่อให้สามารถเข้าใจได้ง่ายและเห็นภาพชัดเจนขึ้น ทักษะการสื่อสาร จึงเป็นอีกหนึ่ง Soft Skill ที่ไม่ควรมองข้าม ไม่เพียงแต่การทำ Data Visualization ให้เห็นภาพชัดเจน แต่หาก Data Scientist คนไหนสามารถสื่อสารได้ดี อธิบายกราฟและเรื่องราวที่ซับซ้อนของข้อมูลออกมาได้เข้าใจง่าย ก็จะสามารถทำให้สื่อสารกับเพื่อนร่วมงานฝ่ายอื่น ๆ ที่อาจจะไม่ได้มีความรู้ด้านข้อมูลที่ลึกซึ้งโดยตรงได้ หรือแม้แต่การสื่อสารกับผู้บริหารที่ก็ไม่ได้มีเวลามากในแต่ละวัน หากมีวิธีการอธิบายเรื่องยาก ๆ ให้กระชับและเข้าใจง่าย ประกอบกับข้อมูลเชิงลึกที่ได้จากข้อมูลแล้ว ก็จะเป็นประโยชน์ต่อการตัดสินใจของผู้บริหารอย่างมากเลยทีเดียว

Data Scientist แตกต่างจาก Data Engineer อย่างไร

ในสายงาน Data นอกจากจะมี Data Scientist แล้ว ก็ยังมีอีกหนึ่งอาชีพที่สำคัญไม่แพ้กันเลย นั่นก็คือ Data Engineer ซึ่งจะทำหน้าที่สร้างระบบต่าง ๆ ที่เกี่ยวข้องกับข้อมูล เช่น ระบบการส่งข้อมูล (Data Pipeline) และระบบจัดเก็บข้อมูล อย่าง Data Warehouse หรือ Data Lake โดยที่ Data Engineer จะเน้นไปที่การเขียนโปรแกรมเป็นหลัก รวมถึงต้องมีความรู้ทั้งเครื่องมือที่เกี่ยวข้องกับ Big Data แบบเดียวกับ Data Scientist และที่มากไปกว่านั้น Data Engineer จะต้องมีความรู้ในการใช้งาน Public Cloud อย่าง Google Cloud Platform (GCP) หรือ Amazon Web Services (AWS) ซึ่งเป็นที่นิยมใช้จัดเก็บข้อมูลในปัจจุบัน เรียกง่าย ๆ ว่าหาก Data Scientist เป็นคนที่เอาระบบมาใช้ประโยชน์ในการวิเคราะห์ข้อมูล Data Engineer ก็คือคนที่ช่วยสร้างระบบมาให้ Data Scientist ใช้ประโยชน์นั่นเอง

ผู้ที่ทำงานด้าน Data Scientist ต้องจบสาขาอะไร

ถ้าใครรู้ตัวเร็วว่าอยากเป็น Data Scientist ตั้งแต่มัธยม และอยากเรียนต่อด้านนี้โดยตรง ก็สามารถสมัครเรียนในสาขาวิชานี้ได้เลย เพราะเดี๋ยวนี้มหาวิทยาลัยชั้นนำในได้ก็ได้พัฒนาให้มีหลักสูตรที่สอนสาขา Data Science โดยตรงแล้ว โดยหลักสูตรที่น่าสนใจ เช่น

1. มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์ คณะวิทยาศาสตร์ สาขาวิชาวิทยาศาสตร์และนวัตกรรมข้อมูล ( https://cis.tu.ac.th/dsi )
2. สถาบันเทคโนโลยีพระจอมเกล้าเจ้าคุณทหารลาดกระบัง คณะเทคโนโลยีสารสนเทศ สาขาวิชาวิทยาการข้อมูลและการวิเคราะห์เชิงธุรกิจ ( https://www.it.kmitl.ac.th/th/program/datasci-program/ )
3. จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย คณะวิศวกรรมศาสตร์ ภาควิชาวิศวกรรมคอมพิวเตอร์ จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย ( https://www.cp.eng.chula.ac.th/future/bachelor )
4. มหาวิทยาลัยศิลปากร คณะวิทยาศาสตร์ สาขาวิทยาการข้อมูล ( https://www.cp.su.ac.th/curricula/Bachelor-of-Science-Program-in-Data-Science-2022 )
5. มหาวิทยาลัยเชียงใหม่ คณะวิทยาศาสตร์ สาขาวิทยาการข้อมูล ( http://www.ds.science.cmu.ac.th/ )

เรียน Data Science ปริญญาโท ที่ไหนดี

สำหรับคนที่เรียนจบป.ตรีแล้ว แต่เกิดหลงใหลในเสน่ห์ของข้อมูลและอยากต่อยอดในสายอาชีพ Data Scientist นี้ ก็สามารถไปสมัครเรียนปริญญาโทเพื่อเรียนหลักสูตรเฉพาะได้เลย โดยที่ในประเทศไทยมีหลักสูตร Data Science ที่น่าสนใจ ดังนี้

จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย

• หลักสูตรวิทยาศาสตรมหาบัณฑิต สาขาวิชาวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ Master of Science Program in Computer Science คณะวิศวกรรมศาสตร์ ( https://www.cp.eng.chula.ac.th/current/graduate/graduate/master-computerengineering )
• หลักสูตรวิทยาศาตร์มหาบัณฑิต สาขาวิชาสถิติและวิทยาศาสตร์ข้อมูล ​​Master of Science Program in Statistics and Data Science คณะพาณิชยศาสตร์และการบัญชี ( https://datasci.cbs.chula.ac.th/ )

สถาบันบัณฑิตพัฒนบริหารศาสตร์ (NIDA)

• หลักสูตรวิทยาศาสตรมหาบัณฑิต สาขาวิชาการวิเคราะห์ข้อมูลและวิทยาการข้อมูล Master of Science Program in Data Analytics and Data Science (DADS) คณะสถิติประยุกต์ ( https://as.nida.ac.th/dads-1/ )
• หลักสูตรวิทยาศาสตรมหาบัณฑิต สาขาวิชาการจัดการวิเคราะห์ข้อมูลและเทคโนโลยีข้อมูล Master of Science Program in Management of Analytics and Data Technologies (MADT) คณะสถิติประยุกต์ ( https://as.nida.ac.th/MADT-1/ )

มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์

• หลักสูตรวิทยาศาสตรมหาบัณฑิต สาขาวิทยาการคอมพิวเตอร์ Master of Science Program in Computer Science คณะวิทยาศาสตร์ ( https://cs.sci.ku.ac.th/curriculum/master/y2564/detail/ )

สถาบันเทคโนโลยีพระจอมเกล้าเจ้าคุณทหารลาดกระบัง (KMITL)

• หลักสูตรวิทยาศาสตรมหาบัณฑิต สาขาวิชาวิทยาการคอมพิวเตอร์ Master of Science Program in Computer Science คณะวิทยาศาสตร์ ( https://www.science.kmitl.ac.th/department-com#/course_detail_tor_1 )

มหาวิทยาลัยเชียงใหม่

• หลักสูตรวิทยาศาสตรมหาบัณฑิต สาขาวิทยาการข้อมูล Master of Science Program in Data Science ( https://datascience.cmu.ac.th/ )

ในประเทศไทยคนที่ทำอาชีพ Data Scientist ยังถือได้ว่าอยู่ในระดับที่ขาดแคลน ในขณะที่ความต้องการคนที่มีความรู้ความสามารถในด้านนี้มีสูงมาก และยังมีแนวโน้มที่จะมีสูงมากขึ้นไปเรื่อย ๆ เพราะเทรนด์การนำข้อมูลที่ใช้ประโยชน์ในธุรกิจ นับวันก็จะยิ่งทวีความสำคัญมากขึ้น เรียกได้ว่า Data Scientist เป็นอีกหนึ่งอาชีพที่มีอนาคต เพราะทั้งเป็นที่ต้องการตัวและมีค่าตอบแทนในระดับสูง

หากใครกำลังสนใจอาชีพนี้อยู่ อย่างพลาดที่จะพัฒนาตัวเองเพื่อให้มีความรู้ในด้านการคิดวิเคราะห์ข้อมูลในระดับดีเยี่ยม พร้อมพัฒนา Soft Skill ด้านอื่น ๆ ที่จำเป็น เพื่อให้กลายเป็นคนครบเครื่องทั้งความรู้เชิงลึก และความสามารถในการสื่อสารที่ดี หากใครสามารถพัฒนาตัวเองให้เป็น Data Scientist ที่เก่งทั้งข้อมูลและการสื่อสารได้แล้ว เชื่อว่าอนาคตการงานที่สดใสรออยู่แน่นอน นอกจากนี้สามารถดูงาน Data Scientist ที่เปิดรับสมัครได้ที่ JobsDB มีตำแหน่งงานมากมายจากบริษัทชั้นนำ