ปฏิเสธไม่ได้เลยว่า ในปัจจุบัน โลกของเราถูกขับเคลื่อนด้วยข้อมูล (Data) อย่างแท้จริง การตัดสินใจทางธุรกิจที่สำคัญ ล้วนต้องพึ่งพาการวิเคราะห์ข้อมูลทั้งสิ้น นี่จึงเป็นเหตุผลว่าทำไมคุณถึงได้ยินคำว่า “Data Science” บ่อยขึ้นเรื่อย ๆ
หลายคนอาจเกิดคำถามในใจว่า ตกลงแล้ว Data Science คืออะไรกันแน่? ทำงานอะไร? เรียนคณะไหน? Data Scientist ต้องมีทักษะอะไรบ้าง? บทความนี้จะมัดรวมคำตอบของทุกคำถามสำคัญ เพื่อให้คุณพร้อมเริ่มต้นเส้นทางสาย Data Science ได้อย่างมั่นใจ
Data Science คืออะไร? องค์ประกอบสำคัญที่ทำให้ข้อมูลมีชีวิต
หากพูดถึง Data Science เราอาจจะนึกถึงแค่การเขียนโค้ด แต่จริง ๆ แล้วล้ำลึกกว่านั้นมาก Data Science หรือวิทยาการข้อมูล เป็นศาสตร์ที่ผสมผสานศาสตร์หลายแขนงเข้าด้วยกัน เพื่อนำเอา Insight ที่ได้จากชุดข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) มาใช้ประโยชน์สูงสุด โดยมีองค์ประกอบ 3 อย่าง ที่ขาดอย่างใดอย่างหนึ่งไปไม่ได้เลย คือ
1. ทักษะโปรแกรมมิ่งและสายเทคฯ
คือความรู้ด้าน วิทยาการคอมพิวเตอร์ ซึ่งรวมถึงความสามารถในการเขียนภาษาคอมพิวเตอร์ เพื่อจัดการกับข้อมูลมหาศาล และนำเทคโนโลยีขั้นสูงมาใช้ เช่น ระบบ Deep Learning และ Machine Learning ซึ่งถูกนำไปช่วยพัฒนาระบบอัจฉริยะต่าง ๆ ที่ทุกวันนี้เราอาจเห็นการประยุกต์ใช้ในวงกว้าง อย่างการสร้างโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (Large Language Model: LLM) ที่เป็นพื้นฐานของ ChatGPT เป็นต้น
2. พื้นฐานด้านคณิตศาสตร์และสถิติ
แม้จะเขียนโค้ดเก่งแค่ไหน แต่ถ้าไม่มี “พื้นฐาน” ด้านนี้ก็ไปต่อยาก คณิตศาสตร์และสถิติคือหัวใจในการสร้างโมเดลการพยากรณ์ ช่วยให้เราตีความรูปแบบข้อมูลที่ซ่อนอยู่ได้อย่างถูกต้องและน่าเชื่อถือ การเข้าใจหลักการ ตรรกะ และระบบความคิดเหล่านี้จึงสำคัญมากในการสร้างแบบจำลองที่ซับซ้อนและมีประสิทธิภาพในการประมวลผลข้อมูล
3. ความเข้าใจในบริบทธุรกิจ
ข้อมูลแทบจะไร้คุณค่าถ้าเราไม่เข้าใจว่ากำลังวิเคราะห์ข้อมูลส่วนไหน เพื่ออะไรอยู่ Data Analyst และ Data Scientist ที่เก่งจะต้องเข้าใจเป้าหมาย โจทย์ และลักษณะของธุรกิจที่ตัวเองทำอยู่ การเข้าใจบริบทนี้ช่วยให้เราตั้งคำถามที่ใช่ เลือกแนวทางการวิเคราะห์ได้เหมาะสม และนำผลลัพธ์จากข้อมูลไปใช้สนับสนุนการตัดสินใจได้จริง
Data Scientist ทำงานกับข้อมูลอย่างไร จากข้อมูลดิบสู่การตัดสินใจของธุรกิจ
ในชีวิตการทำงานจริง Data Scientist เริ่มจากการประมวลผลข้อมูลดิบจำนวนมากที่ยังไม่บอกอะไรชัดเจน หน้าที่สำคัญคือการค่อย ๆ แปลงข้อมูลเหล่านี้ให้กลายเป็นคำตอบที่ใช้งานได้จริง โดยมี “การเขียนโค้ด” เป็นหัวใจสำคัญในการขับเคลื่อนทุกขั้นตอน
- ขั้นแรกคือ Data Mining หรือการ “ขุดข้อมูล” ที่เริ่มจากการเขียน Script ด้วยภาษาอย่าง Python หรือ R เพื่อดึงข้อมูล นอกจากนี้ยังต้องเขียน Code เพื่อทำ Data Cleaning จัดการข้อมูลที่ผิดพลาดออกไป เพื่อมองหารูปแบบและความเชื่อมโยงที่ซ่อนอยู่ เช่น ลูกค้ากลุ่มไหนมีแนวโน้มจะเลิกใช้บริการ หรือปัจจัยใดส่งผลต่อยอดขายมากที่สุด ขั้นตอนนี้ต้องอาศัยทั้งการเขียนโค้ด ความเข้าใจข้อมูล และการตั้งคำถามที่ถูกจุด
- ไม่เพียงเท่านี้ เมื่อได้ Insight แล้ว ข้อมูลที่ดีต้องถูกสื่อสารให้คนอื่นเข้าใจด้วย นี่คือบทบาทของ Business Intelligence (BI) ที่นำผลการวิเคราะห์มาแปลงเป็นรายงานที่ช่วยให้ผู้บริหารเห็นภาพรวม และตัดสินใจได้เร็วและแม่นยำขึ้น
เจาะลึกงาน Data: ส่องโอกาสสายงานที่กว้างกว่าที่คุณคิด
งานด้าน Data Science ในโลกการทำงานจริง ไม่ใช่แค่ภาพของใครคนหนึ่งที่นั่งเขียนโปรแกรมอยู่ลำพัง แต่เป็นการทำงานร่วมกันของหลายบทบาทในองค์กร เพื่อเปลี่ยนข้อมูลจำนวนมากที่ดูซับซ้อน ให้กลายเป็นเครื่องมือสำคัญในการตัดสินใจทางธุรกิจ
ด้วยความที่ต้องใช้ศาสตร์หลายแขนงผสมกัน ทักษะเหล่านี้จึงเป็นเหมือนใบเบิกทางสู่เส้นทางอาชีพได้หลากหลาย ตามความถนัดและความสนใจที่ต่างกัน
- Data Analyst and Architect: ไม่ใช่แค่การวิเคราะห์ แต่รวมถึงการเป็นผู้ออกแบบโครงสร้างการจัดเก็บข้อมูลให้เป็นระบบและใช้งานง่าย
- Data Analytics Specialist: ผู้เชี่ยวชาญที่ใช้เครื่องมือวิเคราะห์ระดับสูง เจาะลึกข้อมูลเฉพาะด้าน เพื่อหาคำตอบที่ซับซ้อนและแม่นยำให้กับองค์กร
- Business System Analyst: ตัวกลางสำคัญที่ช่วยวิเคราะห์ระบบธุรกิจ เพื่อเชื่อมโยงความต้องการของฝั่งบริหารเข้ากับโซลูชันทางเทคโนโลยีอย่างลงตัว
- Business Intelligence Developer: นักพัฒนาเครื่องมือที่เปลี่ยนข้อมูลมหาศาลให้กลายเป็นภาพที่เข้าใจง่าย ด้วยทักษะ Data Visualization ช่วยให้ธุรกิจมองเห็นทิศทางและตัดสินใจได้ทันที
- Machine Learning Engineer: วิศวกรผู้สร้างและดูแลระบบ AI สำหรับพัฒนาการนำข้อมูลมาใช้งานให้ทำงานได้จริงอย่างมีประสิทธิภาพ
- Business Owner: สำหรับใครที่อยากมีธุรกิจของตัวเอง ความเข้าใจในข้อมูลและ AI จะเป็นแต้มต่อมหาศาลในการสร้าง Start-up หรือบริหารกิจการให้เติบโตด้วยนวัตกรรม
ความเชี่ยวชาญด้านข้อมูลจะมีคุณค่ามากที่สุดก็ต่อเมื่อถูกนำมาใช้ได้อย่างเหมาะสม ที่ TNIC เราจึงให้ความสำคัญกับทักษะการสื่อสารและ Soft Skills ต่าง ๆ ที่จำเป็น ควบคู่ไปกับ Hard Skills เพื่อเตรียมคุณให้เป็นคนที่เชื่อมโลกของเทคโนโลยีเข้ากับโลกธุรกิจ และสร้างความเปลี่ยนแปลงที่จับต้องได้ในหลากหลายสายงาน
Data Science เงินเดือนเท่าไหร่? ผลตอบแทนคุ้มค่าแค่ไหน
คงไม่มีใครปฏิเสธได้ว่าความสามารถในการสร้างมูลค่าทางธุรกิจขนาดใหญ่นั้น ย่อมมาพร้อมกับค่าตอบแทนที่สูง เพราะทักษะด้าน Data Science เปรียบเสมือนกุญแจสำคัญในการขับเคลื่อนองค์กร เงินเดือนสายนี้จึงมีความน่าดึงดูดเป็นอย่างยิ่งเพื่อให้ได้คนที่เก่งมาร่วมงาน
- ในประเทศไทย: จากรายงานของ JobsDB พบว่า อาชีพสาย Data Science ในบ้านเรามีผลตอบแทนที่น่าสนใจ โดยเงินเดือนเริ่มต้นสำหรับนักศึกษาจบใหม่อาจอยู่ที่ราว 25,000 – 38,000 บาท/เดือน ส่วนผู้ที่มีประสบการณ์และเป็นผู้เชี่ยวชาญ อาจมีรายได้แตะ 100,000 บาท/เดือน หรือมากกว่านั้นในบางกรณี (แหล่งข้อมูล: JobsDB)
- ในต่างประเทศ: หากคุณเล็งโอกาสไปทำงานในระดับสากล อย่างในสหรัฐอเมริกา รายได้เฉลี่ยของ Data Scientist อาจสูงถึงประมาณ $124,893 (ราว 4.2 ล้านบาท) ต่อปี (แหล่งข้อมูล: JobsDB)
จากผลตอบแทนข้างต้นสะท้อนให้เห็นถึงคุณค่าที่องค์กรเล็งเห็นในการเปลี่ยนข้อมูลให้เป็นกลยุทธ์ได้อย่างถูกต้อง แม่นยำ และมีวิสัยทัศน์ เพื่อสร้างการเติบโตให้กับธุรกิจได้อย่างต่อเนื่อง
เรียน Data Science ที่ไหนดี? และต้องเจอวิชาอะไรบ้าง?
ในปัจจุบัน ถึงแม้ว่าจะมีหลักสูตรระยะสั้นมากมายที่ทำให้ผู้เรียนสามารถได้ใบประกาศนียบัตรด้าน Data Science และสร้างความพร้อมให้กับผู้เรียนมากขึ้นในการทำงาน แต่นั่นไม่ได้หมายความว่าผู้เรียนจะสามารถเข้าใจศาสตร์นี้ได้อย่างลงลึกหรือประยุกต์ได้อย่างราบรื่น นั่นจึงทำให้การมี Mentor หรืออาจารย์ที่ปรึกษาที่ดีจะช่วยเสริมสร้างทั้งความรู้และโอกาสสู่ความสำเร็จได้ดียิ่งขึ้น
เมื่อตัดสินใจจะเข้าสู่สายงานนี้ ผู้เรียนสามารถเลือกเรียนได้ทั้งหลักสูตร Data Science โดยตรง หรือสาขาที่เกี่ยวข้องอย่าง วิทยาการคอมพิวเตอร์, สถิติ, วิศวกรรมศาสตร์ และเศรษฐศาสตร์ ซึ่งล้วนเป็นรากฐานที่สำคัญของศาสตร์นี้
แต่ถ้ามองหาหลักสูตรที่เน้นการประยุกต์ใช้ในระดับสากลและทำได้จริง พร้อมคำแนะนำจากผู้เชี่ยวชาญ สาขาวิชาวิทยาการข้อมูลและปัญญาประดิษฐ์ (Data Science and Artificial Intelligence: DSA) วิทยาลัยนานาชาติ สถาบันเทคโนโลยี ไทย-ญี่ปุ่น (TNIC) คือคำตอบที่ออกแบบมาเพื่อปั้นคุณให้พร้อมทำงานทันทีผ่าน 3 หัวใจหลัก
- เรียนรู้จากโจทย์จริง (Practical projects): นำความรู้จากห้องเรียนมาประยุกต์ใช้ด้วยการทำโปรเจกต์จากภาคอุตสาหกรรม จำลองการทำงานจริงผ่านเทรนด์ธุรกิจอย่าง Cybersecurity และ IoT
- เจาะลึกทักษะสายตรง (Tech & Analytics): ปูพื้นฐานเข้มข้นทั้งการเขียนโปรแกรม (Coding), การจัดการฐานข้อมูลมหาศาล และคณิตศาสตร์สถิติที่เป็นหัวใจของการสร้างโมเดลพยากรณ์
- อัปเกรดความได้เปรียบด้วยภาษาและธุรกิจ: ที่นี่ผู้เรียนจะได้ฝึกภาษาญี่ปุ่นเพิ่มเติมจากภาษาอังกฤษและภาษาบ้านเกิด พร้อมทำความเข้าใจบริบทธุรกิจจริง เพื่อนำข้อมูลเชิงลึกมาแก้โจทย์ให้องค์กรได้ตรงจุด
อย่างที่เราได้ทราบกันไปแล้ว Data Science ไม่ได้เป็นเพียงกระแส แต่คือทักษะแห่งอนาคตที่ผสมผสานความรู้ด้านเทคโนโลยี สถิติ และความเข้าใจธุรกิจเข้าไว้ด้วยกันอย่างลงตัว หากคุณมี Passion ในการทำงานกับข้อมูลและต้องการเส้นทางอาชีพที่มีผลตอบแทนสูงและมั่นคง Data Science คืออีกคำตอบที่น่าสนใจ
ถึงเวลาแล้วที่คุณจะเปลี่ยนความสนใจให้เป็นความเชี่ยวชาญ! เริ่มต้นเส้นทางสาย Data Science อย่างมืออาชีพ สามารถดูรายละเอียดหลักสูตร สาขาวิชาวิทยาการข้อมูลและปัญญาประดิษฐ์ (Data Science and Artificial Intelligence: DSA) วิทยาลัยนานาชาติ สถาบันเทคโนโลยี ไทย-ญี่ปุ่น (TNIC) ได้เลยที่นี่
แหล่งอ้างอิง
https://rocket.in.th/blog/what-is-data-science/
https://blog.datath.com/data-science/
https://www.southeast.ac.th/blog/what-faculty-for-data-science/
