Data Science คืออะไร? สายงานนี้ทำอะไร เงินเดือนเท่าไหร่ ต้องเรียนอะไรบ้าง
ทุกวันนี้แทบทุกอุตสาหกรรมล้วนขับเคลื่อนด้วยข้อมูล ทำให้ Data Science กลายเป็นหนึ่งในสาขาที่มาแรงและได้รับความสนใจมากขึ้นเรื่อย ๆ ทั้งจากองค์กรที่กำลังมองหาบุคลากรด้านข้อมูล และนักเรียน นักศึกษาที่กำลังวางแผนเรียนต่อหรือมองหาอาชีพที่เติบโตได้ในอนาคต
สำหรับน้อง ๆ ที่เพิ่งเริ่มศึกษาเกี่ยวกับ Data Science อาจยังไม่ค่อยเข้าใจว่าจริง ๆ แล้ว Data Science คืออะไร ต้องเรียนอะไรบ้าง หรือจำเป็นต้องเก่งคณิตศาสตร์และเขียนโปรแกรมตั้งแต่แรกไหม บทความนี้ พี่ ๆ The Advisor จะพาไปทำความรู้จักกับงาน Data Science ตั้งแต่พื้นฐาน อธิบายทักษะที่จำเป็น รวมถึงแนะแนวทางการเตรียมตัวสำหรับผู้ที่อยากก้าวเข้าสู่สายงานวิทยาการข้อมูลในอนาคตค่ะ
Key Takeaway
- Data Science คือสายงานที่ใช้ข้อมูลในการวิเคราะห์ คาดการณ์ และแก้ปัญหา เน้นความรู้ด้านคณิตศาสตร์ สถิติ การเขียนโปรแกรม และ Machine Learning
- Data Science เน้นการจัดการข้อมูลชุดใหญ่ และคาดการณ์ข้อมูลล่วงหน้า ส่วน Data Analytics เน้นการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อสนับสนุนการตัดสินใจ
- ผู้ที่สนใจเรียน Data Science ไม่จำเป็นต้องเก่งคณิตศาสตร์หรือเขียนโปรแกรมตั้งแต่แรก แต่ควรมีพื้นฐานด้านการคิดวิเคราะห์และพร้อมเรียนรู้ทักษะใหม่ ๆ อย่างต่อเนื่อง
- สายงาน Data Science มีโอกาสเติบโตสูงและสามารถทำงานได้หลากหลายอุตสาหกรรม เช่น เทคโนโลยี การเงิน การแพทย์ การตลาด และธุรกิจดิจิทัล
- การเตรียมสอบ GED หรือ IELTS จะช่วยเพิ่มโอกาสในการเข้าศึกษาต่อในหลักสูตรที่เกี่ยวข้องกับ Data Science ได้มากขึ้น
Data Science คืออะไร?
Data Science หรือ งานวิทยาการข้อมูล คือศาสตร์ที่นำข้อมูลมารวบรวม จัดการ วิเคราะห์ และตีความ เพื่อค้นหาข้อมูลเชิงลึก (Insight) ที่สามารถนำไปใช้ประกอบการตัดสินใจหรือแก้ปัญหาได้อย่างมีประสิทธิภาพ เรียกได้ว่าเป็นการผสมผสานองค์ความรู้จากหลายสาขา ทั้งคณิตศาสตร์ สถิติ การเขียนโปรแกรม และเทคโนโลยีอย่าง Machine Learning เพื่อให้สามารถจัดการข้อมูลจำนวนมหาศาลที่เกิดขึ้นในแต่ละวันได้อย่างเป็นระบบ รวมไปถึงการนำข้อมูลต่าง ๆ ไปใช้สร้างแบบจำลองเพื่อคาดการณ์แนวโน้มหรือพฤติกรรมในอนาคตนั่นเองค่ะ
ผู้ที่ทำงานในสาย Data Science จะถูกเรียกว่านักวิทยาศาสตร์ข้อมูล (Data Scientist) ซึ่งมีหน้าที่เปลี่ยนข้อมูลที่ดูซับซ้อนให้กลายเป็นข้อมูลที่สามารถนำไปใช้วางแผนธุรกิจ พัฒนาผลิตภัณฑ์ หรือปรับปรุงการให้บริการให้มีประสิทธิภาพ ปัจจุบันจึงเป็นอีกหนึ่งอาชีพที่ได้รับความต้องการในหลากหลายอุตสาหกรรม ไม่ว่าจะเป็นธุรกิจ การเงิน การแพทย์ การตลาด หรือเทคโนโลยีค่ะ
Data Science vs Data Analytics แตกต่างกันอย่างไร?
หลายคนมักสับสนระหว่าง Data Science และ Data Analyst เพราะทั้งสองสายงานล้วนทำงานกับข้อมูลเหมือนกัน แต่ในความเป็นจริงมีบทบาทและเป้าหมายที่แตกต่างกันพอสมควร หากน้อง ๆ กำลังวางแผนศึกษาต่อหรือเลือกเส้นทางอาชีพ การเข้าใจความแตกต่างของทั้งสองสาขาจะช่วยให้ตัดสินใจได้ง่ายขึ้นค่ะ
- Data Analytics จะมุ่งเน้นการวิเคราะห์ข้อมูลที่มีอยู่ เพื่อตอบคำถามทางธุรกิจ เช่น ยอดขายลดลงเพราะอะไร ลูกค้ากลุ่มไหนสร้างรายได้มากที่สุด หรือแคมเปญการตลาดที่ผ่านมาให้ผลลัพธ์อย่างไร โดยใช้ข้อมูลในอดีตและปัจจุบันมาสรุปผลและนำเสนอข้อมูลเพื่อสนับสนุนการตัดสินใจ
- Data Science จะมีขอบเขตการทำงานกว้างกว่า นอกจากการวิเคราะห์ข้อมูลแล้ว ยังครอบคลุมการรวบรวมข้อมูล การจัดการข้อมูล การสร้างแบบจำลองด้วย Machine Learning รวมถึงการคาดการณ์แนวโน้มหรือผลลัพธ์ที่อาจเกิดขึ้นในอนาคต เพื่อช่วยให้องค์กรสามารถวางแผนและแก้ปัญหาได้อย่างมีประสิทธิภาพ
หากเปรียบเทียบให้เห็นภาพง่าย ๆ Data Analytics คือการนำข้อมูลมาตอบคำถามว่า “เกิดอะไรขึ้น” และ “เพราะอะไร” ส่วน Data Science จะก้าวไปอีกขั้นด้วยการตอบคำถามว่า “จะเกิดอะไรต่อไป” และ “ควรทำอย่างไร” ค่ะ
อยากทำงานด้าน Data Science ต้องเรียนอะไรบ้าง?
หลายคนมักเข้าใจผิดว่างาน Data Science ต้องการทักษะการเขียนโปรแกรมเพียงอย่างเดียว แต่จะบอกนี่คือความเข้าใจที่ผิด เพราะจริง ๆ แล้วงานด้านนี้ต้องการทักษะอื่น ๆ ร่วมด้วยหลายแขนง ดังนี้
คณิตศาสตร์และสถิติ (Mathematics & Statistics)
คณิตศาสตร์และสถิติเป็นพื้นฐานสำคัญของการวิเคราะห์ข้อมูล เพราะช่วยให้เข้าใจความสัมพันธ์ของข้อมูล เลือกวิธีวิเคราะห์ที่เหมาะสม และประเมินความน่าเชื่อถือของผลลัพธ์ได้อย่างเป็นระบบ แม้น้อง ๆ จะไม่จำเป็นต้องเก่งคณิตศาสตร์ระดับแข่งขัน แต่การมีพื้นฐานที่ดีจะช่วยให้เรียนในสาขานี้ได้ง่ายขึ้นค่ะ ยกตัวอย่างวิชาเรียนจริง เช่น แคลคูลัส วิชาสถิติประยุกต์และการวิเคราะห์ข้อมูล พีชคณิตเชิงเส้น เป็นต้น
การเขียนโปรแกรม (Programming)
การเขียนโปรแกรมเป็นเครื่องมือสำคัญในการจัดการและวิเคราะห์ข้อมูล ภาษาที่นิยมใช้ในสายงาน Data Science ได้แก่ Python, R และ SQL ซึ่งช่วยให้สามารถรวบรวมข้อมูล วิเคราะห์ข้อมูล และพัฒนาโมเดลสำหรับงานด้านต่าง ๆ ได้อย่างมีประสิทธิภาพ
Machine Learning และ AI
Machine Learning เป็นเทคโนโลยีที่ช่วยให้คอมพิวเตอร์เรียนรู้จากข้อมูลและสามารถคาดการณ์ผลลัพธ์หรือค้นหารูปแบบต่าง ๆ ได้โดยอัตโนมัติ ปัจจุบันถูกนำไปประยุกต์ใช้ในหลายด้าน เช่น ระบบแนะนำสินค้า การวิเคราะห์พฤติกรรมลูกค้า การตรวจจับการทุจริต หรือการวิเคราะห์ข้อมูลทางการแพทย์
การจัดการและการนำเสนอข้อมูล (Data Management & Data Visualization)
นอกจากการวิเคราะห์ข้อมูลแล้ว การจัดระเบียบข้อมูลและสื่อสารผลลัพธ์ก็เป็นอีกหนึ่งทักษะที่สำคัญ เพราะข้อมูลที่ดีต้องสามารถอธิบายให้ผู้เกี่ยวข้องเข้าใจได้ง่าย ผ่านกราฟ แผนภูมิ หรือ Dashboard เพื่อช่วยสนับสนุนการตัดสินใจขององค์กร ตัวอย่างวิชาเรียนจริง เช่น Data Visualization with Excel and BI Tools เป็นต้น
ความเข้าใจธุรกิจ (Business Understanding)
การวิเคราะห์ข้อมูลจะเกิดประโยชน์สูงสุดเมื่อผู้วิเคราะห์เข้าใจเป้าหมายขององค์กรหรือธุรกิจด้วย ทำให้ความรู้ด้าน Business Analytics จะช่วยให้คุณสามารถเลือกข้อมูล วิธีวิเคราะห์ และการนำเสนอผลลัพธ์ที่เหมาะสม ช่วยให้ข้อมูลสามารถนำไปต่อยอดและสร้างคุณค่าได้จริงในการทำธุรกิจค่ะ
สายงาน Data Science ต้องทำหน้าที่อะไรบ้าง?
การทำงานในสาย Data Science ไม่ได้มีหน้าที่เพียงการวิเคราะห์ข้อมูลเท่านั้น แต่เป็นกระบวนการที่ครอบคลุมตั้งแต่การเตรียมข้อมูลไปจนถึงการนำผลลัพธ์ไปใช้จริง ซึ่งกระบวนการวิทยาการข้อมูลในแต่ละองค์กรอาจมีรายละเอียดแตกต่างกัน แต่โดยทั่วไปจะประกอบด้วยขั้นตอนสำคัญดังนี้ค่ะ
1. การรวบรวมข้อมูล
จุดเริ่มต้นของการทำงานคือการรวบรวมข้อมูลจากแหล่งต่าง ๆ เช่น ฐานข้อมูลขององค์กร เว็บไซต์ แอปพลิเคชัน ระบบ IoT หรือข้อมูลจากผู้ใช้งาน เพื่อให้ได้ข้อมูลที่เพียงพอสำหรับการวิเคราะห์ โดยข้อมูลที่รวบรวมอาจอยู่ในรูปแบบตัวเลข ข้อความ รูปภาพ หรือวิดีโอก็ได้
2. บำรุงรักษาข้อมูล
ข้อมูลที่ได้มาในขั้นแรกมักมีความซ้ำซ้อน ขาดหาย หรือมีข้อผิดพลาด จึงต้องผ่านกระบวนการตรวจสอบ ทำความสะอาด และปรับปรุงคุณภาพข้อมูลให้อยู่ในรูปแบบที่พร้อมใช้งาน เพราะหากข้อมูลไม่มีคุณภาพ ผลการวิเคราะห์ก็อาจคลาดเคลื่อนได้เช่นกัน
3. การจัดการข้อมูล
เมื่อข้อมูลมีความถูกต้องแล้ว ขั้นตอนต่อมาคือการจัดเก็บและบริหารจัดการข้อมูลให้เป็นระบบ เพื่อให้สามารถค้นหา เชื่อมโยง และนำไปใช้งานได้สะดวก ซึ่งอาจรวมถึงการออกแบบฐานข้อมูล การจัดการสิทธิ์ในการเข้าถึงข้อมูล และการดูแลความปลอดภัยของข้อมูลด้วย
4. วิเคราะห์ข้อมูล
หลังจากเตรียมข้อมูลเรียบร้อยแล้ว จึงเข้าสู่ขั้นตอนการวิเคราะห์ โดยเลือกใช้เทคนิคทางสถิติ การเขียนโปรแกรม หรือ Machine Learning เพื่อค้นหารูปแบบ ความสัมพันธ์ หรือแนวโน้มที่ซ่อนอยู่ในข้อมูล ก่อนนำผลลัพธ์มาสรุปเป็นข้อมูลเชิงลึกที่สามารถนำไปใช้ประโยชน์ได้
5. นำเสนอข้อมูล
ขั้นตอนสุดท้ายคือการสื่อสารผลการวิเคราะห์ให้ผู้เกี่ยวข้องเข้าใจได้ง่าย ผ่านรายงาน กราฟ แผนภูมิ หรือ Dashboard เพื่อให้ผู้บริหารหรือทีมงานสามารถนำข้อมูลไปใช้ประกอบการตัดสินใจ วางแผนธุรกิจ หรือพัฒนากลยุทธ์ขององค์กรได้อย่างมีประสิทธิภาพค่ะ
อยากเรียน Data Science ควรมี Hard Skill & Soft Skill มีอะไรบ้าง?
หากพูดถึงด้าน Hard Skill และ Soft Skill ที่คนเรียนหรือทำงานด้าน Data Science ควรจะมี จริง ๆ แล้วไม่ได้ตายตัวค่ะ แต่พี่ ๆ ขอหยิบส่วนสำคัญของทักษะทั้งสองอย่างที่เจอได้บ่อยใน Data Scientist ดังนี้
Hard Skill
Hard Skill คือทักษะเฉพาะทางที่จำเป็นต่อการทำงานของ Data Scientist ซึ่งน้อง ๆ จะได้เรียนรู้ตั้งแต่พื้นฐานระหว่างการศึกษา ไม่ว่าจะเป็นคณิตศาสตร์และสถิติ การเขียนโปรแกรม การจัดการฐานข้อมูล ไปจนถึงการวิเคราะห์ข้อมูลและการประยุกต์ใช้ Machine Learning เพื่อแก้ปัญหาในสถานการณ์จริง โดยทักษะเหล่านี้จะค่อย ๆ พัฒนาผ่านการเรียนในมหาวิทยาลัย การลงมือทำโปรเจกต์ และการฝึกปฏิบัติอย่างต่อเนื่อง จึงไม่จำเป็นต้องมีความรู้ครบทุกด้านตั้งแต่เริ่มต้นค่ะ
Soft Skills
นอกจากความรู้ด้านเทคนิคแล้ว Soft Skills ก็เป็นอีกหนึ่งปัจจัยสำคัญที่ช่วยให้ Data Scientist ทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยเฉพาะเมื่อต้องทำงานร่วมกับทีมและสื่อสารกับผู้ที่ไม่ได้มีพื้นฐานด้านข้อมูลโดยตรง ทักษะที่ควรพัฒนา ได้แก่
- การคิดวิเคราะห์ (Analytical Thinking) เพื่อมองเห็นความสัมพันธ์ของข้อมูลและแก้ปัญหาอย่างเป็นระบบ
- การแก้ไขปัญหา (Problem Solving) เพื่อเลือกวิธีการวิเคราะห์ที่เหมาะสมกับโจทย์ที่ได้รับ
- การสื่อสาร (Communication) เพื่ออธิบายผลการวิเคราะห์ให้ทีมงานหรือผู้บริหารเข้าใจและนำไปใช้งานได้จริง
- การทำงานเป็นทีม (Teamwork) เพราะการทำงานด้านข้อมูลมักต้องประสานงานกับหลายฝ่าย เช่น นักพัฒนาซอฟต์แวร์ นักการตลาด หรือผู้บริหาร
- การเรียนรู้อย่างต่อเนื่อง (Continuous Learning) เนื่องจากเทคโนโลยีและเครื่องมือด้าน Data Science มีการพัฒนาอยู่เสมอ ผู้ที่อยู่ในสายงานนี้จึงควรเปิดรับความรู้ใหม่ ๆ และพัฒนาทักษะของตนเองอย่างต่อเนื่อง
การมีทั้ง Hard Skill และ Soft Skills ที่แข็งแรง จะช่วยให้น้อง ๆ สามารถปรับตัวเข้ากับการเรียนในระดับมหาวิทยาลัย รวมถึงต่อยอดสู่การทำงานในสาย Data Science ได้อย่างมั่นใจในอนาคตค่ะ
เรียน Data Science ต้องเรียนคณะอะไร?
ปัจจุบันมหาวิทยาลัยชั้นนำในไทยมีการเปิดสาขาที่รองรับสายงาน Data Science มากขึ้น ไม่ว่าจะเป็นหลักสูตรประยุกต์หรือหลักสูตรโดยตรง ตัวอย่างของสถาบันที่เปิดสาขาวิชาเกี่ยวกับ Data Science ดังนี้ค่ะ
- จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย: คณะพาณิชยศาสตร์และการบัญชี (ภาควิชาสถิติ), คณะวิศวกรรมศาสตร์ (ภาควิศวกรรมคอมพิวเตอร์) , คณะวิทยาศาสตร์ (สาขาวิชาวิทยาการคอมพิวเตอร์)
- มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์: คณะวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี (สาขาวิทยาการข้อมูลฯ)
- สถาบันเทคโนโลยีพระจอมเกล้าเจ้าคุณทหารลาดกระบัง: คณะวิทยาศาสตร์ (สาขาวิชาสถิติประยุกต์), คณะเทคโนโลยีสารสนเทศ (สาขาวิทยาการข้อมูลและการวิเคราะห์เชิงธุรกิจ)
- มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าธนบุรี: คณะเทคโนโลยีสารสนเทศ (สาขาวิชาวิทยาการคอมพิวเตอร์), คณะวิทยาศาสตร์ (ภาควิชาคณิตศาสตร์และวิทยาการคอมพิวเตอร์)
- มหาวิทยาลัยมหิดล: คณะเทคโนโลยีสารสนเทศและการสื่อสาร (ICT) (สาขาวิชาเทคโนโลยีสารสนเทศและการสื่อสาร)
- มหาวิทยาลัยเชียงใหม่: คณะวิทยาศาสตรวิทยาศาสตร์ สาขาวิชาวิทยาการข้อมูล
เตรียมความพร้อมสู่ Data Science ด้วยคอร์สจาก The Advisor Academy
สำหรับน้อง ๆ ที่สนใจเรียนต่อด้าน Data Science ไม่จำเป็นต้องเก่งคณิตศาสตร์หรือเขียนโปรแกรมมาตั้งแต่แรก แต่ควรเริ่มจากการสร้างพื้นฐานที่ดี เลือกหลักสูตรและมหาวิทยาลัยที่เหมาะกับความสนใจ รวมถึงเตรียมคุณวุฒิและคะแนนสอบให้พร้อม เพื่อเพิ่มโอกาสในการเข้าศึกษาต่อในคณะที่ต้องการ
หากน้อง ๆ กำลังวางแผนเรียนต่อและอยากเข้าคณะหรือสาขาที่เกี่ยวข้องกับ Data Science แต่ยังไม่แน่ใจว่าจะเตรียมตัวอย่างไร พี่ ๆ The Advisor พร้อมให้คำปรึกษาเรื่องการวางแผนการเรียนต่อ มีคอร์สเรียน IELTS ติวสอบ และคอร์สเรียน GED รวมอื่นคอร์สอื่น ๆ อีกมากมายที่จะช่วยเพิ่มโอกาสให้น้อง ๆ เข้าถึงหลักสูตรนานาชาติที่มีคุณภาพอย่าง BBA Chula ซึ่งเป็นหนึ่งในสาขาที่มีวิชาเกี่ยวกับ Data Science การเลือกมหาวิทยาลัย รวมถึงคอร์สเตรียมสอบ GED ที่ช่วยปูพื้นฐานและเตรียมความพร้อมสำหรับการยื่นสมัครมหาวิทยาลัยทั้งในไทยและต่างประเทศ เพื่อให้น้อง ๆ เดินตามเป้าหมายได้อย่างมั่นใจค่ะ
ช่องทางการติดต่อ :
- Tel: 083-628-919
- Facebook: theadvisoracademy
- Instagram: theadvisoracademy
- Website: https://theadvisoracademy.com
คำถามที่พบบ่อยเกี่ยวกับการสอบ IELTS
Data Science เหมาะกับใครบ้าง?
Data Science เหมาะกับผู้ที่ชอบการวิเคราะห์ข้อมูล การแก้ปัญหาอย่างเป็นระบบ และสนใจเทคโนโลยี แม้จะยังไม่มีพื้นฐานด้านการเขียนโปรแกรมหรือคณิตศาสตร์ก็สามารถเริ่มเรียนได้ หากมีความตั้งใจและพร้อมพัฒนาทักษะอย่างต่อเนื่องค่ะ
เรียนเกี่ยวกับ Data Science ทำงานอะไรได้อีกบ้าง?
น้อง ๆ ที่จบ Data Science สามารถทำงานได้หลากหลายตำแหน่ง เช่น Data Scientist, Data Analyst, Machine Learning Engineer, Business Intelligence (BI) Analyst หรือ AI Engineer โดยสามารถทำงานได้ทั้งในธุรกิจเทคโนโลยี การเงิน การแพทย์ การตลาด และอุตสาหกรรมอื่น ๆ ที่ใช้ข้อมูลในการตัดสินใจ
ใช้วุฒิ GED สมัครเรียน Data Science ได้ไหม?
น้อง ๆ สามารถสอบเทียบ GED ได้ หากมหาวิทยาลัยและหลักสูตรที่ต้องการสมัครเปิดรับผู้ที่ใช้วุฒิ GED โดยแต่ละแห่งอาจกำหนดเกณฑ์คะแนน GED และผลสอบภาษาอังกฤษหรือวิชาอื่นเพิ่มเติมแตกต่างกัน จึงควรตรวจสอบเงื่อนไขการรับสมัครของแต่ละมหาวิทยาลัยก่อนยื่นสมัคร
Data Science เงินเดือนเท่าไหร่ในไทย?
เงินเดือนของตำแหน่ง Data Scientist ขึ้นอยู่กับโครงสร้างองค์กร ตำแหน่ง และอัตราเงินเฟ้อในปีนั้น ๆ ค่ะ โดยอัตราเงินเดือนโดยประมาณในปัจจุบันเริ่มต้นตั้งแต่ 30,000 บาท ไปจนถึง 200,000 บาท
เรียน Data Science ใช้เวลากี่ปี?
โดยทั่วไปในระดับปริญญาตรีสาขาวิชาที่เรียนเกี่ยวกับ Data Science จะใช้เวลาเรียน 4 ปีค่ะ
