Contact

Follow

  • medium-logo-black-transparent
  • Black Twitter Icon

66 95-460-8830

©2017 by Coraline

Please reload

Recent Posts

อนาคตของอาชีพ Data Scientist

August 13, 2018

 

มีเรื่องอยากมาเล่าค่ะ 😊

 

เมื่ออาทิตย์ก่อน ทีมงานฝ่ายเทคนิคของ Coraline ได้มีโอกาสไปดูงานในบริษัท IT ยักษ์ใหญ่เจ้าหนึ่ง ซึ่งเป็นบริษัทที่มีผลิตภัณฑ์ตั้งแต่ Cloud, Data Storage, Infrastructure, Analytics และ BI Software

 

ในระหว่างที่พูดคุย ทางบริษัท IT ก็ได้นำเสนอ BI Software ให้ทีมงาน Coraline ได้ดู ซึ่งในตัว BI นั้น มี Auto Machine Learning อยู่ด้วย เรียกได้ว่า ทำงานได้ง่ายเหลือเกิน

 

ขณะที่เดินทางกลับ ทีมงานของ Coraline ก็คุยกันว่า “หากมี Tool ต่างๆ ที่เข้ามาทำให้งานของ Data Scientist ง่ายขึ้นแบบนี้ แล้วต่อไป Data Scientist จะทำงานอะไร?”

 

คำตอบที่ได้จากคุณแป้ง คือ “Tool ก็คือ Tool จะมีอีกมากมายแค่ไหน ก็เป็น Tool ไม่ใช่ องค์ความรู้ ดังนั้นคุณค่าของ Data Scientist คือ การออกแบบ ทำอย่างไรให้ใช้ Tool ในการสร้าง Model ได้”

 

เหมือนอาชีพสถาปนิก เมื่อก่อนไม่มีโปรแกรมเขียนแบบ เขาก็เขียนแบบด้วยกระดาษ ต่อมาเมื่อมีโปรแกรมเขียนแบบ สามารถเขียนแบบเป็นรูปในคอมพิวเตอร์ได้ สะดวกกว่าการเขียนมือ แต่อาชีพสถาปนิก ก็ยังเป็นอาชีพสถาปนิก

 

สำหรับทีมงาน Coraline เอง จุดแข็งของเรา คือ การได้รับโอกาสทำงานที่หลากหลาย ทำให้สามารถมองเห็นปัญหา และออกแบบแนวทางการแก้ปัญหาได้อย่างทันท่วงที

 

แต่หากถามถึงอนาคตของอาชีพ Data Scientist จริงๆ แล้ว บทความจากหลายสำนัก รวมไปถึงที่คุณแป้งได้เขียนในหนังสือ Big Data Series I ก็ระบุชัดเจน ว่าเป็นอาชีพที่โดน Disrupt ด้วย AI ได้ง่ายที่สุด เพราะเขาคือคนสร้าง AI และเมื่อ AI ฉลาดมากพอ ก็อาจจะมาแย่งงานคนสร้างก็เป็นได้ ดังนั้นจริงๆ แล้ว อาชีพ Data Scientist อาจจะไม่จำเป็นต้องมีในทุกองค์กร เพราะงานของ Data Scientist เป็นงาน “เร็ว” และ Dynamic หากองค์กรไหนต้องการจ้าง Data Scientist ก็ต้องพิจารณาว่าสามารถมีงานให้ Data Scientist ทำอย่างต่อเนื่องหรือไม่

 

ตรงกันข้ามกันอาชีพ Data Analyst ที่มีความต้องการอย่างมาก ในทุกองค์กร แตกต่างกันตรงที่ Data Analyst ไม่ต้องสร้าง Model แต่เป็นคนใช้ Tool เพื่อให้ตอบโจทย์ธุรกิจ.... ตลอดไป

 

อนาคตของอาชีพ Data Scientist จะเป็นอย่างไรก็เป็นเรื่องของอนาคต ที่เราไม่สามารถควบคุมอะไรได้มาก สิ่งสำคัญคือ “ปัจจุบัน” เราเป็น Data Scientist ที่แข็งแกร่งแล้วหรือยัง เรามีพื้นฐานความรู้ด้านคณิตศาสตร์มากพอแล้วหรือยัง เราเก็บเกี่ยวประสบการณ์ การสร้าง Model ได้มากน้อยแค่ไหน และเราเปิดโอกาสให้ตัวเองได้พัฒนาความรู้ไปในเชิงธุรกิจบ้างแล้วหรือไม่

 

ทุกอาชีพ มีคุณค่าในตัวเอง หากรักที่จะทำอาชีพนั้น ก็จงตั้งใจ และเดินหน้าต่อไปค่ะ

 

 

#BigData

#DataScience

#Optimization

#ProductivityImprovement

 

#Coraline Big Data Project Digital Transformation

 

 

Share on Facebook
Share on Twitter
Please reload

Please reload