Contact

Follow

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

66 95-460-8830

©2017 by Coraline

Please reload

Recent Posts

การไม่ได้เป็น Data Scientist ไม่ใช่เรื่องใหญ่ แต่การเป็น Data Scientist ที่ทำงานไม่เป็น ... นั้นคือเรื่องใหญ่

May 8, 2018

 

 

การไม่ได้เป็น Data Scientist ไม่ใช่เรื่องใหญ่ แต่การเป็น Data Scientist ที่ทำงานไม่เป็น ... นั้นคือเรื่องใหญ่

 

ปัจจุบันนี้ Data Scientist ก็ยังคงเป็นอาชีพที่มาแรง เหตุผลเกิดจากเป็นอาชีพที่เพิ่งมีชื่อเรียกขาน มีความต้องการในตลาดค่อนข้างสูง แต่ยังมี Supply ที่ทำงานเป็น Data Scientist ได้จริงๆ อยู่น้อยมาก

 

เหตุผลที่ว่าทำไมอาชีพนี้ถึงเป็นอาชีพที่มีความต้องการในตลาดสูงนั้น เพราะยุคนี้เป็นยุคปฏิวัติดิจิตอล ที่ทุกการตัดสินใจต้องใช้ Big Data และมีการพัฒนา AI อย่างเข้มข้น ทำให้อาชีพนี้เป็นที่จับตามองอย่างมาก

 

แต่เมื่อเป็นอาชีพที่อยู่ดีๆ ก็เกิดขึ้นมา ทำให้สถาบันการศึกษาไม่สามารถปรับตัวได้ทัน จึงเกิดคอร์สออนไลน์ขึ้นมากมากที่ไม่ได้เป็นปริญญาซะทีเดียว ตัวอย่างเช่นในเว็บ Datacamp หรือ Udemy

 

หากถามว่า คอร์สเหล่านี้ดีมั้ย ก็ต้องตอบว่า “ดีมาก” แต่สิ่งที่ไม่เหมือนกับการเรียนการสอบปกติ คือ เป็นคอร์สที่สอนแยกวิชากัน และส่วนใหญ่เน้นการเขียนโปรแกรม

 

กลายเป็นว่า การจะเป็น Data Scientist คือ การเป็น Coder ไปโดยปริยาย

 

ทั้งๆ ที่ความเป็นจริงแล้ว Data Scientist คือ นักวิทยาศาสตร์ ที่สามารถใช้ข้อมูล เป็นวัตถุดิบ ในการสร้างสรรค์สิ่งใหม่ๆ

 

ดังนั้น วิชาที่ควรเรียนมากที่สุด ไม่ใช่ Python หรือ R แต่เป็นวิชา คณิตศาสตร์ขั้นสูงทั้งหลาย เช่น สถิติ ความน่าจะเป็น ตรรกศาสตร์ พีชคณิตเชิงเส้น และแคลคูลัส เป็นต้น

 

ยิ่งไปกว่านั้น เมื่อเทคโนโลยีต่างๆ เติบโตไปอย่างรวดเร็ว ทำให้การทำ Machine Learning ง่ายขึ้น จนกลายเป็นว่า จะเรียน Machine Learning คือการเรียนเพื่อเรียก Library หรือใช้โปรแกรมสำเร็จรูป

 

เมื่อการศึกษาผิดรูปไป ทำให้ Data Scientist ที่มีพื้นฐานไม่มั่นคงพอ ก็ไม่สามารถทำงานได้จริงในสภาวะที่ไม่มีใครคอยป้อน Dataset หรือบอกว่าโจทย์นี้ต้องเรียก Library อะไรมาสร้าง Code

 

ทำให้ Data Scientist จริงๆ หาได้ยากมากในตลาดแรงงานของไทย

 

การเป็น Data Scientist ที่ดี จะต้องสามารถระบุปัญหา และเลือกแนวทางในการแก้ปัญหาได้ ที่สำคัญคือต้องทำงานเร็ว เพราะงานส่วนใหญ่ของ Data Scientist เป็น Project Base ไม่ใช่งาน Day-to-Day Operation การจบโปรเจคได้เร็ว ทำให้มีโอกาสเรียนรู้ได้มากขึ้น เก็บเกี่ยวประสบการณ์ได้มากขึ้น แต่หากจมอยู่กับงานเดิมๆ ตลอดๆ ก็จะทำให้ Data Scientist ผู้นั้นล้าหลังผู้อื่นก็เป็นได้

 

หากได้ชื่อว่าเป็น Data Scientist แล้วทำงานไม่เป็นจึงเป็นเรื่องใหญ่มาก เพราะสังคมคาดหวังเอาไว้ค่อนข้างสูงกับอาชีพนี้ และด้วยเนื้องานที่ไม่มีเวลาให้หายใจเท่าไหร่นัก ทำให้ถือว่าเป็นอาชีพที่มีความเครียด และความกดดันสูงอยู่เหมือนกัน

 

แล้วจะทราบได้อย่างไรว่าเราเหมาะจะเป็น Data Scientist หรือไม่ ก็ให้ดูว่า สามารถคิดวิเคราะห์ หรือสร้างสมการได้เองเป็นหรือเปล่า หรือเวลาเขียนโค้ด จะชอบสร้างสรรค์ Code แปลกๆ ด้วยตัวเอง หรือเปล่า ถ้าใช่ ก็คือ อย่างน้อยคุณก็มีนิสัยเป็น Data Scientist ได้

 

แต่หากไม่ใช่ การไม่ได้เป็น Data Scientist ก็ไม่ใช่เรื่องใหญ่อะไร เราสามารถเป็นอะไรก็ได้ ตราบใดก็ตามที่เราได้ทำในสิ่งที่เราชอบ และถนัดจริงๆ ทุกอาชีพต่างมีค่าในตัวเอง

 

ถามตัวเองให้ดีว่า ต้องการเป็น Data Scientist เพราะอะไร.... เพราะการไม่ได้เป็น Data Scientist ไม่ใช่เรื่องใหญ่ แต่การเป็น Data Scientist ที่ทำงานไม่เป็น ... นั้นคือเรื่องใหญ่ นั้นเอง...


#BigData
#DataScience
#Optimization
#ProductivityImprovement

#Coraline ให้คำปรึกษาการทำ Big Data Project และ Digital Transformation เพื่อเพิ่มศักยภาพของธุรกิจ

 

Share on Facebook
Share on Twitter
Please reload

Please reload