เจาะลึกแต่ละอาชีพในวงการ Data Science

อาชีพในวงการ Data Science นั้นมีมากมาย หลาย ๆ คนมักจะสับสนอาชีพเกี่ยวกับ Data Science และเหมารวมว่าเป็น Programmer ซึ่งทั้ง 2 อาชีพนี้มีความแตกต่างกันอย่างสิ้นเชิงเลยทีเดียว

และ Data Science ก็ยังมีอาชีพสาขาแยกย่อยไปอีกมากมาย ซึ่งแต่ละอาชีพก็มีความแตกต่างกันตามหน้าที่และสายงาน สำหรับอาชีพ Data Science จะมีอะไรบ้างนั้น เรามาดูกันเลยดีกว่าค่ะ

Data Scientist

ภาษาที่ใช้

• R
• SAS
• Python
• Matlab
• SQL
• Hive
• Pig
• Spark

บทบาทหน้าที่

ล้างค่า ส่งข้อความ จัดการ และดูแล Data ขนาดใหญ่ขององค์กร

ทักษะ

• ทักษะทางด้านคอมพิวเตอร์
• การคาดการณ์ล่วงหน้า
• การบอกเล่าเรื่องราวและสามารถอธิบายให้คนอื่นเห็นภาพได้
• คณิตศาสตร์ สถิติ เครื่องยนตร์กลไลต่าง ๆ ที่เกี่ยวข้อง

Data Analyst

ภาษาที่ใช้

• R
• HTML
• SQL
• JavaScript
• C/C++

บทบาทหน้าที่

รวบรวมข้อมูล ดำเนินการ และวิเคราะห์ข้อมูลทางสถิติ

ทักษะ

• Spreadsheet Tools เช่น Excel
• ความรู้เกี่ยวกับ Database System
• การบอกเล่าเรื่องราวและสามารถอธิบายให้คนอื่นเห็นภาพได้
• คณิตศาสตร์ สถิติ เครื่องยนตร์กลไลต่าง ๆ ที่เกี่ยวข้อง

Data Architect

ภาษาที่ใช้

• SQL
• XML
• Hive
• Pig
• Spark

บทบาทหน้าที่

สร้าง Blurprint สำหรับจัดการ Data จัดเก็บและคงไว้ซึ่งข้อมูลต่าง ๆ

ทักษะ

• การแก้ไขปัญหา Data Wearhouse
• ความรู้เกี่ยวกับ Database Architect
• ความรู้เกี่ยวกับ Spreadsheet Tools เช่น Excel
• ความสามารถในการดึงข้อมูลมาใช้ให้เกิดประโยชน์
• การพัฒนาระบบ

Data Engineer

ภาษาที่ใช้

• R
• SAS
• Python
• Matlab
• SQL
• Hive
• Pig
• Spark
• SPSS
• Java
• Ruby
• C
• Pearl

บทบาทหน้าที่

พัฒนา สร้างโครงสร้างทดสอบ และซ่อมแซมระบบสถาปัตยกรรม

ทักษะ

• ความรู้เกี่ยวกับ Database System
• ความรู้เกี่ยวกับ Data Modeling
• การแก้ไขปัญหา Data Wearhouse

จริง ๆ แล้วยังมีสายงานอีกมากมายที่อาจจะไม่ได้กล่าวถึง เพราะสายงานนี้มีความหลากหลายมาก ๆ เพื่อน ๆ คนไหนต้องการศึกษาหาข้อมูลเพิ่มเติมต้องติดตามที่เว็บไซต์ของเรานะคะ