ในปีที่ผ่านมาวิทยาศาสตร์ข้อมูลได้กลายเป็นสิ่งที่แยกไม่ออกจากการดำเนินงานในแต่ละวัน วิทยาศาสตร์ข้อมูลถูกนำมาใช้ในผลิตภัณฑ์การตลาดวิศวกรรมและการขายเพื่อทำการตัดสินใจที่สำคัญ คำกล่าวที่น่าตื่นเต้นของ 'Data Scientist' เป็นงานที่เซ็กซี่ที่สุดได้เพิ่มความนิยมให้กับตำแหน่งงานโง่ ๆ นี้
ด้วยเหตุนี้เราจึงสามารถเห็นผู้คนกระพริบตำแหน่งงานและบางคนพยายามที่จะเป็นหนึ่งเดียว เมื่อพิจารณาจากคุณสมบัติการศึกษาประสบการณ์ความถนัดและทัศนคติแล้วจะเห็นได้ชัดว่าพวกเขาไม่ได้อยู่ในหมวดหมู่เดียวกันทั้งหมด เหตุใดจึงใช้ชื่องานเดียวกันโดยไม่คำนึงถึงความแตกต่าง ??
อาจเกิดจากการที่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถแบ่งออกเป็นสองประเภทอย่างกว้าง ๆ :
- วิทยาศาสตร์ข้อมูลที่เน้นผลิตภัณฑ์
- รูปแบบ Business Intelligence ของวิทยาศาสตร์ข้อมูล
มีประมาณ 4 ถึง 5 กลุ่มในแต่ละประเภท
ในรายงานของ O’Reilly Strata เรื่อง 'การวิเคราะห์ตัววิเคราะห์' นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลได้รับการจัดประเภทตามวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่มุ่งเน้นผลิตภัณฑ์ดังนี้
การผสมข้อมูลในฉาก 10
วิทยาศาสตร์ข้อมูลที่เน้นผลิตภัณฑ์
- นักวิจัยข้อมูล
ผู้เชี่ยวชาญในประเภทนี้มาจากโลกแห่งการศึกษาและมีพื้นฐานเชิงลึกในด้านสถิติหรือวิทยาศาสตร์กายภาพหรือสังคมศาสตร์ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลประเภทนี้มักสำเร็จการศึกษาระดับปริญญาเอก แต่มีความเชี่ยวชาญในด้าน Machine learning, Programming หรือ Business
- นักพัฒนาข้อมูล
คนเหล่านี้มักให้ความสำคัญกับปัญหาทางเทคนิคที่มาพร้อมกับการจัดการข้อมูล พวกเขามีความแข็งแกร่งในการเขียนโปรแกรมและการเรียนรู้ของเครื่อง แต่มีทักษะทางธุรกิจและสถิติที่อ่อนแอ
- โฆษณาข้อมูล
พวกนี้คือคนที่สร้างสิ่งใหม่ ๆ จากข้อมูลมากมาย พวกเขามีความเชี่ยวชาญอย่างมากในการเรียนรู้ของเครื่อง Big Data การเขียนโปรแกรมและทักษะอื่น ๆ เพื่อจัดการกับข้อมูลจำนวนมาก
- นักธุรกิจข้อมูล
เป็นตัวแทนด้านธุรกิจและรับผิดชอบในการตัดสินใจทางธุรกิจที่สำคัญผ่านเทคนิคการวิเคราะห์ข้อมูล เป็นการผสมผสานระหว่างความเชี่ยวชาญทางธุรกิจและเทคนิค
Business Intelligence ตามวิทยาศาสตร์ข้อมูล
- นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลเชิงปริมาณเชิงสำรวจ
นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลเชิงปริมาณเชิงสำรวจมีแนวโน้มที่จะมีปริญญาเอกและใช้ทฤษฎีเพื่อทำความเข้าใจพฤติกรรม ด้วยการรวมทฤษฎีและการวิจัยเชิงสำรวจข้อมูลเหล่านี้นักวิทยาศาสตร์ปรับปรุงผลิตภัณฑ์
- นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลเชิงปฏิบัติการ
นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลเชิงปฏิบัติการมักทำงานในทีมการเงินฝ่ายขายหรือฝ่ายปฏิบัติการในองค์กร บทบาทของเขาคือการวิเคราะห์ประสิทธิภาพการตอบสนองและพฤติกรรมของกระบวนการเพื่อปรับปรุงกลยุทธ์และประสิทธิภาพขององค์กร
- นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลผลิตภัณฑ์
นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลผลิตภัณฑ์เหมาะสมกับการจัดการผลิตภัณฑ์หรือวิศวกรรม งานของพวกเขาคือการกลั่นกรองบันทึกและเครื่องมือวิเคราะห์เพื่อทำความเข้าใจวิธีที่ผู้ใช้ใช้ประโยชน์จากผลิตภัณฑ์และใช้ประโยชน์จากความรู้นั้นเพื่อปรับแต่งผลิตภัณฑ์
- นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลการตลาด
นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลการตลาดมุ่งเน้นไปที่ฐานผู้ใช้ประเมินประสิทธิภาพและทำงานเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพซึ่งเหมือนกับนักการตลาดทั่วไป
- นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลการวิจัย
นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลการวิจัยสร้างข้อมูลเชิงลึกจากชุดข้อมูล เป็นเรื่องยากที่ บริษัท สตาร์ทอัพจะจ้างนักวิทยาศาสตร์วิจัยเนื่องจากผลลัพธ์ไม่ได้ผูกติดกับผลกำไร แต่ บริษัท ขนาดใหญ่คิดว่ารถถังและสถาบันการเงินทำ
การจัดประเภทนี้แสดงให้เห็นว่ากลุ่มคนจำนวนมากสามารถจัดอยู่ในหมวดหมู่ใดก็ได้ คุณสามารถเลือกประเภทนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่เหมาะสมได้ตามความต้องการขององค์กร
ก่อนที่จะเลือกประเภทของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่คุณต้องการเป็นให้พิจารณาทักษะที่จำเป็นหรือทักษะที่คุณมีอยู่แล้วเพื่อดำเนินการต่อไปในทิศทางที่เหมาะสม
แล้วคุณจะเป็นใคร ?? โปรแกรมเมอร์นักสถิตินักการตลาดผู้นำธุรกิจหรือแจ็คของการค้าทั้งหมด ??
Edureka ได้รับการดูแลเป็นพิเศษ ซึ่งช่วยให้คุณมีความเชี่ยวชาญในอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องเช่น K-Means Clustering, Decision Trees, Random Forest, Naive Bayes คุณจะได้เรียนรู้แนวคิดของสถิติอนุกรมเวลาการขุดข้อความและการเรียนรู้เชิงลึกเบื้องต้นด้วย ชุดใหม่สำหรับหลักสูตรนี้กำลังจะเริ่มเร็ว ๆ นี้ !!