ความท้าทายของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลรุ่นเยาว์: เคล็ดลับที่ดีที่สุดที่จะช่วยคุณในระหว่างทาง

หนึ่งในสาขาที่น่าสนใจที่สุดในปัจจุบันที่ช่วยให้ธุรกิจสามารถปรับปรุงการดำเนินงานได้คือวิทยาการข้อมูล

ฐานข้อมูล เซิร์ฟเวอร์เครือข่าย และหน้าโซเชียลมีเดียอย่างเป็นทางการ

โพสต์ที่เกี่ยวข้อง: วงจรชีวิตของวิทยาศาสตร์ข้อมูล

บันทึกทางธุรกิจสร้างข้อมูลจำนวนมากที่ต้องประมวลผลและไม่สามารถเพิกเฉยได้

ชุดข้อมูลเหล่านี้รวบรวมโดยนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล ซึ่งจะกรองข้อมูลที่ไม่เกี่ยวข้องออกก่อนที่จะทำการวิเคราะห์

บทความนี้ช่วยระบุสถานการณ์ปัจจุบันของบริษัทและโอกาสในการปรับปรุงในอนาคต

แต่การทำความเข้าใจข้อมูลนั้นไม่ง่ายเสมอไป นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและนักวิเคราะห์ข้อมูลเผชิญกับความท้าทาย เช่น การสะสมข้อมูล ความกังวลด้านความปลอดภัย และการขาดเทคโนโลยีที่เหมาะสม

ความท้าทายด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลระดับจูเนียร์

ค้นหาปัญหาข้อมูลก่อน

การระบุประเด็นหรือปัญหาเป็นหนึ่งในงานที่ยากที่สุดในวิทยาการข้อมูล

ชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่ไม่มีโครงสร้างมักจะเป็นจุดเริ่มต้นสำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล พวกเขาต้องตระหนักว่าควรทำอย่างไรกับข้อมูลนี้

เพื่อแก้ไขปัญหาทางธุรกิจ เช่น การสูญเสียฐานผู้บริโภคบางส่วน พวกเขาอาจจำเป็นต้องวิเคราะห์ข้อมูลนี้

อีกทางหนึ่ง พวกเขาอาจต้องวิเคราะห์ข้อมูลทางธุรกิจเพื่อดูว่าพวกเขาสูญเสียเงินไปส่วนใดในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา

วิธีแก้ปัญหาที่ง่ายที่สุดมีดังนี้:

ก่อนที่จะวิเคราะห์ชุดข้อมูลใด ๆ ควรทำความเข้าใจกับปัญหาที่ต้องแก้ไขก่อน

การทำความเข้าใจความต้องการทางธุรกิจจะช่วยให้คุณสร้างเวิร์กโฟลว์ได้ นอกจากนี้ยังเป็นไปได้ที่จะสร้างรายการตรวจสอบที่อาจถูกขีดฆ่าเมื่อตรวจสอบข้อมูล

การเลือกข้อมูลที่เกี่ยวข้องมากที่สุด

ธุรกิจต่าง ๆ สร้างข้อมูลจำนวนมหาศาลทุก ๆ วินาที ทำให้เป็นเรื่องยากที่จะได้ข้อมูลที่เหมาะสมสำหรับการวิเคราะห์

เนื่องจากการเลือกชุดข้อมูลที่ดีที่สุดมีความสำคัญต่อการสร้างแบบจำลองข้อมูลที่เหมาะสมที่สุด

จะใช้เวลาน้อยลงในการทำความสะอาดและวิเคราะห์ข้อมูลที่ถูกต้องในรูปแบบที่เหมาะสม

เพื่อตรวจสอบผลการดำเนินธุรกิจของบริษัท

ตัวอย่างเช่น คุณต้องการชุดข้อมูลที่ประกอบด้วยข้อมูลทางการเงินของปีปัจจุบันหรือไม่กี่ปีก่อนหน้านี้

จำนวนข้อมูลก็ค่อนข้างสำคัญเช่นกัน ทั้งการขาดแคลนข้อมูลและข้อมูลส่วนเกินเป็นอันตราย

คุณอาจจำเป็นต้องเข้าถึงข้อมูลจากแหล่งต่างๆ รวมถึงบันทึกลูกค้าและฐานข้อมูลบุคลากร ซึ่งอาจเป็นเรื่องยาก

ไม่ต้องกลัวเพราะวิธีแก้ปัญหานั้นง่ายกว่าที่คิด

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลระดับจูเนียร์ต้องโต้ตอบกับตัวแทนของบริษัทเพื่อรับข้อมูล

สิ่งนี้ทำให้มั่นใจได้ว่าคุณมีชุดข้อมูลทั้งหมดที่จำเป็นในการจัดการกับปัญหา จำเป็นต้องมีการดูแลระบบการจัดการข้อมูลและเทคโนโลยีการรวมข้อมูล

โซลูชันข้อมูล เช่น Adobe Analytics ช่วยในการรวบรวม รวบรวม และกรองข้อมูลจากหลายแหล่ง

อีกโซลูชันที่มีประสิทธิภาพหากคุณใช้ เครื่องมือสร้างภาพข้อมูล เช่น Capturly ด้วยความช่วยเหลือของเครื่องมือดังกล่าว คุณจะได้รับข้อมูลเชิงคุณภาพเกี่ยวกับฉากของคุณ และคุณสามารถมุ่งเน้นไปที่เป้าหมายของคุณด้วยวิธีที่ง่ายขึ้น

เครื่องมือประเภทนี้ช่วยในการเชื่อมโยงแหล่งข้อมูลทั้งหมดเข้าด้วยกันและตั้งค่าเวิร์กโฟลว์

การล้างข้อมูล

การล้างข้อมูลหรือการลบข้อมูลที่ไม่เกี่ยวข้องออกจากชุดข้อมูล เป็นหนึ่งในความท้าทายที่สำคัญที่สุดในด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล

องค์กรต่างๆ คาดว่าจะ สูญเสียรายได้มากถึง 25% อันเป็นผลจากค่าใช้จ่ายที่แพงในการล้างข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง

การทำงานกับชุดข้อมูลที่มีความผิดปกติและข้อมูลที่ไม่ต้องการจำนวนมากอาจทำให้นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลเครียดได้

อาจต้องใช้เวลาหลายชั่วโมงในการล้างข้อมูลที่ขัดแย้งกัน เนื่องจากผู้เชี่ยวชาญเหล่านี้ต้องทำงานกับข้อมูลหลายเทราไบต์

นอกจากนี้ ชุดข้อมูลเหล่านี้อาจมีผลลัพธ์ที่ไม่ได้ตั้งใจและไม่ถูกต้อง

การกำกับดูแลข้อมูลเป็นวิธีการรักษาที่เหมาะสมที่สุดสำหรับปัญหานี้ มันหมายถึงการรวบรวมแนวทางปฏิบัติที่ธุรกิจใช้เพื่อจัดการสินทรัพย์ข้อมูล

ในการล้างข้อมูล จัดรูปแบบ และรักษาความถูกต้องของชุดข้อมูลที่พวกเขาจัดการ ผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูลจะต้องใช้โซลูชันการกำกับดูแลข้อมูลร่วมสมัย

เครื่องมือการกำกับดูแลข้อมูลที่ดีที่สุดคือ:

• ไอบีเอ็ม
• คอลิบรา
• มันก็เป็นจริง
• อัลเทอริกซ์

การดำเนินการที่สำคัญที่ธุรกิจต้องทำคือการจ้างผู้เชี่ยวชาญเพื่อตรวจสอบคุณภาพของข้อมูล

เนื่องจากนี่เป็นปัญหาที่เกิดขึ้นทั่วทั้งองค์กร ผู้จัดการด้านคุณภาพข้อมูลจึงต้องมีอยู่ในทุกแผนกเพื่อให้มั่นใจในคุณภาพและความถูกต้องของชุดข้อมูล

ทักษะที่คุณต้องรวบรวม

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลรุ่นเยาว์ควรสามารถปฏิบัติงานต่อไปนี้ได้:

• การสร้างชุดข้อมูล
• การทำความสะอาดและจัดการข้อมูล
• ทำให้ผู้ใช้สามารถเข้าถึงข้อมูลได้
• ทำการวิเคราะห์ขั้นสูง
• ทำโมเดลลิ่ง
• การแสดงข้อมูลสถิติ

สิ่งที่ควรให้ความสำคัญสูงสุดในการเสริมสร้างความสามารถที่จำเป็นสำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลรุ่นเยาว์

เรามาพูดถึงทักษะพื้นฐานที่คุณต้องมีก่อนที่คุณจะเริ่มทำงานในวิทยาศาสตร์ข้อมูลได้

อ่านเพิ่มเติม: บทวิจารณ์ผู้ซื้อขายที่อ่อนน้อมถ่อมตน | นี่เป็นแหล่งข้อมูลการศึกษาที่ยอดเยี่ยมสำหรับการซื้อขายรายวันหรือไม่?

การเขียนโปรแกรม

สำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลรุ่นใหม่ การเขียนโปรแกรมเป็นความสามารถที่จำเป็นอย่างยิ่ง

ภาษาการเขียนโปรแกรมที่ใช้มากที่สุดในหมู่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลคือ Python และ SQL ซึ่งใช้สำหรับการจัดการฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์และการสืบค้นข้อมูล

เพื่อจัดระเบียบข้อมูลขนาดใหญ่ที่ไม่มีโครงสร้างบ่อยครั้งโดยใช้การเขียนโปรแกรม สิ่งสำคัญคือต้องอำนวยความสะดวกในการวิเคราะห์เป็นองค์ประกอบปกติของรายละเอียดงานของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลรุ่นเยาว์

การศึกษาระดับปริญญาหรือการลงทะเบียนในหลักสูตรเร่งรัดออนไลน์เป็นสองวิธีในการเรียนรู้ภาษาโปรแกรม

เมื่อเชี่ยวชาญแล้ว การเขียนโปรแกรมเป็นความสามารถพิเศษที่จะมีประโยชน์สำหรับงานที่หลากหลาย ไม่ใช่แค่วิทยาศาสตร์ข้อมูลเท่านั้น

ขั้นตอนทางสถิติ

องค์ประกอบสำคัญของวิทยาศาสตร์ข้อมูลคือสถิติ

วิธีการทางสถิติจะเป็นหัวข้อที่มีการอภิปรายสั้น ๆ ในหลักสูตรที่มีประสิทธิภาพซึ่งฝึกฝนนักเรียนให้เป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลเชิงประยุกต์

การถดถอยเชิงเส้น การถดถอยโลจิสติก การวิเคราะห์จำแนก การบูทสแตรป และการตรวจสอบข้ามเป็นเทคนิคทางสถิติที่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจำเป็นต้องทำความคุ้นเคย

การแสดงข้อมูล

หนึ่งในส่วนที่ดีที่สุดของวิทยาศาสตร์ข้อมูลคือการนำเสนอสิ่งที่คุณค้นพบในรูปแบบกราฟิก

ศิลปะมากกว่าการตั้งค่าที่กำหนดไว้ล่วงหน้า การสร้างภาพ ซึ่งหมายความว่าไม่มีวิธีการ "ขนาดเดียวที่เหมาะกับทุกคน"

แต่กูรูด้านทัศนศิลป์กลับมีทักษะในการเล่าเรื่องที่น่าสนใจ

คุณควรเริ่มต้นด้วยการทำความคุ้นเคยกับแผนภูมิพื้นฐาน เช่น แผนภูมิแท่งและฮิสโตแกรม ก่อนที่จะไปยังแผนภูมิที่ซับซ้อนมากขึ้น เช่น แผนที่ความร้อนและ ไดอะแกรมน้ำตก

เมื่อประเมินหรือแสดงข้อมูลการวิจัย งานนำเสนอเหล่านี้มีประโยชน์ อย่างไรก็ตาม การใช้กราฟิกอาร์ตทำให้การวิเคราะห์แบบตัวแปรเดียวและสองตัวแปรเข้าใจได้ง่ายขึ้น

ทีมวิทยาศาสตร์ข้อมูลจำนวนมากใช้ Tableau เป็นเครื่องมือทั่วไปในการแลกเปลี่ยน

การใช้การลากและวาง แพลตฟอร์มการวิเคราะห์ด้วยภาพนำเสนอส่วนต่อประสานที่ใช้งานง่าย

อ่านเพิ่มเติม: วิธี 5 อันดับแรกของ Dynamics 365 Project Operations ช่วยให้ธุรกิจปรับปรุงกระบวนการ

การจัดการข้อมูล

การจัดการข้อมูลซึ่งรวมถึงการล้างข้อมูลดิบ การกำจัดค่าผิดปกติ การเปลี่ยนค่า Null และทำให้ข้อมูลอยู่ในรูปแบบที่ใช้งานได้มากขึ้น เป็นอีกหนึ่งความสามารถที่สำคัญสำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลมือใหม่

นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลที่ไม่มีประสบการณ์อาจสรุปได้เร็วกว่าโดยการจัดการข้อมูลอย่างช่ำชอง

แม้ว่าการจัดการและวิเคราะห์ข้อมูลอาจใช้เวลานาน แต่ท้ายที่สุดแล้ว สิ่งเหล่านี้จะช่วยในการพัฒนาการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลที่เหนือกว่า

เทคนิคการแก้ไขและวิเคราะห์ข้อมูลที่ใช้บ่อยบางส่วน ได้แก่ การคืนค่าที่ขาดหายไป การแก้ไขค่าผิดปกติ และการแก้ไขชนิดข้อมูล

การเรียนรู้ของเครื่อง

การเรียนรู้ของเครื่องเป็นวิธีการที่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลต้องเข้าใจ

การสร้างแบบจำลองเชิงทำนายทำได้โดยใช้การเรียนรู้ของเครื่อง

ตัวอย่างเช่น คุณอาจใช้ระบบแมชชีนเลิร์นนิงเพื่อคาดการณ์จำนวนผู้ใช้ในเดือนถัดไป และแสดงสถิติจากเดือนก่อนหน้า

องค์ประกอบสำคัญของการวิเคราะห์ธุรกิจ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในด้านการตลาด คือการคาดคะเนผลลัพธ์

โมเดลเชิงเส้นอย่างง่ายและการถดถอยโลจิสติกเป็นจุดเริ่มต้นที่ดีก่อนที่จะไปยังโมเดลที่ซับซ้อนมากขึ้น เช่น Random Forest

แม้ว่าจะต้องรู้กฎของอัลกอริธึมเหล่านี้เพียงไม่กี่บรรทัด แต่ก็ยังจำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องเข้าใจว่ามันทำงานอย่างไร

ด้วยเหตุนี้ การปรับไฮเปอร์พารามิเตอร์จึงง่ายขึ้น และในที่สุดจะได้โมเดลที่มีอัตราข้อผิดพลาดต่ำ

การฝึกอธิบายปัญหาเป็นวิธีการที่ดีที่สุดในการเรียนรู้ของเครื่องให้เชี่ยวชาญ

คุณสามารถมีส่วนร่วมในกิจกรรมต่างๆ เช่น HackLive ซึ่งเป็นงานแฮ็กกาธอนของชุมชนที่เน้นเรื่องความเป็นผู้นำของชุมชน ที่นี่ คุณสามารถเรียนรู้จากมืออาชีพในขณะที่รับมือกับความท้าทายและมีส่วนร่วม

การสื่อสารที่แข็งแกร่ง

การสื่อสารเป็นความสามารถต่อไปในรายการทักษะนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลอันดับต้น ๆ

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลมีความเชี่ยวชาญในการแยก ทำความเข้าใจ และวิเคราะห์ข้อมูล

อย่างไรก็ตาม คุณต้องสามารถอธิบายผลลัพธ์ของคุณกับสมาชิกในทีมที่มาจากภูมิหลังทางวิชาชีพที่แตกต่างกันได้อย่างมีประสิทธิภาพ หากคุณต้องการประสบความสำเร็จในตำแหน่งและช่วยเหลือองค์กรของคุณ

ความรู้สึกที่แข็งแกร่งของธุรกิจ

ความเชี่ยวชาญด้านเทคนิคสามารถนำไปใช้ได้อย่างมีประสิทธิภาพสูงสุดเมื่อรวมกับการตัดสินใจทางธุรกิจที่ดี

หากไม่มีสิ่งนี้ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลรุ่นใหม่อาจไม่สามารถระบุปัญหาและความยากลำบากที่ต้องเอาชนะเพื่อให้บริษัทก้าวหน้าได้

นี่เป็นสิ่งสำคัญสำหรับการช่วยเหลือบริษัทที่คุณทำงานด้วยในการแสวงหาโอกาสทางธุรกิจใหม่ๆ

อ่านเพิ่มเติม: คุณสมบัติของแอพ Linebet สำหรับการเดิมพันออนไลน์

บทสรุป

การจัดการชุดข้อมูลจำนวนมหาศาลและจัดการกับปัญหาด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นเรื่องท้าทาย

ขณะนี้ผู้เชี่ยวชาญด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นองค์ประกอบสำคัญของธุรกิจขนาดใหญ่ บริษัทต่างๆ สามารถขอคำปรึกษาจากผู้เชี่ยวชาญนอกเหนือจากการใช้ประโยชน์จากความสามารถและความรู้ของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล

ผู้เชี่ยวชาญด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถช่วยได้โดยให้คำแนะนำเชิงลึกเกี่ยวกับวิธีจัดการข้อมูลขององค์กร

คุณสามารถค้นหาหลักสูตรที่ยอดเยี่ยมมากมายเกี่ยวกับวิทยาศาสตร์ข้อมูลใน Udemy

เรียนรู้มากมายและเป็นผู้เชี่ยวชาญ