ไขปริศนาวิทยาศาสตร์ข้อมูล: เผยพื้นฐานของสาขาการเปลี่ยนแปลงนี้

คุณพร้อมที่จะเปิดเผยความลับเบื้องหลังสาขาที่น่าหลงใหลและเปลี่ยนแปลงได้มากที่สุดแห่งหนึ่งในยุคของเราแล้วหรือยัง? เตรียมตัวให้พร้อมสำหรับการเดินทางที่น่าตื่นเต้นในขณะที่เราดำดิ่งลึกเข้าไปในขอบเขตของวิทยาศาสตร์ข้อมูล เพื่อไขปริศนาธรรมชาติอันลึกลับของมัน ในบล็อกโพสต์นี้ เราจะปลดล็อกข้อมูลสำคัญและวางรากฐานที่ทำให้วิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นสาขาวิชาที่น่าตื่นเต้น ดังนั้น คว้าหมวกนักสืบของคุณและเตรียมพร้อมที่จะประหลาดใจกับพลังอันเหลือเชื่อที่อยู่ในสาขานวัตกรรมนี้

วิทยาศาสตร์ข้อมูลคืออะไร?

วิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นสาขาที่กำลังเติบโตและมีศักยภาพมหาศาลในการปรับปรุงการดำเนินธุรกิจ ในรูปแบบที่ง่ายที่สุด วิทยาศาสตร์ข้อมูลคือกระบวนการดึงความหมายออกจากข้อมูลเพื่อประกอบการตัดสินใจที่เป็นประโยชน์ แต่วิทยาศาสตร์ข้อมูลไม่ได้เป็นเพียงการกระทืบตัวเลขเท่านั้น แต่ยังเกี่ยวกับการทำความเข้าใจบริบทและแรงจูงใจเบื้องหลังข้อมูลด้วย ความเข้าใจนี้ช่วยให้คุณสร้างข้อมูลเชิงลึกที่สามารถนำมาใช้เพื่อปรับปรุงกระบวนการทางธุรกิจของคุณหรือแจ้งนโยบายของบริษัทได้

หากต้องการเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่มีคุณสมบัติเหมาะสม คุณต้องมีความเข้าใจในด้านสถิติ การเรียนรู้ของเครื่อง การประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ และสาขาอื่นๆ ที่เกี่ยวข้อง อย่างไรก็ตาม แม้ว่าคุณจะไม่มีประสบการณ์ในด้านเหล่านี้มาก่อน แต่ก็มีแหล่งข้อมูลออนไลน์มากมายที่จะช่วยคุณในการเริ่มต้น ตราบใดที่คุณเต็มใจที่จะทำงานหนักและเรียนรู้แนวคิดใหม่ๆ การเป็นนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลอาจเป็นหนึ่งในอาชีพที่คุ้มค่าที่สุดที่คุณเคยทำมา

ประวัติความเป็นมาของวิทยาศาสตร์ข้อมูล

ประวัติศาสตร์ของวิทยาศาสตร์ข้อมูลมีมายาวนานกว่าร้อยปีและได้เห็นการเปลี่ยนแปลงมากมาย วิทยาศาสตร์ข้อมูลเริ่มต้นจากการศึกษาการแยกความหมายจากข้อมูลจำนวนมาก อย่างไรก็ตาม สิ่งที่เรารู้ในปัจจุบันในฐานะวิทยาศาสตร์ข้อมูลได้พัฒนาไปไกลเกินกว่ารากฐานของมันในช่วงต้นทศวรรษ 1900 ในปัจจุบัน วิทยาการข้อมูลเป็นสาขาที่ครอบคลุมความรู้และทักษะที่หลากหลาย ซึ่งรวมถึงแต่ไม่จำกัดเพียงการเรียนรู้ของเครื่อง การวิเคราะห์ทางสถิติ การดึงข้อมูล และการวิเคราะห์ธุรกิจ

เนื่องจากมีความหลากหลาย ต้นกำเนิดของวิทยาการข้อมูลจึงเป็นเรื่องยากที่จะระบุได้อย่างแม่นยำ คำว่า "วิทยาศาสตร์ข้อมูล" เปิดตัวครั้งแรกในปี 2000 โดย Brian Cunningham และ Ross Quinlan ในบทความของนิตยสาร InformationWeek เรื่อง "Data Scientist: The New IT Professional?" ในบทความนี้ พวกเขาอธิบายว่าบริษัทต่างๆ เริ่มต้องการมากขึ้นจากผู้เชี่ยวชาญด้านไอทีของตนอย่างไร และมืออาชีพประเภทใหม่นี้จำเป็นต้องมีทักษะที่ผสมผสานกัน รวมถึงความสามารถเชิงปริมาณที่แข็งแกร่ง ตลอดจนความสามารถในการคิดเชิงวิเคราะห์ที่แข็งแกร่ง ควรสังเกตว่าคันนิงแฮมและควินแลนไม่ได้ใช้คำว่า "วิทยาศาสตร์ข้อมูล" - ชื่อนี้มอบให้กับ Shreyas Doshi ซึ่งตีพิมพ์บทความเกี่ยวกับหัวข้อนี้ในปี 2544 ที่มหาวิทยาลัย Purdue

แม้ว่าต้นกำเนิดของมันค่อนข้างคลุมเครือ แต่ก็ชัดเจนว่าวิทยาการข้อมูลนั้นมีการพัฒนาไปไกลตั้งแต่เริ่มก่อตั้ง ในช่วงหลายปีที่ผ่านมา มีการพัฒนาเทคนิคต่างๆ เพื่อช่วยดึงข้อมูลเชิงลึกจากชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ซึ่งบางชุดยังคงใช้อยู่ในปัจจุบัน ในขณะที่บางชุดไม่ได้รับความนิยมเนื่องจากความก้าวหน้าในด้านต่างๆ ตัวอย่างเช่น หนึ่งในเทคนิคแรกๆ ที่ใช้ในการดึงข้อมูลเชิงลึกจากชุดข้อมูลเรียกว่า "การเรียงลำดับการ์ด" ในการจัดเรียงการ์ด ข้อมูลจะถูกแบ่งออกเป็นชุดเล็กๆ และแต่ละชุดจะถูกจัดเรียงเป็นหมวดหมู่ต่างๆ เช่น ประเภทลูกค้า สายผลิตภัณฑ์ ฯลฯ เดิมวิธีนี้ใช้เพื่อศึกษาว่าลูกค้าโต้ตอบกับผลิตภัณฑ์ต่างๆ อย่างไร และเป็นหนึ่งในรูปแบบแรกสุดของ การทำเหมืองข้อมูล

เมื่อเวลาผ่านไป วิทยาการข้อมูลได้พัฒนาให้ครอบคลุมความรู้และทักษะที่หลากหลายมากขึ้น ปัจจุบันนี้ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจำเป็นต้องมีพื้นฐานที่แข็งแกร่งในด้านคณิตศาสตร์ สถิติ การเรียนรู้ของเครื่อง และการวิเคราะห์ธุรกิจ เนื่องจากความรู้และทักษะที่หลากหลาย จึงอาจเป็นเรื่องยากที่จะจำแนกวิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นหมวดหมู่ใดหมวดหมู่หนึ่งโดยเฉพาะ อย่างไรก็ตาม หลายคนอาจแย้งว่าวิทยาการข้อมูลเป็นสาขาหลักที่ครอบคลุมการดึงและวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึกจากชุดข้อมูลขนาดใหญ่

เทคนิคสำคัญที่ใช้ในวิทยาศาสตร์ข้อมูล

ในด้านวิทยาการข้อมูล เราใช้เทคนิคต่างๆ เพื่อให้ได้มาซึ่งความรู้และข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูล ต่อไปนี้เป็นเทคนิคสำคัญที่ใช้ในวิทยาการข้อมูล:

การทำเหมืองข้อมูล: นี่คือกระบวนการดึงข้อมูลที่เป็นประโยชน์จากชุดข้อมูลขนาดใหญ่
การวิเคราะห์ข้อมูล: นี่คือกระบวนการแบ่งข้อมูลที่ซับซ้อนออกเป็นส่วนๆ ที่สามารถจัดการได้เพื่อค้นหาข้อมูลที่มีความหมาย
การเรียนรู้ของเครื่อง: การเรียนรู้ของเครื่องเป็นหัวข้อยอดนิยมในวิทยาศาสตร์ข้อมูล และหมายถึงชุดย่อยของอัลกอริธึมที่สามารถ "เรียนรู้" จากข้อมูลโดยไม่ต้องตั้งโปรแกรมไว้อย่างชัดเจน

เครื่องมือของ Tool Belt ของ Data Scientist คืออะไร

เมื่อพูดถึงวิทยาศาสตร์ข้อมูล ทุกคนดูเหมือนจะมีคำจำกัดความของตัวเอง แต่เราหมายถึงอะไรโดยวิทยาศาสตร์ข้อมูล? พูดง่ายๆ ก็คือการประยุกต์ใช้วิธีการและเครื่องมือทางวิทยาศาสตร์กับข้อมูลเพื่อค้นหาข้อมูลเชิงลึกที่สามารถช่วยตัดสินใจได้ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจำเป็นต้องมีเครื่องมืออะไรบ้างในแถบเครื่องมือ

มีแพ็คเกจซอฟต์แวร์และภาษาการเขียนโปรแกรมที่แตกต่างกันมากมายที่ใช้ในวิทยาศาสตร์ข้อมูล แต่บางภาษาที่ใช้บ่อยที่สุดคือ R, Python, SQL และ Java นอกจากนี้ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลอาจจำเป็นต้องเข้าถึงเทคโนโลยีข้อมูลขนาดใหญ่ เช่น Hadoop และ Spark

เมื่อพวกเขารวบรวมเครื่องมือและทรัพยากรที่จำเป็นแล้ว ขั้นตอนต่อไปของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลคือการเริ่มประมวลผลข้อมูลของพวกเขา ซึ่งอาจเกี่ยวข้องกับงานง่ายๆ เช่น การล้างบันทึกที่สกปรกหรือล้าสมัย หรือการวิเคราะห์ที่ซับซ้อนมากขึ้น เช่น การระบุแนวโน้มหรือความสัมพันธ์ หลังจากประมวลผลข้อมูลแล้ว นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลมักจะสร้างแผนภูมิและกราฟที่ดึงดูดสายตาพร้อมกับสิ่งที่ค้นพบ เพื่อแจ้งให้ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียทราบเกี่ยวกับข้อสรุปที่พวกเขาได้ร่างไว้

ฉันจะฝึกอบรมให้เป็น Data Scientist ที่ประสบความสำเร็จได้อย่างไร

วิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นกระบวนการในการดึงความหมายออกจากข้อมูลเพื่อประกอบการตัดสินใจอย่างมีข้อมูล สามารถแบ่งงานออกเป็นสามงานหลัก ได้แก่ การทำความสะอาด การสำรวจ และการสร้างแบบจำลอง การทำความสะอาดเกี่ยวข้องกับการระบุและการลบจุดข้อมูลที่ไม่ถูกต้องหรือไม่เกี่ยวข้องออก การสำรวจเกี่ยวข้องกับการขุดค้นข้อมูลเพื่อค้นหารูปแบบและข้อมูลเชิงลึกที่อาจซ่อนอยู่ การสร้างแบบจำลองเกี่ยวข้องกับการใช้แบบจำลองทางสถิติกับข้อมูลเพื่ออนุมานข้อสรุป

ทักษะที่จำเป็นสำหรับความสำเร็จในอาชีพวิทยาศาสตร์ข้อมูลไม่ใช่เรื่องลึกลับ อย่างไรก็ตาม การได้รับทักษะเหล่านี้โดยไม่ได้รับการฝึกอบรมที่เหมาะสมอาจเป็นเรื่องยากและใช้เวลานาน นั่นคือจุดที่โปรแกรมอย่าง Data Science Bootcamp มีประโยชน์ หลักสูตรสามเดือนนี้ครอบคลุมพื้นฐานทั้งหมดของวิทยาศาสตร์ข้อมูล ตั้งแต่การล้างข้อมูลและการสำรวจข้อมูลไปจนถึงการสร้างแบบจำลองที่มีประสิทธิภาพ

หากคุณสนใจที่จะเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับการเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ประสบความสำเร็จ โปรดดูบล็อกโพสต์ของเราเกี่ยวกับวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ไขปริศนา: การเปิดเผยพื้นฐานของสาขาการเปลี่ยนแปลงนี้