ทักษะด้าน Data Science ที่ได้รับความนิยมสูงสุดที่คุณต้องการในปี 2023

คำศัพท์ทั่วไป "เทคโนโลยีข้อเท็จจริง" ครอบคลุมสาขาวิชาต่างๆ มากมาย การวิเคราะห์ข้อเท็จจริง การขุดข้อเท็จจริง ความฉลาดสังเคราะห์ การได้รับความรู้จากเครื่องจักร การศึกษาเชิงลึก และสาขาที่เกี่ยวข้อง วิทยาศาสตร์ข้อมูลมีความภาคภูมิใจในฐานะหนึ่งในอุตสาหกรรมที่มีความสามารถด้านรายได้และความเป็นไปได้ทางวิชาชีพเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วที่สุด ชุดความสามารถพิเศษที่เป็นที่ต้องการของนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลมักรวมถึงการได้รับบันทึกจำนวนมากโดยไม่คาดคิด เนื่องจากมีช่วงการศึกษาที่สูงชันที่เกี่ยวข้องกับโดเมนนี้ นอกจากนี้ นักวิทยาศาสตร์ด้านบันทึกข้อมูลยังต้องการความสามารถในการแลกเปลี่ยนระหว่างบุคคลและทางวาจาที่แข็งแกร่ง รวมถึงความเชี่ยวชาญในภาษาโปรแกรมและการคำนวณทางสถิติ

โพสต์ที่เกี่ยวข้อง: บทบาทของวิทยาศาสตร์ข้อมูลใน Fintech

การเรียกร้องผู้ที่มีทักษะในการตัดสินใจเลือกโดยอาศัยข้อมูลกำลังเพิ่มสูงขึ้น การคาดการณ์บ่งชี้ถึงการเติบโต 15% ในอาชีพด้านเทคโนโลยีสถิติ โดยคาดว่าจะมีตำแหน่งใหม่เพิ่มขึ้น 110,000 ตำแหน่งสำหรับผู้มีอำนาจคัดเลือกที่ขับเคลื่อนด้วยสถิติโดยได้รับความช่วยเหลือในปี 2020 จากการประเมินความสามารถทั่วโลกของเรา ความสามารถที่เป็นที่ต้องการอย่างมหาศาลในด้านความรู้ด้านเทคโนโลยีสารสนเทศ - ครอบคลุมคณิตศาสตร์ สถิติ ความรู้ที่ได้รับจากอุปกรณ์เกี่ยวกับการจัดการข้อเท็จจริง โปรแกรมทางสถิติ และการแสดงภาพข้อเท็จจริง

องค์กรต่างๆ หันมาหาข้อเท็จจริงและความรู้ทางวิทยาศาสตร์ในภูมิทัศน์องค์กรร่วมสมัยสำหรับการทำงานต่างๆ มากมาย ปรับปรุงผลิตภัณฑ์ ส่งเสริมการรักษาลูกค้า และเปิดเผยโอกาสทางธุรกิจใหม่ๆ การพึ่งพาความรู้ความชำนาญด้านเทคโนโลยีสารสนเทศที่เพิ่มมากขึ้นนี้เป็นสิ่งสำคัญสำหรับหน่วยงานต่างๆ ในการรักษา ขยาย และรักษาด้านการแข่งขันในอุตสาหกรรมของตน

ไม่ว่าคุณจะพยายามเพิ่มพูนความสามารถ Python ของคุณหรือเพิ่งเริ่มสำรวจวิทยาศาสตร์สถิติ เรามีแหล่งข้อมูลที่ครอบคลุมเพื่อช่วยคุณในการเดินทาง

หลักสูตรวิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็น Pathways ที่มีโครงสร้างเพื่อฝึกฝนทักษะที่สำคัญสำหรับอาชีพที่ได้รับความนิยม สิ่งพิมพ์ด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลมักจะมีหลักสูตรที่ครอบคลุมแนวคิดพื้นฐาน เครื่องมือ และเทคนิคที่ใช้ในสาขานี้ รูปร่างนี้รับประกันว่าผู้ไม่มีประสบการณ์จะสร้างพื้นฐานที่มั่นคง

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลคือใคร?

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นผู้เชี่ยวชาญด้านการวิเคราะห์ที่ควบคุมพลังและติดตามความรู้ของพวกเขาในด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลเพื่อทำความเข้าใจรูปแบบและรับมือกับบันทึกอย่างมีประสิทธิภาพ พวกเขาเชี่ยวชาญในการแก้ปัญหาความท้าทายทางธุรกิจที่ซับซ้อนโดยใช้ประโยชน์จากความรู้ในอุตสาหกรรม ความเข้าใจในบริบท และความสงสัยที่เป็นประโยชน์ซึ่งใกล้เคียงกับสมมติฐานที่เพิ่มขึ้น

อ่านเพิ่มเติม: เรียนรู้อะไรได้บ้างเกี่ยวกับธุรกิจจาก Ed Sheeran

ทักษะที่ต้องมีอันดับต้นๆ สำหรับ Data Scientist:

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลต้องการการผสมผสานระหว่างความสามารถที่สมจริงและความสามารถที่จำเป็นขององค์กร ด้านล่างนี้ คุณจะค้นพบรายชื่อความสามารถสูงสุด 30 ประการที่สำคัญสำหรับความสำเร็จในด้านวิทยาการสารสนเทศในปี 2023 ความสามารถที่จำเป็นในการเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถแบ่งออกเป็นประเภทต่างๆ เหล่านี้: ทักษะวิทยาศาสตร์ข้อมูลพื้นฐาน ทักษะวิทยาศาสตร์ข้อมูลทางเทคนิค ทักษะการเขียนโปรแกรมสำหรับข้อมูล วิทยาศาสตร์ และทักษะทางธุรกิจหรือโดเมน

พีชคณิตเชิงเส้น: พีชคณิตเชิงเส้นอาจฟังดูเหมือนวิชาคณิตศาสตร์ที่ซับซ้อน อย่างไรก็ตาม มันเป็นตัวเปลี่ยนเกมอย่างแท้จริงในด้านข้อเท็จจริง ความรู้ทางเทคโนโลยี และการเรียนรู้ของเครื่องจักรในระดับสากล มันเหมือนกับซูเปอร์ฮีโร่แห่งเลขคณิตเพื่อให้ระบบได้รู้จัก เครื่องจักรแฟนซีเหล่านั้นส่วนใหญ่ทำความรู้จักกับแฟชั่นเหรอ? คุณอาจถือว่าพวกมันเป็นภาษาของเมทริกซ์ก็ได้ แม้แต่ชุดข้อมูลก็ยังปลอมตัวเป็นเมทริกซ์อยู่เป็นประจำ ทำให้พีชคณิตเชิงเส้นเป็นความสามารถขั้นพื้นฐาน

สถิติ: สถิติมักถูกมองว่าน่ากลัว เหมือนกับเทคโนโลยีบันทึกของ Sherlock Holmes พวกเขาเป็นนักสืบที่ช่วยเราค้นหารูปแบบที่ซ่อนอยู่ในข้อมูล และเปลี่ยนให้เป็นข้อมูลเชิงลึกที่นำไปปฏิบัติได้ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลอาศัยบันทึกในการได้มา ตรวจสอบ วิเคราะห์ และสรุปผลที่สำคัญจากข้อเท็จจริง เป็นชื่อของซอสเกมที่อยู่เบื้องหลังแฟชั่นทางคณิตศาสตร์เชิงปริมาณที่นำความชัดเจนไปสู่ตัวแปรที่ซับซ้อน

Microsoft Excel: ตอนนี้ เรามาพูดถึง Microsoft Excel กันดีกว่า มันเหมือนกับเพื่อนสนิทที่ไว้ใจได้ในการเดินทางด้านวิทยาการสารสนเทศ Excel แปลงข้อเท็จจริงที่ยุ่งเหยิงและไม่มีโครงสร้างให้กลายเป็นเค้าโครงที่เรียบร้อยและเข้าใจง่าย เป็นเครื่องมือที่คุณใช้ในการจัดการข้อเท็จจริง ซึ่งช่วยให้คุณปรับแต่ง กรองออก พิมพ์ รวม และผลลัพธ์ข้อเท็จจริงที่ง่ายดายได้อย่างรวดเร็ว คุณสามารถสร้างตาราง Pivot และแผนภูมิได้ และมาพร้อมกับคุณลักษณะพิเศษที่เรียกว่า Visual Basic for Applications (VBA) เพื่อความมหัศจรรย์ที่เหนือกว่า

การตัดสินใจ: ในโลกของเทคโนโลยีสถิติ การทราบถึงผลกระทบของการเลือกต่อผลลัพธ์เป็นสิ่งสำคัญ คิดว่ามันเป็นการมีเข็มทิศที่นำทางคุณไป นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลผสมผสานความสามารถของตนเข้ากับผู้เชี่ยวชาญด้านเครื่องจักรเพื่อสำรวจภูมิประเทศที่ซับซ้อนนี้ โดยใช้ความรู้ของพวกเขาในการตัดสินใจเลือกอย่างมีข้อมูลซึ่งสามารถแลกเปลี่ยนกีฬาได้

พื้นฐานของวิทยาศาสตร์ข้อมูล: จำพื้นฐาน; สิ่งเหล่านี้อาจเป็นพื้นฐานของบันทึกและการเดินทางองค์ความรู้ทางเทคโนโลยีของคุณ คุณต้องการมีความเชี่ยวชาญในด้านวิทยาศาสตร์บันทึก การทำความรู้จักกับอุปกรณ์ และพื้นฐานปัญญาประดิษฐ์ และจำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องเข้าใจความแตกต่างระหว่างการเรียนรู้เชิงลึกและการเรียนรู้ของเครื่อง สิ่งเหล่านี้เป็นเหมือนลูกพี่ลูกน้องที่ใกล้ชิดในกลุ่มความรู้ทางเทคโนโลยีทางสถิติ

อ่านเพิ่มเติม: กลยุทธ์และเคล็ดลับการเดิมพันคริกเก็ต

ทักษะวิทยาศาสตร์ข้อมูลทางเทคนิค:

การเรียนรู้ของเครื่อง: เทคโนโลยีข้อมูลมีพื้นฐานมาจากอุปกรณ์ที่ได้รับความรู้เพื่อสร้างแบบจำลองและดึงข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลโดยใช้อัลกอริธึม เช่น Random Forests, K-nearest Neighbors, Naive Bayes และ Regression Models

โครงข่ายประสาทเทียม: โครงข่ายประสาทเทียมที่ได้รับแรงบันดาลใจจากการทำงานของสมอง สามารถวิเคราะห์และค้นพบรูปแบบที่ซ่อนอยู่ในข้อมูล ในขณะเดียวกันก็ปรับปรุงประสิทธิภาพโดยรวมอย่างต่อเนื่องเมื่อเวลาผ่านไป

Hadoop: Apache Hadoop ซึ่งเป็นเฟรมเวิร์กโอเพ่นซอร์สช่วยให้จัดเก็บและประมวลผลชุดข้อมูลขนาดใหญ่ได้อย่างมีประสิทธิภาพโดยกระจายภาระงานในคอมพิวเตอร์หลายเครื่อง

การประมวลผลบนคลาวด์: นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลใช้ประโยชน์จากความแข็งแกร่งของแพลตฟอร์ม เช่น Google Cloud, AWS และ Azure เพื่อจัดการกับการดำเนินการบันทึกข้อมูลขนาดใหญ่โดยใช้อุปกรณ์ ภาษา และโครงสร้างฐานข้อมูลที่หลากหลาย

เครื่องมือซอฟต์แวร์: เครื่องมืออเนกประสงค์ เช่น Pandas และ NumPy ใน Python มีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการจัดการบันทึก แม้ว่าแอปพลิเคชันพิเศษอย่าง OpenCV จะช่วยเหลือในการมองเห็นพีซีแบบเรียลไทม์ก็ตาม

การเรียนรู้เชิงลึก: การศึกษาเชิงลึกซึ่งเป็นชุดย่อยของวิทยาศาสตร์ข้อเท็จจริง ช่วยเร่งภาระหน้าที่ต่างๆ รวมถึงการวิเคราะห์และการตีความบันทึก เก็บเกี่ยวผลตอบแทนสำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ต้องรับมือกับปริมาณบันทึกจำนวนมาก

การจัดการฐานข้อมูล: ระบบการจัดการความรู้ช่วยบันทึกและเรียกค้นข้อเท็จจริงอย่างมีประสิทธิภาพ ช่วยให้องค์กรสถิติและการทำงานร่วมกันเป็นทีม

การถกเถียงเรื่องข้อมูล: นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลจัดการกับปัญหาข้อมูลโดยการทำงานใหม่และแมปข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างให้เป็นเลย์เอาต์ที่ใช้งานได้ ปรับปรุงระบบการวิเคราะห์ให้มีประสิทธิภาพดีขึ้น

คณิตศาสตร์: ข้อมูลทางคณิตศาสตร์เป็นรากฐานของอุปกรณ์ที่ได้รับความรู้เกี่ยวกับอัลกอริทึม การวิเคราะห์บันทึก และการค้นพบการรับรู้ ทำให้เป็นทักษะที่สำคัญสำหรับนักวิทยาศาสตร์ด้านการบันทึก

การวิเคราะห์ทางสถิติ: นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจะต้องมีความเชี่ยวชาญในบันทึก ซึ่งรวมถึงข้อมูลที่อธิบาย การกระจายโอกาส การสุ่มตัวอย่าง ประชากร และการทดสอบสมมติฐาน ก่อนที่จะเจาะลึกถึงรูปแบบการเรียนรู้ของเครื่อง

ข้อมูลขนาดใหญ่: การจัดการกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่จัดตั้งขึ้นแล้วหรือไม่มีโครงสร้าง ซึ่งมักเรียกกันว่า “ข้อมูลขนาดใหญ่” ต้องใช้อุปกรณ์อย่าง Spark และ Hadoop เพื่อควบคุมและประมวลผลบันทึกอย่างถูกต้อง

การแสดงข้อมูล: การแสดงข้อมูลเป็นภาพได้รับการตั้งค่าให้นำเสนอบันทึกด้วยภาพเพื่อส่งข้อความและเน้นผลการประเมิน มันช่วยเพิ่มความรู้และข้อมูลเชิงลึกความสามารถที่มีชื่อเสียง การแสดงภาพข้อเท็จจริงมาตรฐานในองค์ความรู้ทางเทคโนโลยีทางสถิติ ได้แก่ แผนภูมิแท่ง ฮิสโตแกรม และแผนภูมิวงกลม

ระบบธุรกิจอัจฉริยะ: การเป็นนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลไม่ใช่ความสามารถด้านเทคนิคเสมอไป แต่ยังเกี่ยวกับความรู้ความชำนาญในบริบทขององค์กรการค้าอีกด้วย ธุรกิจพึ่งพาข้อมูลเพื่อกดดันเทคนิค เพิ่มผลกำไร และขยายธุรกิจ ดังนั้นการมีความรู้ทางธุรกิจจึงเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล

การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจ (EDA): EDA เป็นวิธีการประเมินบันทึกที่ใช้อุปกรณ์ที่มองเห็นได้เพื่อค้นหาแนวโน้ม รูปแบบ และข้อมูลเชิงลึก ใช้การสรุปทางสถิติและการแสดงภาพกราฟิกเพื่อตรวจสอบสมมติฐานและทำความเข้าใจข้อเท็จจริงได้ดีขึ้น

อ่านเพิ่มเติม: จ้างและรักษาผู้มีความสามารถด้านการเขียนโค้ดอันดับต้นๆ กับ Mercer | การทดสอบการเข้ารหัส Mettl

ทักษะการเขียนโปรแกรมสำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล:

Python: Python เป็นภาษาการเขียนโปรแกรมที่ยืดหยุ่นและเป็นที่ต้องการเป็นพิเศษในโลกเทคโนโลยี โดยเฉพาะสำหรับความรู้ด้านเทคโนโลยีข้อมูล เป็นภาษาข้ามสำหรับการสร้างอุปกรณ์ ศึกษาแฟชั่น การจัดการกับข้อมูล และปรับปรุงงานต่างๆ เช่น การแนะนำรายงาน DAG ด้วยไวยากรณ์ที่จริงใจ Python ช่วยให้นักวิทยาศาสตร์ด้านสถิติสามารถวิเคราะห์ข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ

Flask: Flask ซึ่งเป็นเฟรมเวิร์กอินเทอร์เน็ตที่ใช้ Python ช่วยลดความยุ่งยากในการปรับปรุงแพ็คเกจเน็ตและแบ็กเอนด์ ช่วยให้นักพัฒนาจัดการการเข้าถึงสถิติได้อย่างสมบูรณ์และใช้ประโยชน์จากอุปกรณ์เช่น Werkzeug และ Jinja เพื่อความยืดหยุ่นและประสิทธิภาพ

SQL และคลังข้อมูล: นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลจำเป็นต้องได้รับพรสวรรค์ใน SQL เนื่องจากมีความสำคัญต่อการบิดเบือนข้อเท็จจริง การมาถึงของไปป์ไลน์ และการดึงสถิติออกจากฐานข้อมูล SQL มีบทบาทสำคัญภายในคำสั่งบันทึกและช่วงการสร้างแบบจำลอง

Apache Spark: Apache Spark ซึ่งเป็นระบบประมวลผลแบบกระจายแบบโอเพ่นซัพพลาย เป็นเครื่องมือที่ใช้งานได้ง่ายสำหรับการจัดการปริมาณงานข้อเท็จจริงจำนวนมหาศาล ด้วยการแคชในความทรงจำและการดำเนินการคำถามที่ได้รับการปรับปรุง Spark ช่วยให้มั่นใจได้ถึงผลลัพธ์ที่รวดเร็วในขณะเดียวกันก็สืบค้นชุดข้อมูลที่ยอดเยี่ยม ทำให้เหมาะสำหรับงานประมวลผลสถิติที่สำคัญ

บทสรุป:

การเติบโตอย่างรวดเร็วของยุคนั้นได้ปูทางไปสู่โอกาสในการทำงานที่สำคัญในองค์กรเทคโนโลยีที่มีการพัฒนาอยู่ตลอดเวลา ในโลกที่หมุนไปอย่างรวดเร็วนี้ การจัดการกับสถิติกลายเป็นเรื่องยาก นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลมีบทบาทสำคัญในองค์กรและธุรกิจโดยใช้ประโยชน์จากสินทรัพย์ทางสถิติจำนวนมาก ซึ่งมักจะเป็นปัจจัยทางสถิติหลายพันล้านรายการ เพื่อสร้างแผนและกลยุทธ์ที่มีประสิทธิภาพ หากคุณต้องการสร้างอาชีพด้านวิทยาศาสตร์ข้อเท็จจริง อย่าลืมลงทะเบียนในหลักสูตรวิทยาศาสตร์ข้อมูลซึ่งจะช่วยคุณในการสั่งสมความรู้และทักษะที่จำเป็นในการยืนหยัดในตลาดกระบวนการแข่งขัน