นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล Vs นักวิเคราะห์ข้อมูล: อธิบายความแตกต่างที่สำคัญ

ในโลกของการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล มีบทบาทที่โดดเด่นสองประการ ได้แก่ นักวิเคราะห์ข้อมูลและนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล ผู้เชี่ยวชาญเหล่านี้มีบทบาทสำคัญในการช่วยให้องค์กรควบคุมพลังของข้อมูล แต่ความรับผิดชอบและชุดทักษะของพวกเขานั้นแตกต่างกันมาก

นักวิเคราะห์ข้อมูลมุ่งเน้นไปที่การใช้การแสดงข้อมูลและการวิเคราะห์ทางสถิติเพื่อทำความเข้าใจข้อมูลและระบุรูปแบบ พวกเขามักจะต้องมีอย่างน้อยปริญญาตรีในสาขาที่เกี่ยวข้อง เช่น คณิตศาสตร์ สถิติ วิทยาการคอมพิวเตอร์ หรือการเงิน

ในทางกลับกันนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล ทำงานเกี่ยวกับการสร้างเฟรมเวิร์กและอัลกอริทึมเพื่อรวบรวมและประมวลผลข้อมูล ซึ่งมักจะต้องใช้ความรู้ขั้นสูงในด้านต่างๆ เช่น การเรียนรู้ของเครื่องและปัญญาประดิษฐ์ โดยทั่วไปแล้วพวกเขาจะจบปริญญาขั้นสูงหรือมีทักษะเฉพาะ ทางมากกว่าเมื่อเปรียบเทียบกับนักวิเคราะห์ข้อมูล

พูดอย่างกว้าง ๆ ทั้งสองอาชีพเกี่ยวข้องกับการดึงข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าจากข้อมูล อย่างไรก็ตาม แนวทางและชุดทักษะของพวกเขาแตกต่างกันไป

ในบทความนี้ เราจะสำรวจความแตกต่างระหว่างนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและนักวิเคราะห์ข้อมูล และเน้นทักษะเฉพาะและความรับผิดชอบที่จำเป็นสำหรับแต่ละบทบาท

มาดำน้ำกันเถอะ

สารบัญ

• นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลกับนักวิเคราะห์ข้อมูล: ความแตกต่างคืออะไร?
  • การศึกษาและภูมิหลัง
  • ทักษะทางเทคนิคเปรียบเทียบระหว่างนักวิเคราะห์ข้อมูลกับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล
  • บทบาทและความรับผิดชอบเปรียบเทียบ
• เส้นทางอาชีพ: นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล
  • โอกาสในการทำงาน
  • เงินเดือนและค่าตอบแทน
• เส้นทางอาชีพ: นักวิเคราะห์ข้อมูล
  • โอกาสในการทำงาน
  • เงินเดือนและค่าตอบแทน
• เลือกเส้นทางที่เหมาะกับคุณ
  • ปัจจัยที่ต้องพิจารณา
  • อุตสาหกรรมใดต้องการผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูลที่มีทักษะ
  • เทรนด์ใหม่ – อนาคตของงานด้านข้อมูล
• บรรทัดล่าง

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลกับนักวิเคราะห์ข้อมูล: ความแตกต่างคืออะไร?

แม้ว่านักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและนักวิเคราะห์ข้อมูลจะทำงานกับข้อมูล แต่ก็มีบทบาทและความรับผิดชอบที่แตกต่างกัน

การทำความเข้าใจความแตกต่างระหว่างสองบทบาทนี้เป็นสิ่งสำคัญสำหรับองค์กรที่ต้องการสร้างทีมข้อมูลที่มีประสิทธิภาพ นอกจากนี้ สิ่งสำคัญสำหรับผู้ที่ต้องการประกอบอาชีพด้านข้อมูลต้องเข้าใจ

ในส่วนนี้ เราจะสำรวจความแตกต่างที่สำคัญระหว่างนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและนักวิเคราะห์ข้อมูล รวมถึงภูมิหลังด้านการศึกษา ทักษะทางเทคนิค และประเภทของปัญหาที่มักได้รับมอบหมายให้แก้ไข

ตารางด้านล่างแสดงภาพรวมอย่างรวดเร็วของความแตกต่างระหว่างสองบทบาท:

การศึกษาและภูมิหลัง

นักวิเคราะห์ข้อมูล : โดยทั่วไปแล้วการจะได้งานนักวิเคราะห์ข้อมูลระดับเริ่มต้นจำเป็นต้องมีวุฒิปริญญาตรีในสาขาต่างๆ เช่น สถิติ คณิตศาสตร์ เศรษฐศาสตร์ หรือวิทยาการคอมพิวเตอร์ อย่างไรก็ตาม ไม่ใช่เรื่องแปลกที่นักวิเคราะห์จะมีพื้นฐานในธุรกิจหรือสาขาที่เกี่ยวข้อง

นักวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากเริ่มต้นอาชีพด้วยการเป็นผู้เชี่ยวชาญด้านการป้อนข้อมูลหรือการจัดการข้อมูล ซึ่งพวกเขาได้รับประสบการณ์ในการทำงานกับฐานข้อมูลและซอฟต์แวร์ข้อมูลพื้นฐาน

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล : เนื่องจากนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลปฏิบัติงานที่ซับซ้อนกว่านักวิเคราะห์ข้อมูล งานจึงต้องการวุฒิการศึกษาขั้นสูง เช่น ปริญญาโทหรือปริญญาเอก ในสาขาต่างๆ เช่น สถิติ วิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ หรือวิทยาศาสตร์ข้อมูล

การเข้าร่วมหลักสูตรติวเข้ม การใช้บทช่วยสอน หรือการจบหลักสูตรออนไลน์หรือโปรแกรมประกาศนียบัตรอาจไม่ช่วยอะไร

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลควรมีพื้นฐานที่แข็งแกร่งในด้านคณิตศาสตร์ สถิติ และวิทยาการคอมพิวเตอร์ รวมถึงประสบการณ์จริงกับภาษาโปรแกรม เช่น Python, R และ SQL

หลายคนมีพื้นฐานในสาขาต่างๆ เช่น ฟิสิกส์ วิศวกรรม หรือประสาทวิทยาศาสตร์ ตลอดจนการเรียนรู้ของเครื่องและปัญญาประดิษฐ์

เอาล่ะ มารับเทคนิคกัน

ทักษะทางเทคนิคเปรียบเทียบระหว่างนักวิเคราะห์ข้อมูลกับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล

นักวิเคราะห์ข้อมูล : ทักษะทางเทคนิคที่จำเป็นต่อการประสบความสำเร็จในงานวิเคราะห์ข้อมูล ได้แก่ การวิเคราะห์ข้อมูล การแสดงข้อมูลโดยใช้กราฟ และเครื่องมือต่างๆ เช่น Microsoft Excel คุณต้องมีความเชี่ยวชาญในการวิเคราะห์ทางสถิติ การสร้างแบบจำลองข้อมูล และการรายงานโดยใช้เครื่องมือเช่น Tableau

ทักษะการวิเคราะห์ข้อมูลอื่นๆ ได้แก่ การทำงานกับฐานข้อมูลและการมีทักษะภาษาสคริปต์ขั้นพื้นฐาน

ทักษะการสื่อสารที่ดีก็มีความสำคัญเช่นกันสำหรับนักวิเคราะห์ข้อมูล เนื่องจากพวกเขามักจะทำงานร่วมกับผู้มีส่วนได้ส่วนเสียในแผนกต่างๆ เพื่อให้ข้อมูลเชิงลึกและคำแนะนำ

แล้วนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลล่ะ?

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล : บทบาทนี้ต้องการทักษะทางเทคนิคขั้นสูงในด้านต่างๆ เช่น การเรียนรู้ของเครื่อง การเรียนรู้เชิงลึก การประมวลผลภาษาธรรมชาติ และเทคโนโลยีบิ๊กดาต้า คุณจะต้องมีความเชี่ยวชาญในภาษาโปรแกรมเช่น Python และ R ด้วย

งานเกี่ยวข้องกับการทำงานกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ การพัฒนาแบบจำลองการคาดการณ์ และการดึงข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูล เช่นเดียวกับนักวิเคราะห์ข้อมูล ยังต้องใช้ทักษะที่อ่อนนุ่ม เช่น การสื่อสารและการทำงานร่วมกัน เนื่องจากคุณมักต้องทำงานร่วมกับทีมต่างๆ

บทบาทและความรับผิดชอบเปรียบเทียบ

นักวิเคราะห์ข้อมูล : พูดง่ายๆ ก็คือ งานของนักวิเคราะห์ข้อมูลเกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์และตีความข้อมูลเพื่อให้ข้อมูลเชิงลึกและคำแนะนำแก่ผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย

คุณอาจได้รับมอบหมายให้ทำงานกับแหล่งข้อมูลต่างๆ เพื่อระบุแนวโน้มและรูปแบบที่สามารถแจ้งการตัดสินใจทางธุรกิจได้

ความรับผิดชอบเฉพาะบางประการของนักวิเคราะห์ข้อมูลอาจรวมถึง:

• รวบรวม ทำความสะอาด และจัดระเบียบข้อมูลจากแหล่งต่างๆ
• ทำการวิเคราะห์ทางสถิติเพื่อระบุแนวโน้มและรูปแบบในข้อมูลโดยใช้ซอฟต์แวร์อย่าง Tableau
• การสร้างรายงานและแดชบอร์ดเพื่อแสดงภาพข้อมูลและสื่อสารข้อมูลเชิงลึกแก่ผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย
• ระบุพื้นที่สำหรับการปรับปรุงกระบวนการและจัดทำข้อเสนอแนะที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลแก่ผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย
• พัฒนาและบำรุงรักษาฐานข้อมูลและระบบข้อมูลเพื่อสนับสนุนการวิเคราะห์ข้อมูล
• ติดตามข่าวสารล่าสุดเกี่ยวกับแนวโน้มและการพัฒนาล่าสุดในการวิเคราะห์ข้อมูลและการสร้างภาพข้อมูล

ตอนนี้สิ่งต่าง ๆ ซับซ้อนขึ้นเล็กน้อย

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล : การเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลเกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์ชุดข้อมูลที่ซับซ้อน การพัฒนาแบบจำลองการคาดการณ์ และการแยกข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูล

พวกเขาทำงานอย่างใกล้ชิดกับผู้มีส่วนได้ส่วนเสียในแผนกต่างๆ เพื่อให้ข้อมูลเชิงลึกและคำแนะนำตามการวิเคราะห์ข้อมูลของพวกเขา

ความรับผิดชอบเฉพาะบางประการของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล ได้แก่ :

• ทำการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจเพื่อระบุรูปแบบและแนวโน้มของข้อมูล
• การพัฒนาแบบจำลองการคาดการณ์โดยใช้เทคนิคทางสถิติและการเรียนรู้ของเครื่อง
• สร้างและทดสอบโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงเพื่อปรับปรุงความแม่นยำในการทำนาย
• การใช้ทักษะการแก้ปัญหาและระบบธุรกิจอัจฉริยะเพื่อหาทางออกที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลสำหรับปัญหาทางธุรกิจ
• สื่อสารข้อค้นพบที่ซับซ้อนและคำแนะนำแก่ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียที่ไม่ใช่ด้านเทคนิค
• การทำงานร่วมกับวิศวกรข้อมูลและนักพัฒนาซอฟต์แวร์เพื่อสร้างและปรับใช้โซลูชันที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล

ในสองส่วนถัดไป เราจะพูดถึง โอกาส ในการทำงาน ในอนาคต และความคาดหวังของเงินเดือนสำหรับสองอาชีพนี้

เส้นทางอาชีพ: นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล

โอกาสในการทำงาน

แนวโน้มงานสำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลในปี 2566 มีแนวโน้มที่ดี เนื่องจากองค์กรต่างๆ ในอุตสาหกรรมต่างๆ ยังคงรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากขึ้นเรื่อยๆ

จากข้อมูลของสำนักงานสถิติแรงงานสหรัฐ (BLS) การจ้างงานนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลคาดว่าจะเพิ่มขึ้น 36% ในช่วงปี 2021 ถึง 2031ซึ่งเร็วกว่าค่าเฉลี่ยมากเมื่อเทียบกับอาชีพอื่นๆ โอกาสในการทำงานในสาขานี้ขับเคลื่อนโดยการใช้ข้อมูลและการวิเคราะห์ที่เพิ่มขึ้นเพื่อขับเคลื่อนการตัดสินใจในองค์กรทุกขนาด

เงินเดือนและค่าตอบแทน

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลมักได้รับค่าตอบแทนสูงเมื่อเทียบกับนักวิเคราะห์ข้อมูล ซึ่งสะท้อนถึงทักษะและความเชี่ยวชาญขั้นสูงที่จำเป็นในการทำงานกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่และจัดการข้อมูลดิบ

จากข้อมูลของ Glassdoor เงินเดือนเฉลี่ย ทั่วประเทศสำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลในสหรัฐอเมริกาอยู่ที่ประมาณ 103,000 ดอลลาร์ต่อปี องค์กรหลายแห่งยังเสนอค่าตอบแทนเพิ่มเติมในรูปแบบต่างๆ สำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล เช่น โบนัส ทุน และผลประโยชน์อื่นๆ เช่น ประกันสุขภาพและค่าลาหยุด

โปรดทราบว่าค่าตอบแทนอาจแตกต่างกันไปขึ้นอยู่กับสถานที่ อุตสาหกรรม และประสบการณ์หลายปี

เส้นทางอาชีพ: นักวิเคราะห์ข้อมูล

โอกาสในการทำงาน

จากข้อมูลของ BLS การจ้างงานของนักวิเคราะห์การจัดการ (ซึ่งรวมถึงอาชีพนักวิเคราะห์ข้อมูล) คาดว่าจะเพิ่มขึ้น 11% ในช่วงปี 2020 ถึง 2030 เช่นเดียวกับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล แนวโน้มงานสำหรับนักวิเคราะห์ข้อมูลนั้นเป็นไปในเชิงบวกอย่างมากสำหรับอนาคตอันใกล้

เงินเดือนและค่าตอบแทน

ค่าตอบแทนสำหรับนักวิเคราะห์ข้อมูลอาจแตกต่างกันไปตามปัจจัยต่างๆ เช่น ประสบการณ์ อุตสาหกรรม และสถานที่ นักวิเคราะห์ข้อมูลระดับเริ่มต้นมักจะได้รับเงินเดือนที่ต่ำกว่า พวกเขาสามารถคาดหวังว่าค่าจ้างของพวกเขาจะเพิ่มขึ้นเมื่อทักษะและความเชี่ยวชาญของพวกเขาพัฒนาขึ้นเมื่อเวลาผ่านไป

ในแง่ของเงินเดือน ค่าเฉลี่ยระดับประเทศสำหรับตำแหน่งนักวิเคราะห์ข้อมูลในสหรัฐอเมริกาอยู่ที่ประมาณ 65,850 ดอลลาร์ต่อปีตามข้อมูลของ Glassdoor

โอกาสในการทำงานและค่าตอบแทนสำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและนักวิเคราะห์ข้อมูลมีแนวโน้มที่ดี แต่คุณจะตัดสินใจได้อย่างไรว่าอาชีพใดเหมาะกับคุณ เราจะพิจารณาปัจจัยที่ต้องพิจารณาในหัวข้อถัดไป

เลือกเส้นทางที่เหมาะกับคุณ

การตัดสินใจเลือกเส้นทางอาชีพที่เหมาะกับคุณอาจรู้สึกหวาดหวั่น แต่ให้คิดว่าเป็นโอกาสอันน่าตื่นเต้นในการสำรวจโลกแห่งข้อมูลอันมหัศจรรย์นี้!

ทั้งสองสาขานี้อาจดูคล้ายกันเมื่อมองแวบแรก และในทางเดียวกันก็เหมือนกัน แต่ต้องใช้ชุดทักษะที่แตกต่างกันและนำเสนอเส้นทางอาชีพที่ไม่เหมือนใคร

ด้วยข้อมูลและคำแนะนำที่ถูกต้อง คุณสามารถเลือกเส้นทางที่เหมาะกับทักษะ ความสนใจ และเป้าหมายในอาชีพของคุณได้ดีที่สุด

ในส่วนนี้ เราจะให้เคล็ดลับและข้อมูลเชิงลึกเพื่อช่วยคุณดำเนินการตัดสินใจนี้และเลือกเส้นทางที่เหมาะสมสำหรับคุณ

ปัจจัยที่ต้องพิจารณา

เมื่อพิจารณาอาชีพด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลหรือการวิเคราะห์ข้อมูล สิ่งสำคัญคือต้องคิดถึงทักษะ ความสนใจ และเป้าหมายในอาชีพของคุณ

ต่อไปนี้คือปัจจัยบางประการที่ต้องพิจารณา:

1. ทักษะทางเทคนิค : โดยทั่วไปแล้วนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลต้องการทักษะทางเทคนิคขั้นสูง เช่น การเขียนโปรแกรม การเรียนรู้ของเครื่อง และเทคโนโลยีบิ๊กดาต้า หากคุณสนุกกับการทำงานกับข้อมูลดิบและเข้าใจพื้นฐานของภาษาโปรแกรมเช่น Python และ R อาชีพนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลอาจเหมาะสม ในทางกลับกัน นักวิเคราะห์ข้อมูลอาจให้ความสำคัญกับการวิเคราะห์ทางสถิติ การแสดงข้อมูลเป็นภาพ และทักษะ Excel
2. การศึกษาและภูมิหลัง : นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลมักมีปริญญาขั้นสูงในสาขาต่างๆ เช่น วิทยาการคอมพิวเตอร์ สถิติ หรือคณิตศาสตร์ นักวิเคราะห์ข้อมูลอาจมีวุฒิการศึกษาในสาขาต่างๆ เช่น ธุรกิจ เศรษฐศาสตร์ หรือสถิติ แต่ยังสามารถมาจากภูมิหลังที่หลากหลายโดยไม่มีประสบการณ์มาก่อน
3. บทบาทและความรับผิดชอบ : นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลมักรับผิดชอบในการริเริ่มเชิงกลยุทธ์และซับซ้อน เช่น การพัฒนาแบบจำลองเชิงคาดการณ์หรือการสร้างอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่อง บทบาทของนักวิเคราะห์ข้อมูลมุ่งเน้นไปที่การดำเนินงานในแต่ละวันและการให้ข้อมูลเชิงลึกแก่ผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย
4. แนวโน้มงานและเงินเดือน:ทั้งนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและนักวิเคราะห์ข้อมูลมีโอกาสในการทำงานที่แข็งแกร่งและเงินเดือนที่แข่งขันได้ แต่แนวโน้มงานและเงินเดือนที่เฉพาะเจาะจงอาจแตกต่างกันไปขึ้นอยู่กับอุตสาหกรรม สถานที่ และประสบการณ์หลายปี

เป็นความคิดที่ดีที่จะขอคำแนะนำจากที่ปรึกษาหรือเครือข่ายกับผู้เชี่ยวชาญในแต่ละสาขาเพื่อทำความเข้าใจบทบาทเฉพาะให้ดียิ่งขึ้น

ในท้ายที่สุด เส้นทางที่ถูกต้องสำหรับคุณจะขึ้นอยู่กับเป้าหมายและแรงบันดาลใจของแต่ละคน

ข้อดีอย่างหนึ่งเกี่ยวกับทักษะด้านข้อมูลก็คือสามารถนำไปใช้ในอุตสาหกรรมส่วนใหญ่ได้ ลองดูสิ

อุตสาหกรรมใดต้องการผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูลที่มีทักษะ

สาขาวิทยาศาสตร์ข้อมูลและการวิเคราะห์ข้อมูลเป็นที่ต้องการสูงในอุตสาหกรรมและประเภทบริษัทที่หลากหลาย

ต่อไปนี้คือตัวอย่างบางส่วนของอุตสาหกรรมที่จ้างนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและนักวิเคราะห์ข้อมูลโดยทั่วไป:

• การเงินและการธนาคาร:อุตสาหกรรมการเงินและการธนาคารพึ่งพาการวิเคราะห์ข้อมูลอย่างมากในการระบุแนวโน้ม ประเมินความเสี่ยง และตัดสินใจทางธุรกิจอย่างรอบรู้ นักวิเคราะห์ธุรกิจเป็นที่ต้องการสูง
• การดูแลสุขภาพ:องค์กรด้านการดูแลสุขภาพใช้วิทยาศาสตร์ข้อมูลและการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อปรับปรุงผลลัพธ์ของผู้ป่วย จัดการทรัพยากร และขับเคลื่อนนวัตกรรมในการวิจัยทางการแพทย์
• อีคอมเมิร์ซ:บริษัทอีคอมเมิร์ซใช้การวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อทำความเข้าใจพฤติกรรม ความชอบ และพฤติกรรมการซื้อของลูกค้าให้ดียิ่งขึ้น เพื่อปรับปรุงกลยุทธ์ทางการตลาดและการขาย
• การตลาดและการโฆษณา:บริษัทการตลาดและโฆษณาใช้การวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อวัดประสิทธิภาพของแคมเปญ ระบุผู้ชมเป้าหมาย และปรับกลยุทธ์ทางการตลาดให้เหมาะสม มีการลงประกาศงานจำนวนมากในสาขานี้ และผู้จัดการการจ้างงานมักจะมองหาบุคลากรที่มีความสามารถใหม่อยู่เสมอ
• เทคโนโลยี:บริษัทเทคโนโลยีใช้วิทยาการข้อมูลและการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อพัฒนาผลิตภัณฑ์และบริการใหม่ ปรับปรุงประสบการณ์ผู้ใช้ คิดค้นโซลูชันในโลกแห่งความเป็นจริง และระบุพื้นที่สำหรับนวัตกรรมและการเติบโต

วิทยาการข้อมูลและการวิเคราะห์ข้อมูลเป็นหน้าที่ที่สำคัญในหลากหลายอุตสาหกรรม ซึ่งตีความข้อมูลจำนวนมหาศาลเพื่อขับเคลื่อนการตัดสินใจทางธุรกิจ ปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้า และสร้างความได้เปรียบในการแข่งขัน

มีโอกาสในการจ้างงานในบริษัทประเภทต่างๆ รวมถึงสตาร์ทอัพ บริษัทขนาดใหญ่ บริษัทที่ปรึกษา และหน่วยงานรัฐบาล

การทำความเข้าใจกับอุตสาหกรรมและประเภทบริษัทที่หลากหลายซึ่งต้องอาศัยผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูลเป็นสิ่งสำคัญสำหรับบุคคลที่ต้องการสร้างอาชีพที่ประสบความสำเร็จในสาขาเหล่านี้

สิ่งสำคัญคือต้องทราบว่าทั้งสองสาขากำลังพัฒนาและมีแนวโน้มที่เกิดขึ้นใหม่ซึ่งควรค่าแก่การพิจารณา

เทรนด์ใหม่ – อนาคตของงานด้านข้อมูล

นอกจากประเภทอุตสาหกรรมแล้ว ให้พิจารณาแนวโน้มที่เกิดขึ้นใหม่ในด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลและการวิเคราะห์ข้อมูลซึ่งกำลังเปลี่ยนแปลงภูมิทัศน์ของทั้งสองสาขา

ต่อไปนี้เป็นแนวโน้มปัจจุบันที่กำลังกำหนดอนาคตของวิทยาศาสตร์ข้อมูลและการวิเคราะห์ข้อมูล:

1. ปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่อง : AI และการเรียนรู้ของเครื่องกำลังถูกนำมาใช้มากขึ้นในด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลและการวิเคราะห์ข้อมูล เพื่อทำให้การประมวลผลข้อมูลเป็นไปโดยอัตโนมัติ ระบุรูปแบบ และคาดการณ์ เทคโนโลยีเหล่านี้มีศักยภาพในการปฏิวัติอุตสาหกรรมตั้งแต่การดูแลสุขภาพไปจนถึงการเงินไปจนถึงการตลาด
2. การประมวลผลแบบคลาวด์:การประมวลผลแบบคลาวด์ทำให้การจัดเก็บ จัดการ และวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากง่ายขึ้นและคุ้มค่ามากขึ้น เนื่องจากโครงสร้างพื้นฐานและเทคโนโลยีระบบคลาวด์มีการปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง จึงคาดว่าการวิเคราะห์ข้อมูลบนระบบคลาวด์และการเรียนรู้ของเครื่องจะแพร่หลายมากขึ้น
3. จริยธรรมของข้อมูลและความเป็นส่วนตัว:เมื่อมีการรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลมากขึ้นเรื่อยๆ ความกังวลเกี่ยวกับจริยธรรมของข้อมูลและความเป็นส่วนตัวจึงมาอยู่ในระดับแนวหน้า นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลและนักวิเคราะห์กำลังถูกเรียกร้องเพื่อให้แน่ใจว่ามีการใช้ข้อมูลอย่างมีจริยธรรมและมีความรับผิดชอบ และดำเนินมาตรการเพื่อปกป้องข้อมูลที่ละเอียดอ่อน
4. Internet of Things (IoT): IoT หมายถึงเครือข่ายของอุปกรณ์และเซ็นเซอร์ที่เชื่อมต่อถึงกันซึ่งรวบรวมและแบ่งปันข้อมูล ด้วยการนำเทคโนโลยี IoT มาใช้เพิ่มมากขึ้น นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและนักวิเคราะห์มีความต้องการเพิ่มขึ้น ซึ่งสามารถจัดการและวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมหาศาลที่สร้างโดยอุปกรณ์เหล่านี้ได้
5. การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) : NLP เป็นแขนงหนึ่งของAIที่เน้นการโต้ตอบระหว่างมนุษย์กับคอมพิวเตอร์โดยใช้ภาษาธรรมชาติ เมื่อเทคโนโลยี NLP ก้าวหน้าขึ้น จึงคาดว่าจะมีผลกระทบอย่างมากต่อการวิเคราะห์ข้อมูล โดยเฉพาะอย่างยิ่งในด้านต่างๆ เช่น การวิเคราะห์ความรู้สึกและการพัฒนาแชทบอท

ด้วยการติดตามข่าวสารล่าสุดเกี่ยวกับแนวโน้มที่เกิดขึ้นใหม่ในด้านวิทยาการข้อมูลและการวิเคราะห์ข้อมูล ผู้เชี่ยวชาญในสาขาเหล่านี้สามารถวางตำแหน่งตัวเองเพื่อความสำเร็จได้ดีขึ้นและเป็นผู้นำในอุตสาหกรรมที่มีการเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วและมีการพัฒนาอย่างต่อเนื่อง

อย่าลืมตรวจสอบLinkedIn ของเรา เพื่อตามทันเทรนด์ข้อมูลล่าสุด

บรรทัดล่าง

ในโลกของข้อมูล ทั้งนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและนักวิเคราะห์ข้อมูลมีบทบาทเต็มเวลาที่สำคัญในธุรกิจ แม้ว่าทั้งสองจะมีความคล้ายคลึงกัน แต่ก็มีความแตกต่างที่ชัดเจนในแง่ของความรับผิดชอบและทักษะที่จำเป็น

นักวิเคราะห์ข้อมูลมุ่งเน้นที่การทำงานกับข้อมูลที่มีโครงสร้างเป็นหลักเพื่อแก้ปัญหาทางธุรกิจที่จับต้องได้โดยใช้ภาษาโปรแกรม SQL, R หรือ Python, เครื่องมือสร้างภาพข้อมูล และการวิเคราะห์ทางสถิติ ช่วยให้องค์กรระบุแนวโน้มและรับข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูล

ในทางกลับกัน นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลมีส่วนร่วมมากกว่าในการเขียนโปรแกรมเครื่องจักร เพิ่มประสิทธิภาพระบบ และสร้างเฟรมเวิร์กและอัลกอริทึมสำหรับการรวบรวมข้อมูลที่ใช้งานได้ หน้าที่หลักของพวกเขาคือการรวบรวมข้อมูลและออกแบบโซลูชันที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลที่มีประสิทธิภาพ

แม้ว่าคำบรรยายลักษณะงานทั้งสองจะทำงานภายในขอบเขตของข้อมูลขนาดใหญ่ แต่การระบุเส้นทางที่ถูกต้องนั้นขึ้นอยู่กับความสนใจ ทักษะ และเป้าหมายในอาชีพของคุณ ไม่ว่าคุณจะเลือกเส้นทางใด ทั้งนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและนักวิเคราะห์ข้อมูลต่างก็เป็นอาชีพที่เป็นที่ต้องการ ทำให้พวกเขาเป็นตัวเลือกที่น่าตื่นเต้นและคุ้มค่าสำหรับผู้ที่สนใจทำงานกับข้อมูล

หากต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับหนึ่งในเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลที่เราชื่นชอบ โปรดดูวิดีโอด้านล่าง

ขอให้โชคดีกับการหางานของคุณ!

ยังไม่แน่ใจเกี่ยวกับอาชีพด้านข้อมูล ทดสอบน้ำ และ .