มือใหม่อยากเป็น Data Analyst หรือ Data Scientist เริ่มที่ตรงไหน?
สำหรับ Data Analyst และ Data Scientist จะมีทักษะที่ทับซ้อนกันหลายด้าน แต่ก็มีจุดแตกต่างที่ชัดเจนเช่นกัน สรุปทักษะที่จำเป็นของทั้งสองสายงาน โดยแยกให้เห็นอย่างชัดเจน ดังนี้
🔍 ทักษะที่จำเป็นสำหรับ Data Analyst
1) การจัดการข้อมูล (Data Wrangling)
- การทำความสะอาด ปรับรูปแบบ และเตรียมข้อมูล
- ใช้เครื่องมือ เช่น: Excel, SQL, Python (Pandas), Power Query
2) ความสามารถในการวิเคราะห์ (Analytical Thinking)
- วิเคราะห์แนวโน้ม ความสัมพันธ์ และหา insights จากข้อมูล
- สร้างสมมติฐานและตรวจสอบด้วยข้อมูลจริง
3) การใช้เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูล
- SQL (query ข้อมูลจาก database)
- Excel (PivotTable, VLOOKUP, etc.)
- Power BI หรือ Tableau (Data Visualization)
- Python หรือ R (พื้นฐานการวิเคราะห์)
4) การสร้างรายงานและการสื่อสารข้อมูล (Data Communication)
- สื่อสารผลวิเคราะห์ให้เข้าใจง่าย
- ทำ dashboard/report ที่ชัดเจนและตอบโจทย์ธุรกิจ
5) พื้นฐานด้านสถิติ
- การแจกแจง ความน่าจะเป็น ค่าเฉลี่ย ค่าส่วนเบี่ยงเบน
- การทดสอบสมมติฐาน (Hypothesis Testing)
🧠 ทักษะที่จำเป็นสำหรับ Data Scientist
1) Programming ขั้นสูง
- Python หรือ R (เน้นการทำ Machine Learning)
- ใช้ไลบรารีเช่น Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, XGBoost
2) Mathematics & Statistics
- ความเข้าใจเชิงลึกใน Linear Algebra, Calculus, Probability
- Modeling และการประเมินผลโมเดล
3) Machine Learning
- Supervised/Unsupervised Learning
- Feature Engineering, Hyperparameter Tuning, Model Evaluation
4) Big Data Tools (สำหรับระดับสูง)
- Spark, Hadoop, SQL-on-Big-Data เช่น BigQuery, Hive
5) Data Engineering (พื้นฐาน)
- การดึง/แปลงข้อมูลจากหลายแหล่ง
- การออกแบบ pipeline สำหรับการ Train model
6) Domain Knowledge
- เข้าใจปัญหาทางธุรกิจ เพื่อหาแนวทางในการแก้ด้วย AI/Data
7) Communication & Storytelling
- อธิบายโมเดล/ผลลัพธ์ให้ Stakeholders เข้าใจ
- เล่าเรื่องจากข้อมูล (Data Storytelling)
🎯 สรุปเปรียบเทียบ
|
ทักษะ |
Data Analyst ✅ |
Data Scientist ✅ |
|
Excel / SQL |
✅ สูงมาก |
✅ พอใช้ได้ |
|
Data Visualization |
✅ สูงมาก |
✅ ปานกลาง |
|
Python / R |
✅ พื้นฐาน |
✅ ขั้นสูง |
|
สถิติพื้นฐาน |
✅ สูงมาก |
✅ สูงมาก |
|
Machine Learning |
❌ ไม่จำเป็น |
✅ จำเป็นมาก |
|
การสื่อสารผลวิเคราะห์ |
✅ สำคัญ |
✅ สำคัญ |
|
การเข้าใจปัญหาธุรกิจ |
✅ สูง |
✅ สูง |
|
ความเข้าใจในคณิตศาสตร์ลึก |
❌ ไม่จำเป็น |
✅ จำเป็นมาก |
👨🏻💻 สนใจพัฒนาทักษะ Python เพื่อเป็น Data Analyst/ Data Scientist มืออาชีพ ลงทะเบียนได้ที่
