Sign in Subscribe

Data Scientist

Data Scientist ยังจำเป็นไหมในยุค Generative AI

Data Scientist ยังจำเป็นไหมในยุค Generative AI

Generative AI จะเปลี่ยนงาน Data Scientist อย่างไร 1. โลกของ Data Science ในยุค Generative AI ในอดีต Data Scientist ต้องใช้เวลามากกับการเขียนโค้ด วิเคราะห์ข้อมูล และทำรายงาน แต่เมื่อ Generative AI เข้ามา หลายขั้นตอนสามารถทำได้เร็วขึ้นอย่างมาก วันนี้ AI สามารถช่วย

มือใหม่อยากเป็น Data Analyst หรือ Data Scientist เริ่มที่ตรงไหน?

มือใหม่อยากเป็น Data Analyst หรือ Data Scientist เริ่มที่ตรงไหน?

สำหรับ Data Analyst และ Data Scientist จะมีทักษะที่ทับซ้อนกันหลายด้าน แต่ก็มีจุดแตกต่างที่ชัดเจนเช่นกัน สรุปทักษะที่จำเป็นของทั้งสองสายงาน โดยแยกให้เห็นอย่างชัดเจน ดังนี้ 🔍 ทักษะที่จำเป็นสำหรับ Data Analyst 1) การจัดการข้อมูล

เปลี่ยนมือใหม่ให้กลายเป็น Data Scientist ด้วย AI

เปลี่ยนมือใหม่ให้กลายเป็น Data Scientist ด้วย AI

Generative AI หรือ Gen AI เข้ามามีบทบาทอย่างมากในการพัฒนาและเรียนรู้เรื่องต่างๆ รวมถึงการเข้าสู่สายงาน Data Science ✅ ขั้นตอนการใช้ Gen AI เพื่อเข้าสู่สาย Data Science 1. วางแผนการเรียนรู้ด้วย AI * ใช้ Gen AI ช่วยสร้าง Learning Plan * ตัวอย่าง Prompt: สร้

จัดการกับ Outliers

จัดการกับ Outliers

Garbage in, garbage out. ค่าผิดปกติ (Outliers) จำเป็นต้องถูกจัดการ ก่อนนำข้อมูลไปสร้าง Machine Learning Model ตัวอย่างการจัดการกับค่า Outliers โดยใช้ Python code ดังนี้ import numpy as np import pandas as pd from scipy import stats # ข้อมูลตัวอย่าง

Data Scientist in 2030

Data Scientist in 2030

การคาดการณ์บทบาทของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลในปี 2030 อาจเป็นเรื่องที่ยาก เนื่องจากเทคโนโลยีมีการพัฒนาอย่างรวดเร็ว อย่างไรก็ตาม แนวโน้มและทักษะที่ต้องการอาจจะเป็น 1. การทำงานร่วมกับ AI ขั้นสูง * การพัฒนาและปรับแต่งโมเดล AI ที่ซับซ้อนมากขึ้น * การตีความและอธิบายผลลัพธ์

DevOps และ DataOps

DevOps และ DataOps

ความหมายและความแตกต่างระหว่าง DevOps และ DataOps DevOps DevOps คือแนวทางปฏิบัติที่รวมการพัฒนาซอฟต์แวร์ (Dev - Development) และการปฏิบัติการด้านไอที (Ops - Operations) เข้าด้วยกัน เป้าหมายหลักของ DevOps คือ 1. การส่งมอบซอฟต์แวร์ที่เร็วขึ้น 2. การปรับปรุงการทำงานร่วมกั

โอกาสในงาน Data Analytics

โอกาสในงาน Data Analytics

อาชีพด้านการวิเคราะห์ข้อมูลเกี่ยวข้องกับการใช้ข้อมูลเพื่อประกอบการตัดสินใจและกำหนดกลยุทธ์ทางธุรกิจ ภาพรวม: นักวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analyst) ทำหน้าที่ รวบรวม ประมวลผล และวิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อระบุ trends, pattern, และ business insights โดยใช้เครื่องมือและเทคนิ