Sign in Subscribe

Data Scientist

DA / BA / DS ต่างกันอย่างไร

DA / BA / DS ต่างกันอย่างไร

นักวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analyst หรือ DA): * มุ่งเน้นการรวบรวม ประมวลผล และวิเคราะห์ข้อมูล * ใช้วิธีการทางสถิติในการตีความชุดข้อมูล * สร้าง Dashboards และ Reports * โดยทั่วไปทำงานกับข้อมูลที่มีโครงสร้าง (Structured data) * ใช้เครื่องมือเช่น

อยากเป็น Data Scientist (2/2)

อยากเป็น Data Scientist (2/2)

7 Soft Skills ที่ Data Scientist ต้องรู้ 1. Communication & Storytelling การสื่อสารเป็นสิ่งสำคัญ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อทำงานในด้านเทคนิค Data Scientist ต้องสามารถสื่อสารแนวคิดทางเทคนิคเหล่านี้กับ Stakeholders กลุ่มที่เป็น Non-technical Skills เพื่ออธิบายข้อมูลเชิงลึก (Insights) สิ่งที

อยากเป็น Data Scientist (1/2)

อยากเป็น Data Scientist (1/2)

7 Hard Skills ที่ Data Scientist ต้องรู้ 1. Programming Language Data Scientist จำเป็นต้องรู้ Programming Language หากยังไม่รู้ภาษาใดเลย ภาษา Python ถือเป็นตัวเลือกที่น่าสนใจ และ เป็นภาษาที่ได้รับความนิยมอันหนึ่งที่ Data Scientist ใช้งาน นอกเหนือไปจากนั้น อาจเป็น R,

ความแตกต่างระหว่าง Normalization และ Standardization

ความแตกต่างระหว่าง Normalization และ Standardization

โดยปกติ เราจะทำงานกับ Features ที่หลากหลาย ใน Scale ที่แตกต่างกัน ซึ่งต้องมีการทำ Data Processing ใน Blog นี้ จะพูดถึง เทคนิคในการทำ Feature Scaling คือ Normalization และ Standardization Data Normalization คือ อะไร * วิธีการทำ Data Preparation ที่นิยมวิธีหนึ่ง คื

Data Scientist ทำงานอย่างไร?

Data Scientist ทำงานอย่างไร?

เพื่อที่จะรู้ว่า Data Scientist ทำงานอย่างไร? สามารถทำความเข้าใจได้จาก Data Science Workflow ดังนี้ 1. กำหนดปัญหา (Problem Statement) 2. รวบรวมข้อมูล (Data Collection) 3. ทำความสะอาดข้อมูล (Data Cleaning) 4. วิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจ (Exploratory Data Analysis, EDA) 5. สร้าง Model (Modeling)

Become an efficient "Data Scientist"

Become an efficient "Data Scientist"

* มีบทความมากมายเกี่ยวกับวิธีการทำงานให้มีประสิทธิภาพมากขึ้น แต่เราจะไม่เน้นที่เรื่องนี้ เพราะแนวคิดการเพิ่ม Productivity บางครั้งอาจสร้าง ความกดดัน หรือ ความเหนื่อยล้า มากจนเกินไป * Efficiency เป็นแนวคิดที่มาพร้อมกับ Flexibility โดยทำแต่ละสถานการณ์ให้เกิดประโยชน์สูงสุด แต่

Data Scientist Interview Q/A

Data Scientist Interview Q/A

ตัวอย่าง 10 คำถามด้านเทคนิคเรื่อง Machine Learning ที่พบบ่อยในการสัมภาษณ์งานตำแหน่ง Data Scientist 1) อธิบาย Linear Regression Model และ สมมติฐานในการนำไปใช้งาน Regression ถือเป็น Supervised Learning อันหนึ่ง โดยที่ Model ได้รับการ Train จาก Data ที่มี Target (หรือ