ในช่วงสุดท้ายของภาพยนตร์เรื่อง Hidden Figures ที่เสนอชื่อเข้าชิงรางวัลออสการ์นักคณิตศาสตร์ Katherine Johnson ได้รับการเรียกให้ตรวจสอบการคำนวณหาพิกัดแลนดิ้งของแคปซูลอวกาศของ John Glenn, เฟรนด์ 7 เทคโนโลยีเพิ่งเปลี่ยนคอมพิวเตอร์ของมนุษย์ ก่อนการถือกำเนิดของระบบคอมพิวเตอร์ แต่ข้อมูลจากเครื่องมีความคลาดเคลื่อนที่จำเป็นต้องแก้ไขโดยบุคคล
นั่นคือวิทยาศาสตร์ข้อมูลในปี 1961 วันนี้สิ่งต่าง ๆ เล็กน้อย ระบบรวบรวมข้อมูลที่ซับซ้อนช่วยให้ บริษัท ในทุกภาคส่วนเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับธุรกิจลูกค้าและกลุ่มเป้าหมายในอนาคต แต่เหมือนใน Hidden Figures ผู้คนยังคงต้องการค้นหาความจริงที่สำคัญจากภายในข้อมูล
นี่คือวิธีการที่เราใช้วิทยาศาสตร์ข้อมูลทุกวันและทักษะที่จำเป็นที่คุณต้องประสบความสำเร็จในฐานะนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลวิศวกรหรือนักวิเคราะห์
วิทยาศาสตร์ข้อมูลอยู่ทุกที่
ศักยภาพของนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลที่เกินกว่าอุตสาหกรรมการเงินและเทคโนโลยีกำลังเฟื่องฟู ไมเคิลกัลวินผู้อำนวยการบริหารของ Data Science Corporate Training for Metis ซึ่งเป็น บริษัท ฝึกอบรมด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ทำงานร่วมกับบุคคลและธุรกิจกล่าวว่า“ มีความตระหนักที่เพิ่มขึ้นในทุกภาคส่วนที่ทักษะด้านข้อมูลเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการแข่งขันและปรับปรุงในตลาดปัจจุบัน .
คิดเกี่ยวกับคุกกี้ ไม่ใช่ไม่ใช่เครื่องมือที่คุณใช้ในการรีดนม - เครื่องมือที่มีประสิทธิภาพในการรวบรวมข้อมูลที่ช่วยให้นักวิเคราะห์ข้อมูลนักวิทยาศาสตร์และวิศวกรเรียนรู้เกี่ยวกับนิสัยเว็บของผู้บริโภคและแจ้งอัลกอริทึมรอบตัว -of-that ?!” โฆษณาที่เราแสดงบน Facebook เป้าหมายของพวกเขา? เพื่อประเมินความสนใจและพฤติกรรมของผู้บริโภคและใช้การวิเคราะห์เหล่านั้นเพื่อช่วยในการตัดสินใจทางธุรกิจที่สำคัญ - สำหรับ บริษัท ในทุกภาคส่วน
“ มีความรู้เกี่ยวกับวิทยาศาสตร์ข้อมูลในวงกว้างมากขึ้น ผลกระทบต่อทุกสิ่งตั้งแต่การซื้อของ Amazon ไปจนถึง Netflix binges วิทยาศาสตร์ข้อมูลกำลังสัมผัสผู้คนมากกว่าที่เคยเป็นมา” Galvin กล่าว
คุณพอดียังไง
ด้วยการเติบโตในสาขาวิทยาศาสตร์ข้อมูลมีการทับซ้อนเพิ่มขึ้นระหว่างบทบาทของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลนักวิเคราะห์ข้อมูลและผู้สร้างแบบจำลอง
แต่ตามดร. Flavio Villanustre รองประธานฝ่ายเทคโนโลยีและระบบ HPCC สำหรับโซลูชั่นความเสี่ยงของ LexisNexis ความแตกต่างระหว่างตำแหน่งต่าง ๆ นั้นมีความเป็นเอกลักษณ์จริง ๆ และเสนอโอกาสสำหรับผู้ที่มีพรสวรรค์ในพื้นที่เฉพาะ
“ นักวิเคราะห์ข้อมูลมีความเชี่ยวชาญในเทคนิคการจัดการข้อมูลซึ่งจำเป็นต้องมีการฝึกอบรมในทุกสิ่งตั้งแต่ภาษาคิวรีไปจนถึงโมเดลข้อมูลกราฟิก “ ในขณะเดียวกันผู้สร้างแบบจำลองวิเคราะห์ข้อมูลเชิงตัวเลขสำหรับสหสัมพันธ์และรูปแบบ”
เมื่อพูดถึงศาสตร์ข้อมูล Villanustre อธิบายว่าผู้สมัครในอุดมคติควรแสดงทักษะทั้งสองประเภทนี้ประกอบกับความรู้ด้านโดเมนและธุรกิจ “ นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลมักจะมีความรู้ที่ลึกกว่านักวิเคราะห์ข้อมูลเกี่ยวกับเทคนิคการเขียนโปรแกรมและความรู้ที่กว้างกว่าผู้สร้างแบบจำลองทางสถิติเกี่ยวกับวิธีการวิเคราะห์ข้อมูลโดยใช้เทคนิคที่ซับซ้อนมากขึ้น”
เมื่อนำไปใช้กับตำแหน่งเหล่านี้สิ่งสำคัญคือให้สังเกตว่างานที่ บริษัท ต้องการทำจริงๆ
“ ข่าวลือเรื่องวิทยาศาสตร์ข้อมูลส่งผลให้หลาย บริษัท ว่าจ้างนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลให้ทำงานของนักวิเคราะห์ข้อมูลซึ่งจบลงด้วยการชำระล้างและเตรียมข้อมูลและใช้เวลาน้อยมากในการทำวิทยาศาสตร์ข้อมูลจริง” นิคเครเมอร์ผู้อำนวยการอาวุโสฝ่ายข้อมูลและ Analytics อธิบาย SSA & Company บริษัท ที่ปรึกษาด้านการจัดการที่เชี่ยวชาญในการแปลงการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่เป็นการดำเนินงานสำหรับ บริษัท ต่างๆ
เครื่องมือใหม่ที่อนุญาตให้สร้างแบบจำลองการวิเคราะห์โดยผู้ที่มีระดับความเชี่ยวชาญต่ำกว่าดังนั้นทักษะที่เกี่ยวข้องเช่นความรู้ทางธุรกิจและทักษะการสื่อสารที่มีประสิทธิภาพจึงเป็นสิ่งสำคัญในการแยกผู้หางานออกจากกัน เมื่อทำการสัมภาษณ์ต้องแน่ใจว่าได้ถามคำถามเพื่อให้ชัดเจนว่า บริษัท กำลังค้นหาอะไร - จากนั้นแสดงจุดแข็งของคุณตามนั้น
ออฟฟิศของเรา
สิ่งที่คุณต้องประสบความสำเร็จ
สุภาษิตโบราณที่เกี่ยวกับการไม่เห็นป่าไม้เป็นสิ่งสำคัญที่ต้องจดจำเมื่อทำงานเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลนักวิเคราะห์หรือวิศวกร ในขณะที่ความถูกต้องของข้อมูลหลักเป็นสิ่งสำคัญดังนั้นการยอมรับภาพรวมของปัญหาที่ บริษัท คาดหวังที่จะแก้ไข
“ มีแนวโน้มที่นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลจะทำสิ่งที่ซับซ้อนและถูกดูดเข้าไปในหลุมดำของรายละเอียด” Galvin เตือน “ พวกเขาควรคิดถึงปัญหาทางธุรกิจที่พวกเขากำลังพยายามแก้ไข, ได้งานมาแล้วทำซ้ำ”
ยิ่งกว่านั้นความสนใจในสิ่งที่คุณกำลังทำ - เป็นจริงของงานใด ๆ - เป็นสิ่งสำคัญเช่นกัน
“ บริษัท ต่างๆทำงานกับข้อมูลประเภทต่างๆ (เช่นรูปภาพข้อความและข้อมูลทางการเงิน) ในปัญหาที่แตกต่างกัน คุณต้องมีความสนใจและเข้าใจข้อมูลประเภทที่คุณจะทำงานด้วยเพื่อที่จะประสบความสำเร็จ” กัลวินกล่าว “ ตัวอย่างเช่นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ทำงานกับภาพทางการแพทย์ไม่ใช่แพทย์ แต่ผู้ใช้หรือลูกค้าของพวกเขาจะเป็นหมอ คุณสามารถเข้าใจปัญหาที่พวกเขากำลังพยายามแก้ไขหรือไม่ คุณสนใจที่จะแก้ปัญหาเหรอ?”
แล้วก็มีการสื่อสาร นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลนักวิเคราะห์และวิศวกรพูดภาษาของตนเอง แต่เพื่อให้ประสบความสำเร็จในสถานที่ทำงานคุณจะต้องสามารถสื่อสารกับผู้ที่จะใช้และได้รับประโยชน์จากทักษะของคุณอย่างชัดเจนที่สุด
“ การร่วมมือกับผู้มีส่วนได้เสียทางธุรกิจมีความสำคัญมากขึ้นเรื่อย ๆ ” เครเมอร์กล่าว
วิทยาศาสตร์ข้อมูลและอาชีพที่เกี่ยวข้องมาไกลจากทศวรรษ 1960 เมื่อนาซ่าต้องการคอมพิวเตอร์มนุษย์เพื่อควบคุมและตรวจสอบการทำงานของเครื่องคอมพิวเตอร์ใหม่ แต่จิตใจที่ชาญฉลาดสนใจว่าข้อมูลสามารถกำหนดวิธีการที่เราใช้ชีวิตทำงานและทำธุรกิจยังคงมีความสำคัญเท่าที่เคยมีมาโดยไม่ต้องมีผู้เชี่ยวชาญจากมนุษย์ในการแปลความหมายของข้อมูลและผลลัพธ์วิทยาศาสตร์ข้อมูลอาจถูกนำไปใช้ในทางที่ผิด
