ในซีรีย์มือใหม่สาย Data นี้ มารู้จักกับข้อมูลประเภทที่แตกต่างกัน Structured vs Unstructured vs Semi-Structured และตัวอย่าง
ความเป็นมาของ Data Analytics ว่าเกิดขึ้นมาได้อย่างไร และยกตัวอย่างเครื่องมือ Data Analytics ที่น่าสนใจมาให้ได้ศึกษากัน ตั้งแต่ยุค 1.0 แบบไม่มี BI, Data Engineer เข้ามาช่วย จนถึงยุค 4.0 ที่มีครบทุกอย่าง
เมื่อการทำงานในสายงาน Data ต้องเผชิญกับความท้าทายมากมาย ไม่ว่าจะเป็นจัดการข้อมูลที่ซับซ้อนและเต็มไปด้วยความละเอียด การทำงานให้เข้ากับทีมอย่างราบรื่น รวมถึงการสื่อสารกับคนอื่นอย่างเข้าใจไม่หยุมหัวกันน การมีชีวิตที่มีความสมดุลกับการพักผ่อนก็เป็นเรื่องที่มองข้ามไม่ได้ มาคุยกับ 5 คนไทยในสายงาน Data เรื่องนี้กัน
การทำ Big Data Project ตั้งแต่ต้นจนจบนั้นเป็นอย่างไร ในทีมจะต้องมีใครบ้าง แต่ละคนมีหน้าที่อย่างไรบ้าง มาดูกัน
แนะนำวิธีการเตรียมตัวสำหรับคนอยากย้ายสายมาทำงานด้าน Data ในแบบฉบับเข้าใจง่าย คนจบไม่ตรงสายก็อ่านได้ เข้าใจง่ายสุดๆ
อาชีพ Data Analyst หรือ “นักวิเคราะห์ข้อมูล” เป็นอาชีพที่โฟกัสในการช่วยธุรกิจค้นหาสิ่งที่ซ่อนอยู่ในข้อมูล หรือ Insight มาดูกันว่าถ้าอยากทำอาชีพนี้ ต้องเรียนอะไร
Data Scientist นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล กับ Data Analyst นักวิเคราะห์ข้อมูล มีชื่อที่คล้ายกันก็จริง แต่ 2 อาชีพนี้ทำงานคนละด้านกัน ใช้ทักษะแตกต่างกัน
มารู้จักความแตกต่างของงาน Business Analytics (BA) และงาน Data Scientist (DS) กันครับ บทความนี้ยังแนะนำสกิลต่าง ๆ ที่ต้องเรียนสำหรับแต่ละสายอาชีพด้วยครับ
คนมักเข้าใจว่า การจะเป็น Data Scientist ต้องเก่งทั้ง Hacking (การเขียนโปรแกรม), Maths & Statistics (คณิตศาสตร์), และ Substantive (ด้านธุรกิจ)
© Copyright 2018 - Present: DATATH. All rights reserverd.
เราใช้คุกกี้เพื่อพัฒนาประสิทธิภาพ และประสบการณ์ที่ดีในการใช้เว็บไซต์ของคุณ คุณสามารถศึกษารายละเอียดได้ที่ นโยบายความเป็นส่วนตัว และสามารถจัดการความเป็นส่วนตัวเองได้ของคุณได้เองโดยคลิกที่ ตั้งค่า