7 เหตุผลที่คุณไม่ควรเป็น Data Scientist – KDnuggets

รูปภาพโดยบรรณาธิการ
 

คุณเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ต้องการหรือไม่? หากเป็นเช่นนั้น คุณคงเคยเห็นหรือเคยได้ยินหลายคนที่ประสบความสำเร็จในอาชีพด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล และคุณก็หวังว่าจะเปลี่ยนสักวันหนึ่งเช่นกัน

มีหลายสิ่งที่น่าตื่นเต้นเกี่ยวกับการทำงานเป็นนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูล คุณสามารถ:

• สร้างทักษะทั้งด้านแข็งและด้านอ่อนที่สามารถถ่ายทอดข้ามโดเมนได้ 
• บอกเล่าเรื่องราวด้วยข้อมูล 
• ตอบคำถามทางธุรกิจด้วยข้อมูล
• สร้างแนวทางแก้ไขปัญหาทางธุรกิจที่มีประสิทธิภาพ 

และอีกมากมาย ถึงแม้จะฟังดูน่าตื่นเต้นก็ตาม การเป็นนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลก็มีความท้าทายไม่แพ้กัน แต่ความท้าทายเหล่านั้นมีอะไรบ้าง? 

ลองมาดูกันเถอะ

เมื่อคุณพัฒนาทักษะการเขียนโค้ดและทางเทคนิค คุณจะรู้สึกสบายใจกับการทำงานทั้งหมดด้วยตัวเอง แต่ในฐานะนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล คุณควรให้ความสำคัญกับการทำงานร่วมกันและการสื่อสาร เพราะวิทยาการข้อมูลไม่ได้เกี่ยวกับการถกเถียงเรื่องข้อมูลและการกระทืบตัวเลขแยกกัน 

คุณต้องทำงานร่วมกับมืออาชีพคนอื่นๆ ไม่ใช่แค่ในทีมเดียวกัน แต่บ่อยครั้งกับหลายทีม ดังนั้นความสามารถของคุณในการทำงานร่วมกันกับทีมและผู้มีส่วนได้ส่วนเสียที่หลากหลายจึงมีความสำคัญพอๆ กับทักษะทางเทคนิคของคุณ 

นอกจากนี้ คุณควรสามารถสื่อสารสิ่งที่คุณค้นพบและข้อมูลเชิงลึกกับผู้มีส่วนได้ส่วนเสียที่ไม่ใช่ด้านเทคนิค รวมถึงผู้นำทางธุรกิจด้วย

นิชา อารยา อาเหม็ดนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและนักเขียนด้านเทคนิคเล่าว่า:

“ในทีมวิทยาศาสตร์ข้อมูล คุณจะทำงานร่วมกับผู้เชี่ยวชาญด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลคนอื่นๆ ในแต่ละงาน ความรับผิดชอบของพวกเขา และวิธีการทำงานร่วมกัน นี่เป็นสิ่งสำคัญเนื่องจากคุณไม่ต้องการทำซ้ำงานที่ได้ทำไปแล้วและใช้เวลาและทรัพยากรมากขึ้น นอกจากนี้ ผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูลไม่ใช่คนเดียวที่คุณจะต้องร่วมงานด้วย คุณจะเป็นส่วนหนึ่งของทีมข้ามสายงาน รวมถึงผลิตภัณฑ์ การตลาด และผู้มีส่วนได้ส่วนเสียอื่นๆ”

– Nisha Arya Ahmed นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและนักเขียนด้านเทคนิค

หากคุณเป็นคนที่ชอบทำงานในโครงการต่างๆ ทำโครงการให้เสร็จสิ้น และจัดส่งไปสู่การผลิต คุณอาจไม่พบว่าอาชีพวิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นอาชีพที่คุ้มค่า

แม้ว่าคุณจะเริ่มโครงการโดยมีวัตถุประสงค์ชุดหนึ่ง—ปรับปรุงและปรับปรุงซ้ำๆ—คุณมักจะต้องเปลี่ยนขอบเขตของโครงการเมื่อเป้าหมายทางธุรกิจขององค์กรเปลี่ยนไป บางทีผู้มีส่วนได้ส่วนเสียอาจเห็นทิศทางใหม่ที่น่าหวัง

ดังนั้นคุณจะต้องจัดลำดับความสำคัญใหม่และแก้ไขขอบเขตของโครงการอย่างมีประสิทธิภาพ และในกรณีที่เลวร้ายที่สุด ให้ละทิ้งโครงการของคุณหากจำเป็น 

นอกจากนี้ ในช่วงเริ่มต้นธุรกิจ คุณมักจะต้องสวมหมวกหลายใบ ดังนั้นงานของคุณไม่ได้จบลงด้วยการสร้างแบบจำลอง แม้ว่าคุณจะปรับใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องกับการใช้งานจริงได้ คุณยังต้องตรวจสอบประสิทธิภาพของโมเดล ระวังการเคลื่อนตัว การถอยกลับ และฝึกโมเดลใหม่ตามความจำเป็น

อาบิด อาลี อาวัน, นักเขียน บรรณาธิการ และนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ KDnuggets แบ่งปัน:

“หากคุณทำงานที่บริษัท คุณอาจจะต้องสลับไปมาระหว่างหลายทีมและทำงานในโครงการต่างๆ พร้อมๆ กัน อย่างไรก็ตาม โครงการส่วนใหญ่ที่คุณทำอยู่อาจไม่ได้เข้าสู่การผลิตด้วยซ้ำ 

เนื่องจากลำดับความสำคัญของบริษัทอาจเปลี่ยนแปลงหรือผลกระทบของโครงการอาจไม่สำคัญเพียงพอ การสลับระหว่างทีมและโปรเจ็กต์อย่างต่อเนื่องอาจทำให้เหนื่อยล้า และคุณอาจรู้สึกไม่รู้ว่าคุณกำลังทำอะไรอยู่”

– Abid Ali Awan นักเขียน บรรณาธิการ และนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ KDnuggets

ดังนั้นการทำงานในโครงการวิทยาศาสตร์ข้อมูลจึงไม่ใช่กระบวนการตั้งแต่ต้นจนจบเชิงเส้นตรงที่คุณทำโครงการให้เสร็จและเดินหน้าต่อไป 

วันหนึ่งในชีวิตของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลในองค์กรสองแห่งที่แตกต่างกันอาจแตกต่างกันโดยสิ้นเชิง บทบาทของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล วิศวกรการเรียนรู้ของเครื่อง และวิศวกร MLOps มักจะมีฟังก์ชันการทำงานที่ทับซ้อนกันมากมาย

สมมติว่าคุณเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่สนใจการสร้างแบบจำลองการคาดการณ์เป็นอย่างมาก และคุณได้รับบทบาทเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลในองค์กรที่คุณสนใจ 

อย่างไรก็ตาม อย่าแปลกใจถ้าคุณใช้เวลาทั้งวันในการกระทืบตัวเลขในสเปรดชีตและจัดทำรายงาน หรือการดึงข้อมูลจากฐานข้อมูลโดยใช้ SQL คุณอาจคิดว่าการโต้เถียงข้อมูลด้วย SQL และการค้นหาคำตอบสำหรับคำถามทางธุรกิจจะเหมาะกับบทบาทของนักวิเคราะห์ข้อมูลมากกว่า

ในบางกรณี คุณอาจต้องรับผิดชอบในการสร้างและปรับใช้โมเดลกับการใช้งานจริง ติดตามการดริฟท์ และฝึกอบรมโมเดลใหม่ตามความจำเป็น ในกรณีนี้ คุณเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่สวมหมวกของ วิศวกร MLOps. 

มาฟังสิ่งที่ Abid พูดถึงเกี่ยวกับความลื่นไหลของบทบาทในอาชีพด้านข้อมูล:

“ฉันสับสนอยู่เสมอกับการถูกเรียกว่า “นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล” มันหมายถึงอะไร? ฉันเป็นนักวิเคราะห์ข้อมูล วิศวกรระบบธุรกิจอัจฉริยะ วิศวกรการเรียนรู้เครื่องจักร วิศวกร MLOps หรือทั้งหมดข้างต้นหรือไม่ บทบาทของคุณภายในบริษัทมีความคล่องตัวหากคุณทำงานในบริษัทขนาดเล็กหรือบริษัทสตาร์ทอัพ อย่างไรก็ตาม องค์กรขนาดใหญ่อาจมีความแตกต่างระหว่างบทบาทที่ชัดเจนกว่า แต่นั่นไม่ได้รับประกันว่าบทบาทจะได้รับการกำหนดไว้อย่างสมบูรณ์ คุณอาจเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล แต่งานส่วนใหญ่ที่คุณทำอาจจะเป็นการสร้างรายงานการวิเคราะห์ที่สอดคล้องกับเป้าหมายทางธุรกิจ”

– Abid Ali Awan นักเขียน บรรณาธิการ และนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ KDnuggets

ในฐานะนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล คุณควรมุ่งตรงไปยังโครงการที่มีผลกระทบที่สำคัญที่สุดต่อธุรกิจ แทนที่จะดำเนินโครงการที่น่าสนใจทางเทคนิคแต่มีความเกี่ยวข้องน้อยกว่า ด้วยเหตุนี้ การทำความเข้าใจวัตถุประสงค์ทางธุรกิจจึงเป็นสิ่งสำคัญด้วยเหตุผลต่อไปนี้:

• การทำความเข้าใจวัตถุประสงค์ทางธุรกิจช่วยให้คุณสามารถปรับตัวและจัดลำดับความสำคัญโครงการของคุณใหม่ตามความต้องการที่เปลี่ยนแปลงไปขององค์กร
• ความสำเร็จของโครงการวิทยาศาสตร์ข้อมูลมักวัดจากผลกระทบที่มีต่อธุรกิจ ดังนั้นความเข้าใจที่ดีเกี่ยวกับวัตถุประสงค์ทางธุรกิจจึงเป็นกรอบที่ชัดเจนในการประเมินความสำเร็จของโครงการ โดยเชื่อมโยงด้านเทคนิคเข้ากับผลลัพธ์ทางธุรกิจที่จับต้องได้

Matthew Mayo May, บรรณาธิการบริหารและนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ KDnuggets แชร์ต้นทุนของการไม่แยแสต่อผลลัพธ์ทางธุรกิจ:

“ในฐานะนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล หากคุณไม่แยแสกับวัตถุประสงค์ทางธุรกิจ คุณก็อาจเป็นเหมือนแมวที่วิ่งตามตัวชี้เลเซอร์ คุณจะพบว่าตัวเองกระตือรือร้นมากเกินไปและไร้จุดหมาย มีแนวโน้มว่าจะบรรลุผลสำเร็จโดยไม่มีอะไรมีคุณค่ามากนัก การทำความเข้าใจเป้าหมายทางธุรกิจและความสามารถในการแปลจากธุรกิจไปสู่ข้อมูลเป็นทักษะที่สำคัญ โดยที่คุณไม่อาจพบว่าตัวเองลงทุนเวลาในการสร้างแบบจำลองที่ซับซ้อนและไม่เกี่ยวข้องมากที่สุด โครงสร้างการตัดสินใจที่ได้ผล เอาชนะความล้มเหลวที่ล้ำสมัยทุกวัน!”

– Matthew Mayo บรรณาธิการบริหารและนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล KDnuggets

นี่คือสิ่งที่ Nisha กล่าวถึงในเรื่องนี้:

“ไม่ว่าคุณจะทำอะไรก็ตาม คุณต้องมีเหตุผลอยู่เบื้องหลัง นี่คือความตั้งใจของคุณซึ่งมาก่อนการกระทำของคุณ เมื่อพูดถึงโลกแห่งข้อมูล การทำความเข้าใจธุรกิจและความท้าทายเป็นสิ่งจำเป็น หากไม่มีสิ่งนี้ คุณจะสับสนตลอดกระบวนการนี้ ในทุกขั้นตอนที่คุณทำในโครงการวิทยาศาสตร์ข้อมูล คุณจะต้องอ้างอิงถึงวัตถุประสงค์ที่เป็นแรงจูงใจของโครงการ” 

– Nisha Arya Ahmed นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและนักเขียนด้านเทคนิค

ดังนั้นวิทยาศาสตร์ข้อมูลจึงไม่ใช่แค่การกระทืบตัวเลขและการสร้างแบบจำลองที่ซับซ้อนเท่านั้น เป็นเรื่องเกี่ยวกับการใช้ข้อมูลเพื่อขับเคลื่อนความสำเร็จทางธุรกิจมากกว่า 

หากไม่มีความเข้าใจอย่างถ่องแท้ในวัตถุประสงค์ทางธุรกิจ โครงการของคุณอาจเบี่ยงเบนไปจากปัญหาทางธุรกิจที่พวกเขาตั้งใจจะแก้ไข ซึ่งส่งผลให้ทั้งมูลค่าและผลกระทบลดลง

การสร้างโมเดลเป็นเรื่องที่น่าตื่นเต้น แต่ถนนที่ทอดไปสู่จุดนั้นอาจไม่น่าสนใจเท่าไรนัก 

คุณสามารถคาดหวังที่จะใช้เวลาส่วนใหญ่ของคุณได้:

• กำลังรวบรวมข้อมูล 
• การระบุชุดย่อยของข้อมูลที่เกี่ยวข้องมากที่สุดที่จะใช้
• การล้างข้อมูลเพื่อให้เหมาะสมกับการวิเคราะห์ 

ตอนนี้เป็นงานที่ไม่น่าตื่นเต้นมากนัก บ่อยครั้ง คุณไม่จำเป็นต้องสร้างโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงด้วยซ้ำ เมื่อคุณมีข้อมูลในฐานข้อมูลแล้ว คุณสามารถใช้ SQL เพื่อตอบคำถามได้ ในกรณีนี้ คุณไม่จำเป็นต้องสร้างโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงด้วยซ้ำ

Abid แบ่งปันมุมมองของเขาเกี่ยวกับความสำคัญของงานที่ไม่น่าสนใจ:

“การทำสิ่งเดิมๆ ซ้ำๆ อาจเป็นเรื่องน่าเบื่อ บ่อยครั้งที่คุณอาจได้รับมอบหมายงานทำความสะอาดข้อมูล ซึ่งอาจเป็นเรื่องยาก โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อทำงานกับชุดข้อมูลที่หลากหลาย นอกจากนี้ งานอย่างการตรวจสอบข้อมูลและการเขียนการทดสอบหน่วยอาจไม่น่าตื่นเต้นนักแต่ก็มีความจำเป็น”

– Abid Ali Awan นักเขียน บรรณาธิการ และนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ KDnuggets

ดังนั้น คุณจะต้องเพลิดเพลินไปกับกระบวนการทำงานกับข้อมูล ทั้งด้านดี ความเลว และด้านน่าเกลียด เพื่อให้ประสบความสำเร็จในอาชีพด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล เพราะวิทยาการข้อมูลเป็นเรื่องเกี่ยวกับการหาคุณค่าจากข้อมูล ซึ่งมักไม่เกี่ยวกับการสร้างแบบจำลองที่เพ้อฝันที่สุด

ในฐานะนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล คุณ (อาจจะ) ไม่สามารถไปถึงจุดที่คุณสามารถพูดได้ว่าคุณได้เรียนรู้มาหมดแล้ว สิ่งที่คุณต้องการเรียนรู้และมากน้อยเพียงใดนั้นขึ้นอยู่กับสิ่งที่คุณกำลังทำอยู่

อาจเป็นงานที่ค่อนข้างง่าย เช่น การเรียนรู้และการใช้กรอบงานใหม่ในอนาคต หรือสิ่งที่น่าเบื่อกว่านั้น เช่น การย้ายฐานโค้ดที่มีอยู่ไปเป็นภาษาอย่าง Rust เพื่อเพิ่มความปลอดภัยและประสิทธิภาพ นอกจากความเข้มแข็งทางเทคนิคแล้ว คุณควรจะสามารถเรียนรู้และเพิ่มพูนเฟรมเวิร์ก เครื่องมือ และภาษาการเขียนโปรแกรมได้อย่างรวดเร็วตามต้องการ 

นอกจากนี้ คุณควรยินดีที่จะเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับโดเมนและธุรกิจหากจำเป็น ไม่น่าเป็นไปได้มากที่คุณจะทำงานในโดเมนเดียวตลอดอาชีพวิทยาศาสตร์ข้อมูลของคุณ ตัวอย่างเช่น คุณอาจเริ่มต้นจากการเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลในด้านการดูแลสุขภาพ จากนั้นจึงย้ายไปที่ฟินเทค โลจิสติกส์ และอื่นๆ

ระหว่างเรียนจบ ฉันมีโอกาสทำงานเกี่ยวกับแมชชีนเลิร์นนิงในการดูแลสุขภาพในโครงการพยากรณ์โรค ฉันไม่เคยอ่านชีววิทยาเลยหลังมัธยมปลาย ดังนั้นช่วงสองสามสัปดาห์แรกจึงเป็นช่วงเกี่ยวกับการสำรวจลักษณะทางเทคนิคของสัญญาณทางชีวการแพทย์เฉพาะ เช่น คุณสมบัติ คุณสมบัติ และอื่นๆ อีกมากมาย สิ่งเหล่านี้มีความสำคัญอย่างยิ่งก่อนที่ฉันจะสามารถดำเนินการบันทึกล่วงหน้าได้

คันวัล เมเรนนักเขียนด้านเทคนิคแบ่งปันประสบการณ์ของเธอกับเรา:

“คุณรู้ความรู้สึกนั้นเมื่อคุณเรียนรู้ทักษะใหม่ในที่สุดและคิดว่า “อ่า แค่นี้เอง ฉันสบายดี”? ในด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล ช่วงเวลานั้นไม่เคยมาถึงจริงๆ สาขานี้มีการพัฒนาอย่างต่อเนื่องด้วยเทคโนโลยี เครื่องมือ และวิธีการใหม่ๆ ที่เกิดขึ้นบ่อยครั้ง ดังนั้น หากคุณเป็นคนที่ชอบไปถึงจุดที่การเรียนรู้ต้องอยู่เบาะหลัง อาชีพด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลก็อาจไม่ใช่คำตอบที่ดีที่สุด 

นอกจากนี้ วิทยาศาสตร์ข้อมูลยังเป็นการผสมผสานที่สวยงามระหว่างสถิติ การเขียนโปรแกรม การเรียนรู้ของเครื่อง และความรู้ในโดเมน หากแนวคิดในการสำรวจขอบเขตต่างๆ ตั้งแต่การดูแลสุขภาพ การเงิน ไปจนถึงการตลาด ไม่ทำให้คุณตื่นเต้น คุณอาจรู้สึกสูญเสียอาชีพการงานของคุณ”

– Kanwal Mehreen นักเขียนด้านเทคนิค

ดังนั้นในฐานะนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล คุณจึงไม่ควรอายที่จะเรียนรู้และยกระดับทักษะอย่างต่อเนื่อง

เราได้สรุปความท้าทายหลายประการในการเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลแล้ว ได้แก่:

• ก้าวไปไกลกว่าทักษะทางเทคนิคของการเขียนโค้ดและการสร้างแบบจำลอง
• ทำความเข้าใจโดเมนและวัตถุประสงค์ทางธุรกิจ 
• การเรียนรู้และยกระดับทักษะอย่างต่อเนื่องเพื่อให้มีความเกี่ยวข้อง 
• ดำเนินการเชิงรุกโดยไม่ต้องกังวลว่าโครงการจะเสร็จสิ้นตามความหมายที่แท้จริง 
• พร้อมที่จะจัดลำดับความสำคัญใหม่ ถดถอย และทำการเปลี่ยนแปลง
• ทำงานที่น่าเบื่อแต่จำเป็น 

เช่นเดียวกับบทบาทด้านเทคโนโลยีอื่นๆ ส่วนที่ยากก็คือ ไม่ เข้าสู่งานในตำแหน่งนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล กำลังสร้างอาชีพด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ประสบความสำเร็จ

Mathew Mayo สรุปได้อย่างเหมาะสมว่าคุณควรรับมือกับความท้าทายเหล่านี้ในฐานะนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลอย่างไร:

“กำลังมองหาอาชีพสบายๆ ที่คุณสามารถเลิกเรียนรู้ทันทีที่เริ่มต้นงาน และไม่ต้องกังวลกับเครื่องมือ เทคนิค และเทคนิคใหม่ล่าสุดใช่ไหม? ลืมเรื่องวิทยาศาสตร์ข้อมูลไปได้เลย! การคาดหวังอาชีพที่เงียบสงบในฐานะผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูลก็เหมือนกับการคาดหวังการเดินเล่นท่ามกลางลมมรสุม โดยมีเพียงร่มค็อกเทลติดอาวุธและมีทัศนคติในแง่ดี 

สาขานี้เป็นเกมไขปริศนาทางเทคนิคและปริศนาที่ไม่ใช่ด้านเทคนิคอย่างไม่หยุดยั้ง วันหนึ่งคุณกำลังดำดิ่งสู่อัลกอริทึม และวันถัดไปคุณกำลังพยายามอธิบายสิ่งที่คุณค้นพบให้คนที่คิดว่าการถดถอยเป็นการถอยกลับไปสู่ สถานะของพฤติกรรมเหมือนเด็ก แต่ความตื่นเต้นอยู่ที่ความท้าทายเหล่านี้ และนั่นคือสิ่งที่ทำให้สมองที่เติมคาเฟอีนของเราเพลิดเพลิน 

หากคุณแพ้ความท้าทาย คุณอาจรู้สึกสบายใจมากขึ้นในการถักนิตติ้ง แต่ถ้าคุณยังไม่ถอยจากการเผชิญหน้ากับปัญหาข้อมูลล้นหลาม วิทยาศาสตร์ข้อมูลก็อาจเป็น... กาแฟสักแก้วสำหรับคุณ”

– Matthew Mayo บรรณาธิการบริหารและนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล KDnuggets

มาฟังความคิดของกัญวาลเกี่ยวกับเรื่องนี้กัน:

“มาเผชิญความจริงข้อนี้กันดีกว่า: วิทยาศาสตร์ข้อมูลไม่ได้ราบรื่นเสมอไป ข้อมูลไม่ได้มาในแพ็คเกจที่เรียบร้อยและเป็นระเบียบเสมอไป ข้อมูลของคุณอาจดูเหมือนผ่านพายุมา ซึ่งอาจไม่สมบูรณ์ ไม่สอดคล้องกัน หรือแม้กระทั่งไม่ถูกต้อง การล้างข้อมูลและการประมวลผลข้อมูลล่วงหน้าเพื่อให้แน่ใจว่ามีความเกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์อาจเป็นเรื่องท้าทาย

ในขณะที่ทำงานในสาขาสหสาขาวิชาชีพ คุณอาจต้องโต้ตอบกับผู้มีส่วนได้ส่วนเสียที่ไม่ใช่ด้านเทคนิค การอธิบายแนวคิดทางเทคนิคให้พวกเขาฟังและวิธีที่พวกเขาสอดคล้องกับวัตถุประสงค์อาจเป็นเรื่องท้าทายอย่างยิ่ง

ดังนั้น หากคุณเป็นคนที่ชอบเส้นทางอาชีพที่ชัดเจนและตรงไปตรงมา อาชีพ Data Science อาจเต็มไปด้วยอุปสรรคสำหรับคุณ”

– Kanwal Mehreen นักเขียนด้านเทคนิค

ดังนั้นวิทยาศาสตร์ข้อมูลจึงไม่ใช่แค่เรื่องคณิตศาสตร์และแบบจำลองเท่านั้น มันเกี่ยวกับการเปลี่ยนจากข้อมูลไปสู่การตัดสินใจ และในกระบวนการนี้ คุณควรเต็มใจที่จะเรียนรู้และยกระดับทักษะ เข้าใจวัตถุประสงค์ทางธุรกิจและการเปลี่ยนแปลงของตลาด และอื่นๆ อีกมากมายอยู่เสมอ

หากคุณกำลังมองหาอาชีพที่ท้าทายและต้องการเรียนรู้อย่างยืดหยุ่น วิทยาการข้อมูลถือเป็นทางเลือกอาชีพที่ดีสำหรับคุณอย่างแน่นอน ขอให้มีความสุขกับการสำรวจ!

ฉันขอขอบคุณ Matthew, Abid, Nisha และ Kanwal สำหรับการแบ่งปันข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับอาชีพด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลในด้านต่างๆ และเพื่อให้บทความนี้น่าสนใจและน่าอ่านยิ่งขึ้น!
 
 

บาลา ปรียา ซี เป็นนักพัฒนาและนักเขียนด้านเทคนิคจากอินเดีย เธอชอบทำงานที่ผสมผสานระหว่างคณิตศาสตร์ การเขียนโปรแกรม วิทยาศาสตร์ข้อมูล และการสร้างเนื้อหา สาขาที่เธอสนใจและเชี่ยวชาญ ได้แก่ DevOps วิทยาศาสตร์ข้อมูล และการประมวลผลภาษาธรรมชาติ เธอชอบอ่าน เขียน เขียนโค้ด และดื่มกาแฟ! ปัจจุบัน เธอกำลังทำงานเพื่อเรียนรู้และแบ่งปันความรู้ของเธอกับชุมชนนักพัฒนาโดยเขียนบทช่วยสอน คู่มือวิธีใช้ บทวิจารณ์ และอื่นๆ อีกมากมาย

• เนื้อหาที่ขับเคลื่อนด้วย SEO และการเผยแพร่ประชาสัมพันธ์ รับการขยายวันนี้
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai เพิ่มพลังให้กับตัวเอง เข้าถึงได้ที่นี่.
• เพลโตไอสตรีม. Web3 อัจฉริยะ ขยายความรู้ เข้าถึงได้ที่นี่.
• เพลโตESG. คาร์บอน, คลีนเทค, พลังงาน, สิ่งแวดล้อม แสงอาทิตย์, การจัดการของเสีย. เข้าถึงได้ที่นี่.
• เพลโตสุขภาพ เทคโนโลยีชีวภาพและข่าวกรองการทดลองทางคลินิก เข้าถึงได้ที่นี่.
• ที่มา: https://www.kdnuggets.com/7-reasons-why-you-shouldnt-become-a-data-scientist?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=7-reasons-why-you-shouldnt-become-a-data-scientist