10 ทักษะที่ต้องมี หากคุณอยากทำงานสาย Big Data & AI

10 ทักษะสำคัญที่คนอยากทำงานสาย Big Data & AI ต้องมี ทั้งด้านเทคนิค การวิเคราะห์ข้อมูล และความเข้าใจธุรกิจ เพื่อก้าวทันโลกเทคโนโลยีอย่างมั่นใจ

ในยุคที่ข้อมูลคือขุมทรัพย์ และเทคโนโลยีคือแรงขับเคลื่อนอนาคต สายอาชีพที่เกี่ยวข้องกับ Big Data และ AI กำลังกลายเป็นที่ต้องการสูงขึ้นอย่างต่อเนื่อง ไม่ว่าจะในองค์กรขนาดใหญ่หรือสตาร์ตอัประดับโลก เนื่องจากการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อสนับสนุนการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ และการใช้ AI เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการทำงาน ได้พิสูจน์แล้วว่าเป็นกุญแจสำคัญของธุรกิจยุคใหม่

อย่างไรก็ตาม การจะก้าวเข้าสู่สายงาน Big Data และ AI ไม่ได้หมายถึงการมีแค่ทักษะด้านเทคนิคเพียงอย่างเดียว แต่ยังต้องมีความเข้าใจรอบด้าน ทั้งในเชิงการวิเคราะห์ข้อมูลและมุมมองทางธุรกิจ บทความนี้จะพาไปรู้จัก 10 ทักษะสำคัญที่คนรุ่นใหม่ควรเร่งพัฒนา เพื่อเตรียมตัวให้พร้อมสำหรับการทำงานในโลกข้อมูลขับเคลื่อนอย่างแท้จริง

 

10 ทักษะที่ต้องมี หากคุณอยากทำงานสาย Big Data & AI

1. ความเข้าใจพื้นฐานด้านคณิตศาสตร์และสถิติ
   การวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากไม่สามารถทำได้อย่างถูกต้องหากขาดความเข้าใจด้านคณิตศาสตร์ โดยเฉพาะสถิติ ซึ่งเป็นรากฐานสำคัญในการทำ Data Analysis และการสร้างโมเดล AI เช่น การวิเคราะห์ความแปรปรวน (ANOVA), การทดสอบสมมติฐาน, การหาความสัมพันธ์ของข้อมูล การเข้าใจสถิติช่วยให้สามารถแปลความหมายของข้อมูลได้อย่างถูกต้อง และวางพื้นฐานในการประยุกต์ใช้ Machine Learning ได้อย่างมีประสิทธิภาพ
   
   
2. การเขียนโปรแกรมด้วยภาษา Python หรือ R
   ภาษาการเขียนโปรแกรม เช่น Python และ R เป็นเครื่องมือหลักที่ใช้ในการวิเคราะห์ Big Data และพัฒนาโมเดล AI Python โดยเฉพาะ ได้รับความนิยมสูงเพราะมีไลบรารีจำนวนมากที่รองรับงานด้าน Data Science เช่น Pandas, NumPy, Scikit-learn, TensorFlow และ PyTorch การมีทักษะด้านการเขียนโค้ดไม่เพียงช่วยให้คุณวิเคราะห์ข้อมูลได้อย่างอิสระ แต่ยังสามารถปรับแต่งและสร้างโซลูชันที่เหมาะสมกับแต่ละธุรกิจได้ด้วย
   
   
3. ความเข้าใจเรื่องฐานข้อมูลและการจัดการข้อมูล
   ข้อมูลที่นำมาใช้ในงาน Big Data และ AI มักมาจากหลายแหล่งและมีรูปแบบที่หลากหลาย ผู้ที่ต้องการเข้าสู่วงการนี้ควรรู้จักระบบฐานข้อมูลต่าง ๆ เช่น SQL, NoSQL, Hadoop, Spark และรู้วิธีในการดึงข้อมูล (Data Extraction), ทำความสะอาด (Data Cleaning) และจัดระเบียบข้อมูลให้พร้อมสำหรับการวิเคราะห์ ซึ่งเป็นขั้นตอนสำคัญก่อนการสร้างโมเดลใด ๆ
   
   
4. ทักษะการวิเคราะห์และแปลความหมายของข้อมูล
   แม้จะมีเครื่องมือ AI ที่ทรงพลังแค่ไหน หากไม่สามารถแปลผลข้อมูลให้เข้าใจง่าย และสื่อสารกับผู้บริหารหรือทีมอื่น ๆ ได้ ทักษะเหล่านั้นก็จะขาดคุณค่า นักวิเคราะห์ข้อมูลที่ดีควรสามารถตั้งคำถามเชิงธุรกิจ วางสมมติฐาน วิเคราะห์ผล และตีความข้อมูลให้กลายเป็นข้อมูลเชิงลึกที่นำไปใช้ได้จริง
   
   
5. การใช้เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลขั้นสูง
   เครื่องมือเช่น Tableau, Power BI, Google Data Studio, หรือแม้แต่ Python Dashboard อย่าง Dash และ Streamlit ช่วยให้การนำเสนอข้อมูลเป็นเรื่องง่ายและน่าสนใจมากขึ้น การสร้าง Visualization ที่ดีมีส่วนช่วยอย่างมากในการอธิบายแนวโน้ม ปัญหา หรือโอกาสที่ซ่อนอยู่ใน Big Data ซึ่งจะทำให้ข้อมูลซับซ้อนกลายเป็นภาพที่เข้าใจง่ายต่อทุกฝ่ายในองค์กร
   
   
6. ความรู้พื้นฐานเกี่ยวกับ Machine Learning และ Deep Learning
   การเข้าใจแนวคิดของ Machine Learning และ Deep Learning จะช่วยให้คุณสามารถพัฒนาและปรับใช้โมเดล AI ได้ตรงจุดยิ่งขึ้น ไม่ว่าจะเป็นเทคนิคการเรียนรู้แบบ Supervised, Unsupervised หรือ Reinforcement Learning ไปจนถึงโครงข่ายประสาทเทียม (Neural Networks) ซึ่งถูกนำมาใช้ในงานที่หลากหลาย เช่น การคาดการณ์ยอดขาย ระบบแนะนำสินค้า หรือแม้แต่การวิเคราะห์เสียงและภาพ
   
   
7. ทักษะด้าน Data Governance และความปลอดภัยของข้อมูล
   การทำงานกับ Big Data และ AI จำเป็นต้องคำนึงถึงจริยธรรมและความปลอดภัยของข้อมูลอย่างมาก โดยเฉพาะเมื่อเกี่ยวข้องกับข้อมูลส่วนบุคคล การเข้าใจหลักการ Data Governance เช่น GDPR, PDPA, การเข้ารหัสข้อมูล และการจัดการสิทธิ์การเข้าถึง จะช่วยให้งานด้านข้อมูลของคุณสอดคล้องกับกฎหมาย และสร้างความไว้วางใจให้กับองค์กร
   
   
8. ความเข้าใจในบริบททางธุรกิจ
   แม้จะมีทักษะด้านเทคนิคยอดเยี่ยมเพียงใด หากขาดความเข้าใจในบริบทของธุรกิจ ก็อาจไม่สามารถพัฒนาโมเดล AI ที่ตอบโจทย์ได้อย่างแท้จริง นักวิเคราะห์ข้อมูลหรือ Data Scientist ที่ดีต้องรู้จักตั้งคำถามทางธุรกิจ เข้าใจ KPI ของแต่ละแผนก และมองเห็นโอกาสในการใช้ข้อมูลเพื่อเพิ่มรายได้ ลดต้นทุน หรือสร้างประสบการณ์ที่ดีให้กับลูกค้า
   
   
9. ทักษะการทำงานร่วมกับทีมข้ามสายงาน
   สายงาน Big Data และ AI มักต้องทำงานร่วมกับทีมหลากหลาย เช่น ทีมการตลาด ทีมผลิต ทีมบริหาร หรือแม้แต่ลูกค้าภายนอก การสื่อสารที่ดี การเข้าใจภาษาของแต่ละสายงาน และการทำงานเป็นทีมจึงเป็นทักษะที่จำเป็น เพื่อให้สามารถแปลงข้อมูลเชิงเทคนิคให้กลายเป็นแนวทางที่นำไปใช้ได้จริง
   
   
10. ความสามารถในการเรียนรู้และปรับตัวอย่างต่อเนื่อง
    โลกของ Big Data และ AI เปลี่ยนแปลงอยู่ตลอดเวลา เทคโนโลยีใหม่ ๆ แพลตฟอร์มใหม่ ๆ และแนวทางวิเคราะห์ใหม่ ๆ ถูกพัฒนาออกมาอย่างรวดเร็ว การรักษาความรู้ให้ทันยุค จึงไม่ใช่ทางเลือก แต่คือความจำเป็น ทั้งการเรียนรู้ด้วยตนเองผ่านคอร์สออนไลน์ การทดลองจริง หรือการเข้าร่วมชุมชน Data Science จะช่วยให้คุณอยู่ในแนวหน้าของอุตสาหกรรมนี้ได้อย่างมั่นใจ

 

การรวมพลังระหว่างทักษะเทคนิคและวิสัยทัศน์ธุรกิจคือหัวใจของสายงาน Big Data & AI

เส้นทางของผู้ที่ต้องการเข้าสู่วงการ Big Data และ AI นั้นเต็มไปด้วยความท้าทาย แต่ก็นำมาซึ่งโอกาสอย่างมหาศาล การมีทักษะเชิงเทคนิคที่แข็งแรง ผสมผสานกับความเข้าใจในบริบททางธุรกิจ จะทำให้คุณเป็นบุคลากรที่องค์กรต่าง ๆ ต้องการตัวมากที่สุดในยุคที่ข้อมูลคือทรัพย์สินที่มีค่าที่สุด หากคุณเริ่มพัฒนาทักษะทั้ง 10 ด้านนี้ได้ตั้งแต่วันนี้ รับรองว่าจะสามารถก้าวเข้าสู่สายอาชีพแห่งอนาคตได้อย่างมั่นใจและยั่งยืน

สำหรับผู้ที่สนใจเข้าสู่สายงาน Big Data และ AI หรือองค์กรที่ต้องการยกระดับบุคลากรให้พร้อมรับมือกับโลกธุรกิจยุคใหม่ Bluebik Group พร้อมเป็นพันธมิตรทางความรู้และเทคโนโลยีที่คุณไว้วางใจได้ ด้วยประสบการณ์ด้าน Digital Transformation ที่ครอบคลุมทุกมิติ ทั้งการวางกลยุทธ์ข้อมูล การออกแบบระบบวิเคราะห์ Big Data การพัฒนาโมเดล AI ที่สอดรับกับเป้าหมายทางธุรกิจ ตลอดจนการยกระดับทักษะบุคลากรผ่านโครงการพัฒนาองค์ความรู้ด้าน Data & AI

Bluebik เชื่อมั่นว่าความสำเร็จของการขับเคลื่อนธุรกิจด้วยข้อมูลไม่ได้ขึ้นอยู่กับเทคโนโลยีเพียงอย่างเดียว แต่ต้องอาศัยการหลอมรวมระหว่างความเข้าใจธุรกิจ ทักษะที่เหมาะสม และการสนับสนุนจากที่ปรึกษาที่มีความเชี่ยวชาญอย่างแท้จริง เราจึงพร้อมช่วยองค์กรวางโครงสร้างระบบข้อมูลที่มั่นคง พัฒนาโมเดล AI ที่ใช้งานได้จริง และพัฒนาทีมงานให้มีศักยภาพสูงสุด เพื่อให้องค์กรสามารถแข่งขันได้อย่างชาญฉลาดในยุคที่ข้อมูลคือหัวใจของความสำเร็จ

หากคุณกำลังมองหาที่ปรึกษาเพื่อวางรากฐานด้าน Big Data และ AI อย่างยั่งยืน Bluebik Group คือคำตอบที่ใช่ พร้อมร่วมเดินทางไปสู่ความเปลี่ยนแปลงอย่างมั่นใจและสร้างผลลัพธ์ที่จับต้องได้ในทุกมิติของธุรกิจ

ติดตามทุกเทรนด์ธุรกิจและนวัตกรรมเทคโนโลยีไปกับเรา

 

Source:

• สรุป 10 ทักษะสำคัญของ Machine Learning Professionals

• รวมทักษะควรมี! สำหรับอาชีพสาย Data ปรับตัวยังไงเมื่อ AI กำลังมาแรง