รู้จักอาชีพยุคใหม่ Data Scientist เงินเดือนหลักแสน Data Science เรียนคณะอะไร? 

ยุคนี้ใคร ๆ ก็พูดถึง “Data Science” หรือ “วิทยาการข้อมูล” กันเต็มไปหมด บางคนอาจจะงง ๆ ว่ามันคืออะไรกันแน่ ทำไม Data Scientist ถึงเป็นอาชีพของคนยุคใหม่ที่ใคร ๆ ก็ต่างให้ความสนใจ? สายงาน Data Science เรียนคณะอะไร? วันนี้จะมาไขทุกข้อสงสัย เจาะลึกเรื่อง Data Science แบบเข้าใจง่าย ๆ ที่ รับรองว่าอ่านจบแล้วน้อง ๆ จะร้องอ๋อ อย่างแน่นอน!

เข้าใจง่าย ๆ! Data Science คืออะไร?

Data Science หรือ วิทยาการข้อมูล คือศาสตร์ที่ผสมผสาน คณิตศาสตร์ สถิติ การเขียนโปรแกรม และความเข้าใจเชิงธุรกิจ เข้าด้วยกัน เพื่อ “ค้นหา ความหมายที่ซ่อนอยู่ ในข้อมูลจำนวนมหาศาล (Big Data)” หรือถ้าให้พูดแบบบ้าน ๆ Data Science ก็คือ การนำข้อมูล (Data) ที่มีอยู่มหาศาล มาวิเคราะห์ ตีความ และหาความรู้เชิงลึก (Insight) เพื่อนำไปใช้ประโยชน์ในการตัดสินใจ หรือสร้างสรรค์สิ่งใหม่ ๆ นั่นเอง

อาชีพ Data Scientist คืออะไร? ทำงานอะไรบ้าง?

Data Scientist คือ ผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูล ที่มีหน้าที่หลักในการเปลี่ยนข้อมูลดิบที่มีอยู่มหาศาล ให้กลายเป็น “ความรู้เชิงลึก (Insight)” ที่นำไปใช้ประโยชน์ได้จริง โดยพวกเขาจะเริ่มจากการรวบรวมข้อมูลที่กระจัดกระจายมาจัดระเบียบให้เรียบร้อย จากนั้นก็ใช้ความรู้ด้านคณิตศาสตร์ สถิติ และการเขียนโค้ด (ส่วนใหญ่มักจะเป็น Python หรือ R) เพื่อวิเคราะห์ ตีความ และหาความสัมพันธ์ หรือแพทเทิร์น ที่คนทั่วไปมองไม่เห็น เช่น พฤติกรรมการซื้อของลูกค้า, แนวโน้มยอดขายในอนาคต, หรือแม้กระทั่งการทำนายว่าลูกค้าคนไหนมีแนวโน้มจะยกเลิกบริการ ซึ่งทั้งหมดนี้ก็เพื่อนำข้อมูลเชิงลึกที่ค้นพบ ไปนำเสนอให้ผู้บริหารหรือทีมอื่น ๆ เข้าใจง่าย ๆ (อาจจะอยู่ในรูปของกราฟ แผนภาพ หรือรายงาน) เพื่อช่วยในการตัดสินใจทางธุรกิจที่ชาญฉลาดขึ้น เช่น จะผลิตสินค้าอะไรดี, ควรทำการตลาดแบบไหน, หรือจะแก้ปัญหาต่าง ๆ ขององค์กรได้อย่างไรนั่นเอง

งานสาย Data Science ต้องเรียนคณะอะไร?

ต้องบอกก่อนว่า… ไม่มีคณะหรือสาขาไหนที่ “เป๊ะที่สุด” สำหรับการเป็น Data Scientist เพราะ Data Science เป็นการผสมผสานความรู้หลายแขนงมาก ๆ แต่ก็มีบางคณะที่ให้พื้นฐานที่แข็งแกร่งและได้เปรียบกว่าคณะอื่น ๆ

5 คณะและสาขาที่เป็นเส้นทางตรงสู่อาชีพ Data Scientist

1. คณะวิทยาการคอมพิวเตอร์ (Computer Science)

• จุดเด่น: ได้เรียนรู้พื้นฐานการเขียนโปรแกรม (Python, Java), โครงสร้างข้อมูล (Data Structure), อัลกอริทึม (Algorithm), ฐานข้อมูล (Database), และวิชาด้าน AI/Machine Learning โดยตรง
• ข้อดี: เป็นพื้นฐานที่แข็งแกร่งที่สุดในด้านเทคนิคการเขียนโค้ดและการคิดเชิงคอมพิวเตอร์ ซึ่งเป็นหัวใจสำคัญของ Data Science
• เหมาะกับ: น้อง ๆ ที่ชอบการเขียนโค้ด, ชอบแก้ปัญหาเชิงตรรกะ, และมีพื้นฐานคณิตศาสตร์พอประมาณ

2. คณะสถิติ / สาขาวิชาคณิตศาสตร์ประกันภัย / คณิตศาสตร์ประยุกต์ (Statistics / Actuarial Science / Applied Mathematics)

• จุดเด่น: ได้เรียนรู้พื้นฐานทางสถิติอย่างลึกซึ้ง (การวิเคราะห์ข้อมูล, ความน่าจะเป็น, การสร้างแบบจำลองทางสถิติ), การจัดการข้อมูล, การวิเคราะห์การถดถอย (Regression Analysis)
• ข้อดี: มีความเข้าใจเชิงทฤษฎีในด้านสถิติและคณิตศาสตร์ ซึ่งเป็นรากฐานของ Machine Learning และการวิเคราะห์ข้อมูล
• เหมาะกับ: น้อง ๆ ที่ชอบตัวเลข, ชอบการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึก, และมีพื้นฐานคณิตศาสตร์ที่แข็งแรง

3. คณะวิศวกรรมศาสตร์ สาขาวิชาวิศวกรรมคอมพิวเตอร์ / วิศวกรรมสารสนเทศ / วิศวกรรมข้อมูล (Computer Engineering / Information Engineering / Data Engineering)

• จุดเด่น: ผสมผสานความรู้ด้านคอมพิวเตอร์และวิศวกรรม ได้เรียนทั้ง Hardware, Software, Network และบางหลักสูตรจะเน้นไปทาง Big Data หรือ Data Engineering โดยตรง
• ข้อดี: เข้าใจโครงสร้างระบบข้อมูลขนาดใหญ่, การจัดการโครงสร้างพื้นฐานของข้อมูล (ซึ่งเป็นส่วนสำคัญของ Data Pipeline ในโลกจริง)
• เหมาะกับ: น้องๆ ที่ชอบทั้ง Hardware และ Software, ชอบการสร้างระบบ, และมีพื้นฐานคณิตศาสตร์และฟิสิกส์ที่ดี

4. คณะเทคโนโลยีสารสนเทศ (Information Technology – IT)

• จุดเด่น: มักจะเน้นไปที่การประยุกต์ใช้เทคโนโลยีสารสนเทศเพื่อแก้ปัญหาทางธุรกิจ ได้เรียนทั้งการบริหารจัดการระบบ, การพัฒนาซอฟต์แวร์ และบางหลักสูตรก็เริ่มมีวิชา Data Science หรือ Business Analytics เข้ามา
• ข้อดี: มีความเข้าใจในการนำเทคโนโลยีไปใช้ในบริบทธุรกิจ
• เหมาะกับ: น้อง ๆ ที่สนใจการนำเทคโนโลยีไปประยุกต์ใช้ในองค์กร

5. หลักสูตรเฉพาะทางด้าน Data Science หรือ Data Analytics โดยตรง

• จุดเด่น: ปัจจุบันมีหลายมหาวิทยาลัยที่เริ่มเปิดหลักสูตรปริญญาตรีด้าน Data Science, Business Analytics, หรือ Data Analytics โดยตรง
• ข้อดี: ได้เรียนเนื้อหาที่เกี่ยวข้องโดยตรง ครบเครื่องทั้งด้านสถิติ, การเขียนโปรแกรม, Machine Learning, และการประยุกต์ใช้ในธุรกิจ
• เหมาะกับ: น้อง ๆ ที่มั่นใจแล้วว่าอยากเดินในเส้นทาง Data Science โดยตรง

งาน Data Science เงินเดือนเท่าไหร่?

อาชีพ Data Scientist ในประเทศไทยกำลังเป็นที่ต้องการสูง และมีรายได้ที่น่าสนใจ อ้างอิงจากข้อมูลจาก WorkVenture และ Glassdoor ในงานสาย Data Science เงินเดือนจะเริ่มต้นที่ประมาณ 47,000 บาทต่อเดือน สำหรับเด็กจบใหม่ และสามารถเพิ่มขึ้นเป็น 90,000–200,000 บาทต่อเดือน เมื่อมีประสบการณ์มากขึ้น โดยเฉพาะถ้าเก่งทั้งด้านการเขียนโค้ด (เช่น Python, SQL) การวิเคราะห์ข้อมูล และการสื่อสารผลให้ทีมเข้าใจ จุดเด่นของอาชีพนี้คือไม่จำกัดสายที่จบมา ขอแค่มีทักษะที่จำเป็นและผลงานที่แสดงศักยภาพได้จริง คุณก็มีสิทธิ์เติบโตในสายงานนี้ได้เร็วและได้เงินเดือนสูง ยิ่งในยุคที่ทุกธุรกิจหันมาใช้ข้อมูลในการตัดสินใจ Data Scientist จึงกลายเป็นอาชีพดาวรุ่งที่ทั้ง “งานดี เงินดี อนาคตมั่นคง”

คำถามยอดฮิตเกี่ยวกับ Data Science จากน้อง ๆ ที่อยากรู้!

Q1: Data Science ต่างกับ Data Analytics ยังไง?

Data Analytics จะเน้นที่การวิเคราะห์ข้อมูลในอดีตเพื่อหา insight และตอบคำถามว่า “เกิดอะไรขึ้น?” ส่วน Data Science จะกว้างกว่า โดยรวมถึงการสร้างแบบจำลองเพื่อทำนายอนาคต (Predictive Analytics) และการแนะนำแนวทางการตัดสินใจ (Prescriptive Analytics) ตอบคำถามว่า “จะเกิดอะไรขึ้น?” และ “ควรทำอะไรต่อไป?

Q2: ต้องเก่งคณิตศาสตร์มาก ๆ เลยไหม?

ไม่จำเป็นต้องเป็นอัจฉริยะทางคณิตศาสตร์ แต่ต้องมีพื้นฐานที่ดีและเข้าใจแนวคิดสำคัญ ๆ เพราะคณิตศาสตร์เป็นพื้นฐานของอัลกอริทึมต่าง ๆ หากไม่เข้าใจก็อาจจะต่อยอดได้ยาก

Q3: เป็น Data Scientist ต้องเขียนโปรแกรมเป็นไหม?

ต้องมีพื้นฐานบ้าง โดยเฉพาะภาษา Python และ SQL ซึ่งเป็นภาษาหลักที่ใช้จัดการและวิเคราะห์ข้อมูล

Q4: Data Science จะยังเป็นที่ต้องการในอนาคตหรือไม่?

Data Science ยังคงเป็นที่ต้องการอย่างสูงในอนาคต เนื่องจากการเปลี่ยนแปลงของตลาดแรงงานที่ขับเคลื่อนด้วยเทคโนโลยีและข้อมูล จากรายงาน The Future of Jobs Report 2023 โดย World Economic Forum ระบุว่า 75% ของบริษัททั่วโลกมีแผนที่จะนำเทคโนโลยีอย่าง Big Data, AI และ Cloud Computing มาใช้ภายใน 5 ปีข้างหน้า ทำให้บทบาทของ Data Scientist และผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูลมีความสำคัญมากขึ้น นอกจากนี้ รายงานยังชี้ว่า 42% ของบริษัทให้ความสำคัญกับการฝึกอบรมพนักงานในด้าน AI และ Big Data เพื่อเตรียมความพร้อมสำหรับการเปลี่ยนแปลงในอนาคต

พูดง่าย ๆ คือ ตลาดแรงงานตอนนี้มันขับเคลื่อนด้วยเทคโนโลยีและข้อมูลไปแล้วจริง ๆ ใครที่มีสกิลด้าน Data Science หรือวิเคราะห์ข้อมูลเก่ง ๆ แถมใช้เทคโนโลยีล้ำ ๆ ได้ ก็เหมือนมีแต้มต่อเหนือคนอื่นเยอะเลย โอกาสในการทำงานก็มีเพียบ แถมยังเป็นสายอาชีพที่มั่นคงในระยะยาวด้วย เพราะไม่ว่าเศรษฐกิจจะไปทางไหน ข้อมูลก็ยังคงเป็นหัวใจสำคัญของการตัดสินใจเสมอ

เริ่มต้นเส้นทาง Data Science สายงานฮอตฮิตที่คนต้องการตัวที่ SBU

โลกของ Data Science กำลังเติบโตอย่างรวดเร็ว และเป็นสายงานที่มีอนาคตที่สดใส สำหรับใครที่กำลังมองหาที่เรียนด้าน Data Science แล้วไม่รู้จะไปที่ไหนดี เลือกเรียนเทคโนโลยีสารสนเทศ มหาวิทยาลัยเซาธ์อีสท์บางกอก (SBU) คือตัวเลือกที่น่าสนใจมาก ๆ ที่นี่ไม่ได้เน้นแค่การปั้นคุณให้เป็น Data Scientist อย่างเดียว แต่ยังเปิดประตูสู่สายอาชีพอื่น ๆ อีกเพียบที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลและเทคโนโลยี ไม่ว่าจะเป็น Data Analyst, Business Intelligence Developer, Machine Learning Engineer, AI Specialist หรือแม้แต่สายงานด้าน Cybersecurity เพราะหลักสูตรของคณะฯ ถูกออกแบบมาให้มีความยืดหยุ่นและครอบคลุมความรู้ด้าน IT ที่หลากหลาย เพื่อให้คุณมีพื้นฐานที่แข็งแกร่งและปรับตัวเข้ากับการเปลี่ยนแปลงของโลกดิจิทัลได้ตลอดเวลา ไม่ว่าเทรนด์เทคโนโลยีจะไปในทิศทางไหน คุณก็จะมีทักษะและความรู้ที่พร้อมลุยงานได้อย่างมั่นใจ หมดปัญหาเรื่องการจำกัดอาชีพ