วิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นสาขาเทคโนโลยีที่มีการพัฒนาอย่างรวดเร็วซึ่งมีประโยชน์มากมายสำหรับธุรกิจและองค์กร การจัดเก็บและการประมวลผลข้อมูลเป็นความท้าทายหลักสองประการที่องค์กรต้องเผชิญ เพื่อเอาชนะความท้าทายเหล่านี้ สาขาวิชาวิทยาศาสตร์ข้อมูลจึงถือกำเนิดขึ้น
เป็นส่วนผสมของอัลกอริธึมและเครื่องมือสร้างภาพหลายๆ แบบที่สามารถใช้ในการรับข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมายจากข้อมูลที่ยังไม่ได้ประมวลผล วาระหลักคือการค้นหารูปแบบที่ซ่อนอยู่ในข้อมูลดิบ
การประมวลผลดำเนินการโดยนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลมืออาชีพที่วิเคราะห์จากมุมมองต่างๆ และใช้อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อหาข้อสรุป หากต้องการเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่มีทักษะสูง หลักสูตรวิทยาศาสตร์ข้อมูลในแอฟริกาถือเป็นตัวเลือกที่ดีที่สุดในการรับข้อมูลเชิงลึก
เหตุใดวิทยาศาสตร์ข้อมูลจึงจำเป็น
ในโลกปัจจุบัน ข้อมูลมีอยู่ทุกที่อย่างล้นเหลือ เฟรมเวิร์กที่มีประสิทธิภาพยังได้รับการพัฒนาเพื่อจัดเก็บข้อมูลจำนวนมากและใช้งานได้ทุกเมื่อที่ต้องการ แต่การจัดเก็บข้อมูลจำนวนมากได้นำไปสู่การระเบิดของข้อมูล ดังนั้นการเก็บอย่างเดียวจึงไม่เกิดประโยชน์ มันคือการประมวลผลที่สำคัญ
เนื่องจากมีข้อมูลมากมาย ทีมสามารถใช้เครื่องมือและอัลกอริทึมต่างๆ เพื่อพัฒนาผลลัพธ์ที่ต้องการสำหรับองค์กร
ตัวอย่างเช่น หากองค์กรใดองค์กรหนึ่งตัดสินใจจัดแบบสำรวจเพื่อรวบรวมความคิดเห็นของผู้ใช้เกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ใดผลิตภัณฑ์หนึ่ง ข้อมูลจำนวนมากจะถูกรวบรวมและจัดเก็บ ข้อมูลจำนวนมากนี้สามารถประมวลผลและวิเคราะห์ได้โดยใช้เทคนิคต่างๆ ที่จัดทำโดยวิทยาศาสตร์ข้อมูล เมื่อใช้เทคนิคนี้ สามารถสร้างข้อสรุปที่มีความหมายได้ และองค์กรสามารถปรับปรุงผลิตภัณฑ์ได้
หลักสูตรวิทยาการข้อมูลในเคปทาวน์มีประโยชน์อย่างยิ่งในการฝึกฝนศิลปะให้เชี่ยวชาญ เนื่องจากคุณจะได้รับประสบการณ์จริงที่จำเป็นต่ออาชีพการงานของคุณ
ทักษะที่จำเป็นสำหรับบทบาทของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล:
สาขานี้ไร้ขอบเขตด้วยแนวคิดและหลักการที่หลากหลาย ฟิลด์นี้ประกอบด้วยแอปพลิเคชันมากมายเนื่องจากเป็นอนาคตของการเรียนรู้ของเครื่องและปัญญาประดิษฐ์ (AI) ดังนั้นจึงมีความจำเป็นอย่างมากสำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่มีทักษะและผู้เชี่ยวชาญที่ตระหนักถึงความสำคัญของสาขานี้
ด้านล่างนี้เป็นทักษะบางอย่างที่ต้องเชี่ยวชาญเพื่อให้เป็นเลิศในสาขานี้
- ฝึกฝนพื้นฐานของคุณ: ในฐานะผู้เริ่มต้น การเรียนรู้พื้นฐานเป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่ง หากไม่มีความรู้พื้นฐานเกี่ยวกับภาคสนาม การนำไปปฏิบัติจริงคงเป็นเรื่องยาก
- ฝึกฝนทักษะการเขียนโปรแกรมของคุณ: การเขียนโปรแกรมเป็นอีกทักษะหนึ่งที่สำคัญในการเรียนรู้เพื่อใช้เทคนิคต่าง ๆ ได้อย่างมีประสิทธิภาพ R และ Python เป็นภาษาที่นิยมมากที่สุดในวิทยาศาสตร์ข้อมูล
- ทักษะทางสถิติ: ในการรับข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมายจากข้อมูลดิบและเพื่อสร้างแบบจำลอง สถิติเป็นสิ่งสำคัญ จำเป็นต้องมีความรู้พื้นฐานของแนวคิดต่างๆ เช่น ค่าเฉลี่ย มัธยฐาน ฐานนิยม ความแปรปรวน การแจกแจงแบบปกติ ฯลฯ
นอกเหนือจากทักษะที่กล่าวถึงข้างต้นแล้ว ยังมีขอบเขตอื่นๆ อีกมากมายที่ต้องฝึกฝนเพื่อให้เป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่มีทักษะ อย่างไรก็ตาม ไม่จำเป็นต้องเชี่ยวชาญโดเมนทั้งหมด หนึ่งคนควรเป็นผู้เชี่ยวชาญในโดเมนอย่างน้อยหนึ่งโดเมน