Data Analytics VS Data Science แตกต่างกันไหม ? และเส้นทางไหนเหมาะกับความเป็นคุณ
‘Data Analytics’ และ ‘Data Science’ เป็นสองคำที่เราคุ้นหูกันมากที่สุดในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมานี้ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในกลุ่มคนทำงานที่มองหาเส้นทางอาชีพแห่งอนาคต เนื่องจากเทรนด์เกี่ยวกับ AI และ Machine Learning กำลังเข้ามามีอิทธิพลต่อวิถีชีวิตของคนในโลกแห่งอนาคตมากขึ้นทุกที
ดังนั้น วันนี้ ‘Data’ จึงกลายเป็นเครื่องมือสำคัญที่ใช้ในการวิเคราะห์และขับเคลื่อนองค์กรให้สามารถเติบโตในตลาดท่ามกลางการแข่งขันที่ร้อนระอุได้เป็นอย่างดี แต่ใครกันล่ะ? ที่จะเป็นคนรวบรวมข้อมูลและวิเคราะห์เพื่อคาดคะเนทิศทางของตลาดได้อย่างแม่นยำขนาดนั้น ด้วยเหตุนี้ ‘Data Analyst’ และ ‘Data Scientist’ จึงเป็นสิ่งที่ขาดไม่ได้และกลายเป็นตำแหน่งที่เป็นที่ต้องการมากที่สุดในปัจจุบัน
อย่างไรก็ตาม แม้ว่าเรามักจะได้ยิน Data Analytics และ Data Science เคียงคู่กัน แต่ก็ไม่ได้หมายความว่า มันคือสิ่งเดียวกันซะทีเดียว แท้จริงแล้ว หากเราทำความรู้จักกับเส้นทางอาชีพของทั้งสองคำนี้อย่างละเอียด เราจะพบว่ามันแตกต่างกันโดยสิ้นเชิง ทั้งในเรื่องของลักษณะงานและทักษะที่ใช้ในการทำงาน และนั่นทำให้คนจำนวนไม่น้อยต่างสับสนว่า เขาควรจะเลือกเดินในเส้นทางไหนดี?
เพราะฉะนั้น มาทำความรู้จักกับ Data Analytics VS Data Science กันให้ดียิ่งขึ้น และค้นหาเส้นทางอาชีพที่ใช่ ไปพร้อม ๆ กันกับเราได้เลย!
🟥 Data Analytics คือ อะไร?
‘Data Analytics’ เป็นหนึ่งในศาสตร์ที่เกี่ยวข้องกับกระบวนการวิเคราะห์เชิงสถิติของชุดข้อมูลที่ปรากฎ โดยนักวิเคราะห์ข้อมูลจะมุ่งเน้นไปยังการคิดค้นวิธีดึงข้อมูล นำมาใช้ และจัดระบบชุดข้อมูลใหม่ เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับปัญหาที่เกิดขึ้น และค้นหาวิธีการแก้ไขปัญหาที่ดีที่สุด
หรือจะพูดง่าย ๆ Data Analytics ก็คือ การค้นหาคำตอบของคำถามที่เราไม่สามารถรู้คำตอบได้ด้วยตาเปล่า แต่รู้ได้ด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลนั่นเอง
Data Analytics ยังรวมเอาศาสตร์อีกหลายแขนงทั้งทางด้านสถิติและการวิเคราะห์เข้าไว้ด้วยกัน เพื่อช่วยในการวิเคราะห์ข้อมูลจากหลายแหล่งที่มาและหาความเชื่อมโยงระหว่างข้อมูลเหล่านั้น จนได้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุดอีกด้วย
🟥 Data Science คือ อะไร ?
‘Data Science’ เป็นศาสตร์ที่รวบรวมหลายแขนงวิชาเข้าด้วยกัน ซึ่งมุ่งเน้นไปยังการค้นหาข้อมูลเชิงลึกภาพใหญ่ ทั้งจากชุดข้อมูลดิบและข้อมูลที่ผ่านการจัดระบบแล้ว
โดยนักวิเคราะห์ข้อมูลจะค้นหาคำตอบที่เราไม่สามารถตอบได้จากการผสมผสานหลากหลายแขนงวิชา เช่น วิทยาการคอมพิวเตอร์ การวิเคราะห์เพื่อคาดคะแน สถิติ และ Machine Learning ผ่านชุดข้อมูลขนาดใหญ่ เพื่อที่จะให้ได้มาซึ่งทางแก้ของปัญหา ที่บางครั้งเราอาจจะไม่ทันคิดด้วยซ้ำ
Data Science มีจุดประสงค์หลัก คือ การตอบคำถามที่เกิดขึ้น โดยไม่ได้คำนึงถึงคำตอบที่เฉพาะเจาะจง แต่มองโดยภาพรวมมากกว่า และยังพยายามมองหาจุดบกพร่องหรือปัญหาที่ควรได้รับการคำนึงถึง ซึ่งสามารถทำได้ด้วยการคาดคะเนทิศทางของเทรนด์ สำรวจแหล่งข้อมูลที่แตกต่างหลากหลาย และพยายามค้นหาวิธีที่ดีที่สุดในการวิเคราะห์ข้อมูล
🟥 Data Analytics VS Data Science แตกต่างกันอย่างไร?
ขณะที่คนส่วนใหญ่ใช้สองคำนี้สลับกันไปมาโดยคิดว่าทั้งสองเป็นสิ่งเดียวกัน จริง ๆ แล้ว Data Analytics และ Data Science เป็นแขนงวิชาที่แยกออกจากกันและยังมุ่งเน้นไปยังคนละจุดหมายปลายทางด้วย
Data Science เหมือนเป็นคำที่มีความหมายกว้างขวาง กล่างถึงกลุ่มศาสตร์และแขนงวิชาที่เกี่ยวข้องกับการนำชุดข้อมูลมาใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลโดยภาพรวม ขณะที่ Data Analytics เป็นศาสตร์ที่มุ่งเน้นไปยังการวิเคราะห์ข้อมูลที่เฉพาะเจาะจงมากกว่า และเป็นส่วนเล็กของกระบวนการโดยรวม อีกทั้งยังเป็นการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึกที่สามารถนำมาปรับใช้ได้โดยทันที ตรงข้ามกับ Data Science ที่มักจะใช้กับการติดตามเทรนด์และคาดคะเนอนาคตโดยสิ้นเชิง
สำหรับความแตกต่างในแง่ของการค้นหาคำตอบจากการวิเคราะห์ข้อมูล Data Science ไม่ได้มุ่งเน้นไปที่การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึกเพื่อตอบคำถามใดคำถามหนึ่งเป็นการเฉพาะ แต่มักจะวิเคราะห์ผ่านชุดข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อให้ได้มาซึ่งคำตอบที่ต้องการ
ดังนั้น เมื่อจำเป็นต้องวิเคราะห์ข้อมูลที่มีอยู่แล้ว เพื่อแก้ไขปัญหาที่เฉพาะเจาะจงในทันที Data Analytics จะเหมาะสมมากกว่า ขณะที่ Data Science จะค่อนข้างโดดเด่นในเรื่องข้อมูลเชิงลึกโดยภาพรวมมากกว่า
🟥 Hard skills ที่จำเป็นต้องใช้สำหรับ Data Analytics
1. ความคล่องแคล่วในการใช้ Excel และ SQL Database เพื่อใช้ในการตัดทอนข้อมูล
2. มีประสบการณ์ในการทำงานโดยใช้ BI Tools เช่น Power BI
3. มีความรู้เกี่ยวกับภาษาคอมพิวเตอร์อย่าง Python R และ SAS
(ไม่จำเป็นต้องมีความรู้ทางวิศวกรรมศาสตร์มากนัก แต่ต้องมีทักษะทางสถิติและฐานข้อมูลที่ดีเยี่ยม)
🟥 Hard Skills ที่จำเป็นต้องใช้สำหรับ Data Science
1. ชำนาญในการใช้ Big Data Tools อย่าง Hadoop และ Spark
2. มีความรู้ในการใช้ SQL และ NoSQL Database เช่น Cassandra และ MongoDB
3. มีประสบการณ์ในการใช้เครื่องมือเกี่ยวกับ Data Visualization เช่น QlikView D3.js และ Tableau
4. มีความรู้เกี่ยวกับภาษาคอมพิวเตอร์อย่าง Python R และ Scala
จะเห็นได้ว่า Data Analytics และ Data Science ที่หลายคนมักจะเข้าใจว่าเป็นสิ่งเดียวกันนั้น จริง ๆ แล้ว แตกต่างกันโดยสิ้นเชิงทั้งในมิติของลักษณะงาน กระบวนการวิเคราะห์ข้อมูล หรือแม้กระทั่งทักษะ Hard skills ที่จำเป็นต้องใช้ในการทำงาน
เพราะฉะนั้น ลองพิจารณาดูว่า เราเห็นภาพตัวเองอย่างไรในการทำงานในอนาคต อยากจะเติบโตขึ้นไปเป็นอะไร และทักษะแบบไหนที่เหมาะกับตัวเรา เพียงเท่านี้คุณก็จะได้คำตอบแล้วล่ะว่า Data Analytics และ Data Science เส้นทางไหนที่เหมาะกับอาชีพแหน่งอนาคตของคุณมากที่สุด
อ่านบทความได้ที่ : https://bit.ly/43DIrLj
มาร่วม CONNEXT THE DOT ก้าวสู่โลกการทำงานอย่างมั่นใจไปด้วยกัน
——————————————————
Website: https://bit.ly/3Pz1Upp
Instagram: https://bit.ly/3wAT8Q1
Twitter: https://bit.ly/3LCFKPK
TikTok: https://bit.ly/38BGN5j
- 1
ดูเพิ่มเติมในซีรีส์
โฆษณา
- ดาวน์โหลดแอปพลิเคชัน
- © 2024 Blockdit
