Data Scientist สามารถนำมาใช้ประโยชน์และนำมาใช้ วิเคราะห์สร้างคุณค่าให้กับข้อมูล ส่งผลให้นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นที่ต้องการของหลายองค์กรในปัจจุบัน

ทักษะด้าน Hard Skills (ทักษะทางเทคนิค):

• การเขียนโปรแกรม:

  การเขียนโปรแกรมด้วยภาษาเช่น Python, R, หรือ SQL

• การวิเคราะห์สถิติ:

  ความรู้ในด้านสถิติเชิงพรรณนาและเชิงคาดการณ์ เพื่อวิเคราะห์และตีความข้อมูล. 

• การสร้างโมเดล:

  การสร้างและปรับปรุงโมเดลทางสถิติหรือ Machine Learning เพื่อตอบคำถามทางธุรกิจหรือวิจัย. 

• การจัดการข้อมูล:

  ความรู้เกี่ยวกับโครงสร้างฐานข้อมูล, การจัดเก็บข้อมูล, และการรวบรวมข้อมูลจากแหล่งต่างๆ. 

• การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่:

  คุ้นเคยกับการใช้เครื่องมือ เช่น Hadoop, Spark, หรือ Hadoop Distributed File System (HDFS) เพื่อจัดการข้อมูลขนาดใหญ่. 

• การมองเห็นภาพข้อมูล (Data Visualization):

  ความสามารถในการสร้างภาพหรือแผนภูมิเพื่อสื่อสารข้อมูลและค้นพบ Insight. 

ทักษะเฉพาะทาง (Domain Expertise):

• ความรู้ในสาขาเฉพาะทาง:

  ความรู้ที่เกี่ยวข้องกับสาขาหรือธุรกิจที่ทำงาน เช่น การตลาด, การแพทย์, การเงิน. 

• ความคุ้นเคยกับปัญหาเฉพาะทาง:

  ความสามารถในการเข้าใจปัญหาทางธุรกิจหรือวิจัยในสาขาเฉพาะทางและนำข้อมูลไปใช้แก้ปัญหา