Data Scientist vs Data Analyst รู้จักความต่างของ 2 อาชีพด้านข้อมูลสุดฮอต

Data analyst (นักวิเคราะห์ข้อมูล) และ Data scientist (นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล) เป็นสองอาชีพที่มีรายได้สูงและเนื้อหอมมากที่สุดในช่วงนี้ รายงานของ The World Economic Forum Future of Jobs Report ปี 2020 ระบุว่าหลากหลายอุตสาหกรรมต้องการ 2 อาชีพนี้มากที่สุด

แต่แม้ทั้ง 2 อาชีพนี้จะได้รับความสนใจมาก หลายคนก็อาจยังไม่แน่ใจว่างาน 2 แบบนี้ต่างกันอย่างไร 

ในบทความนี้ เราจะลองมาหาคำตอบกัน

งานของ Data analyst และ Data scientist ต่างกันตรงไหน 

หนึ่งในข้อแตกต่างโดดเด่นที่สุดของ 2 อาชีพนี้คือ “วิธีการที่พวกเขาจัดการกับข้อมูล (data)”

Data analyst มักทำงานกับชุดข้อมูลที่มีโครงสร้างเพื่อการแก้ปัญหาธุรกิจที่จับต้องได้ โดยใช้เครื่องมือต่างๆ เช่น ภาษา SQL, R, Python, Data Visualization และการวิเคราะห์ทางสถิติ

ตัวอย่างงานของนักวิเคราะห์ข้อมูลคือ

  • การทำงานร่วมกับผู้นำองค์กรเพื่อระบุข้อมูลที่ต้องการ 
  • การหาข้อมูลที่ต้องการจากทั้งแหล่งข้อมูลปฐมภูมิและทุติยภูมิ
  • การทำความสะอาดและจัดระเบียบข้อมูลใหม่เพื่อวิเคราะห์
  • การวิเคราะห์ชุดข้อมูลเพื่อระบุเทรนด์และรูปแบบที่แปลเป็น insight ไปใช้ต่อได้ 
  • การนำเสนอสิ่งที่ค้นพบแบบเข้าใจง่ายเพื่อเป็นข้อมูลสำหรับการตัดสินใจแบบ data-driven 

Data scientist มักจะจัดการกับสิ่งใหม่ที่ไม่เคยพบมาก่อน โดยการใช้เทคนิคข้อมูลขั้นสูงกว่าเพื่อคาดการณ์อนาคต อาจมีการสร้างอัลกอริธึมในการเรียนรู้ด้วยตนเองโดยอัตโนมัติ (machine learning) หรือออกแบบกระบวนการสร้างแบบจำลองเพื่อคาดการณ์อนาคต (predictive modeling processes) ซึ่งรับมือทั้งข้อมูลที่มีและไม่มีโครงสร้างได้ 

พูดอีกอย่างคือ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลนั้นเป็น ‘ขั้นกว่า’ ของนักวิเคราะห์ข้อมูลนั่นเอง 

ตัวอย่างงานของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลคือ

  • การรวบรวม ทำความสะอาด และประมวลผลข้อมูลดิบ
  • การออกแบบแบบจำลองการคาดการณ์และอัลกอริธึมของ Machine learning เพื่อขุดชุดข้อมูลขนาดใหญ่
  • การพัฒนาเครื่องมือและกระบวนการเพื่อตรวจสอบและวิเคราะห์ความถูกต้องของข้อมูล
  • การสร้างเครื่องมือสำหรับทำ data visualization ทำ dashboard และทำ report 
  • การเขียนโปรแกรมเพื่อการรวบรวมและประมวลผลข้อมูลแบบอัตโนมัติ

ทักษะของ Data analyst และ Data scientist ต่างกันอย่างไร

แม้ทั้งนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและนักวิเคราะห์ข้อมูลจะทำงานกับดาต้ากันทั้งคู่ แต่ทั้ง 2 อาชีพนี้ใช้ทักษะและเครื่องมือต่างกันเล็กน้อย โดยหลายทักษะของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลนั้นก็ต่อยอดมาจากทักษะที่นักวิเคราะห์ข้อมูลใช้นั่นเอง  

ทักษะด้านคณิตศาสตร์ (Mathematics)

  • Data analyst: คณิตศาสตร์พื้นฐาน, ความรู้ด้านสถิติ
  • Data scientist: ความรู้ด้านสถิติขั้นสูง, การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์

ทักษะด้านการเขียนโปรแกรม (Programming)

  • Data analyst: ความรู้ขั้นพื้นฐานในภาษา R, Python, SQL
  • Data scientist: การเขียนโปรแกรมเชิงวัตถุขั้นสูง

ทักษะด้านซอฟต์แวร์และการใช้เครื่องมือ (Software and tools)

  • Data analyst: SAS, Excel, การใช้ซอฟต์แวร์ระบบธุรกิจอัจฉริยะ
  • Data scientist: Hadoop, MySQL, TensorFlow, Spark

การศึกษาของ Data analyst และ Data scientist ต่างกันตรงไหน

บทบาทนักวิเคราะห์ข้อมูลส่วนใหญ่ต้องการวุฒิปริญญาตรีด้านคณิตศาสตร์ สถิติ วิทยาการคอมพิวเตอร์ หรือการเงินเป็นอย่างน้อย ส่วนนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล (รวมถึงนักวิเคราะห์ข้อมูลขั้นสูงจำนวนมาก) มักจบปริญญาโทหรือปริญญาเอกด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล เทคโนโลยีสารสนเทศ คณิตศาสตร์ หรือสถิติ

แม้ว่าการศึกษาระดับปริญญาจะเป็นเส้นทางหลักที่จะไปสู่การทำงานกับข้อมูล แต่ก็มีทางเลือกใหม่ๆ เกิดขึ้นสำหรับผู้ที่ไม่มีปริญญาหรือมีประสบการณ์มาก่อน การมองหาประกาศนียบัตรวิชาชีพด้านการวิเคราะห์ข้อมูลจาก Google หรือ IBM ก็สามารถสร้างทักษะที่จำเป็นสำหรับบทบาทระดับเริ่มต้นในฐานะนักวิเคราะห์ข้อมูลได้เช่นกัน

ค่าตอบแทนและโอกาสก้าวหน้าของ Data analyst และ Data scientist ต่างกันอย่างไร 

ตามข้อมูลของ Glassdoor ในเดือนมิถุนายน 2021 ระบุว่า ฐานเงินเดือนเฉลี่ยสำหรับนักวิเคราะห์ข้อมูลในอเมริกาอยู่ที่ 68,577 ดอลลาร์ (ประมาณ 2,328,189 บาทต่อปี) ซึ่งค่าเฉลี่ยนี้อาจต่างกันไปตามปัจจัยต่างๆ นักวิเคราะห์ข้อมูลเป็นอาชีพที่มีความต้องการสูง The World Economic Forum ระบุว่านี่คืออาชีพที่เติบโตสูงสุดเป็นอันดับ 2 ในอเมริกาเลยทีเดียว

ขณะที่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลในอเมริกานั้นได้เงินเดือนเฉลี่ยอยู่ที่ 113,396 ดอลลาร์ (ประมาณ 3,849,794 บาทต่อปี) ซึ่งสำนักงานสถิติแรงงานสหรัฐ (BLS) เปิดเผยว่า ความต้องการผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูลมีค่อนข้างสูง โดยจากปี 2019 ถึง 2029 คาดว่านักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและงานด้าน mathematical science นั้นจะเติบโตถึง 31 เปอร์เซ็นต์ ซึ่งนับว่าเร็วกว่าอัตราการเติบโตเฉลี่ยของงานทั้งหมดซึ่งอยู่ที่ 3.7 เปอร์เซ็นต์มาก

จะเห็นได้ว่า แม้อาชีพนักวิเคราะห์ข้อมูลและนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจะมีความแตกต่างกัน แต่ทั้งสองงานก็เป็นที่ต้องการของตลาดวันนี้และในอนาคตอย่างมาก ใครสนใจอยากทำงานด้านนี้ พูดเลยว่านี่คือโอกาสทองอย่างแท้จริง 

อ้างอิง:

SHARE