จะเรียนต่อสาขา Data Science ที่ U.S.
“Hard or Easy?”
ตอนนี้เราอยู่ในยุคสมัยของการถ่ายโอนข้อมูลด้วยเทคโนโลยี การสื่อสารด้วยเทคโนโลยีเข้าไปแทรกแซงอยู่ในชีวิตประจำวันของเราไปโดยปริยาย อุปกรณ์เทคโนโลยีการสื่อสาร (Smartphone) กลายเป็นเสมือนอวัยวะที่ 33 ไปแล้ว! และไม่มีใครสามารถปฏิเสธได้ด้วยเพราะข้อมูลข่าวสารต่าง ๆ พากันโยกย้าย platform เข้าไปอยู่ใน internet กันเป็นที่เรียบร้อย ทำให้มีรูปแบบในการส่งสารระหว่างกันเพิ่มขึ้นมาอีกนับไม่ถ้วนผ่านช่องทาง Internet และ Social Media แต่ทั้งนี้ทั้งนั้น ข้อมูลที่ส่งกันไปกันมาใน Internet นั้น มันไปอยู่ที่ไหนกันจากสมัยก่อนที่มีเอกสารเป็นฐานข้อมูลหลัก แต่ในตอนนี้หลาย ๆ คนเรียกว่าคลังเก็บข้อมูลนี้ว่า Cloud Platform หลักสูตรการเรียน Data Science ที่ U.S. จึงได้ถูกออกแบบและพัฒนาขึ้นเพื่อมารองรับความเปลี่ยนแปลงทางเทคโนโลยีการสื่อสารนี้
แล้วสาขา Data Science มันยากหรือง่ายกันแน่? ผิด! ✘ ผิดคำถาม เพราะยากไม่ใช่ประเด็นหลัก แต่คือการเรียนศาสตร์ของ Data Science และนำไปพัฒนาและประยุกต์ใช้ให้เกิดผลสัมฤทธิ์ขึ้นมาต่างหาก แต่นั่นก็ขึ้นอยู่กับทักษะการวิเคราะห์และประยุกต์ใช้ข้อมูลที่เรามีให้เกิดประโยชน์สูงสุดโดยไม่ผิดจรรยาบรรณหรือล่วงละเมิดสิทธิส่วนบุคคล (Privacy Protection)
แต่ถึงการเรียนสาขานี้จะยากจริงก็เถอะ ใครที่บอกว่าสาขานี้เรียนจบได้ภายใน 1 เดือนนี้… คาดว่าน่าจะได้เรียน concept ของศาสตร์ Data Science แบบพื้นฐาน เพราะนักศึกษาในสายนี้ต่างใช้เวลาในการเรียนนาน ไม่มีทางลัด ผู้เรียนต้องให้ความสำคัญกับการหาความรู้เพิ่มเติมอยู่ตลอดจากประสบการณ์ตรง เพื่อการ “improving your Data Science skills.” ไม่ใช่แค่การเรียนรู้และทำความเข้าใจ
การเรียน Data Science คือ:
- การพัฒนาทักษะ coding skills
- การฝึกทักษะ business skills
- การพัฒนาทักษะ mathematical/statistical skills
- การพัฒนาและฝึกทักษะ data visualization, presentation, communication และทักษะอื่น ๆ ที่เกี่ยวข้อง
และไม่ใช่:
- การเรียนโปรแกรมภาษา Python ฉบับรวบรัดแบบใดแบบหนึ่ง
- การเรียนเรียนรู้มาตรฐาน benchmarks ของแต่ละองค์กร หรือ การวัด KPI
- การเรียนและทำความเข้าใจกับ statistical models รูปแบบใด
- การเรียนรู้การใช้ Google Data Studio หรือ Tableau
ไขข้อข้องใจที่น้อง ๆ อาจสงสัยว่าเราจะเอาข้อมูลความรู้ไปใช้งานได้อย่างไร … โดยหลักการแล้วสิ่งที่นักศึกษาต้องให้เวลามาก ๆ คือการหมั่นเพียรฝึกทักษะของตัวเองให้แม่นยำไปพร้อมกับตามทันยุคสมัยและเทคโนโลยีให้ตลอด
Data Science, Big Data หรือ Business Analytics คือการจัดการดูแล วิเคราะห์ วางแผน สร้างแนวทางการใช้ข้อมูลอันมหาศาลที่ได้รับมาจากกลุ่มเป้าหมาย (Target / Audience) โดยคิดและตีเป็นกลยุทธ์ออกมาว่า จะนำข้อมูลต่าง ๆ ไปสร้างแคมเปญเพื่อโปรโมท โฆษณา หรือสร้างการรับรู้ต่อกลุ่มด้วยฐานข้อมูลที่มีอยู่ได้อย่างไร องค์การใหญ่ทั้งหลายต่างพากันชิงหาบุคลากรในตำแหน่งนี้ เพื่อทำให้องค์กรและธุรกิจของตนแข็งแกร่งยิ่งขึ้นในยุค Digital สิ่งที่ควรพึงระวังที่สุดในการเรียนสายนี้คือการคิดและทำงานให้อยู่บนพื้นฐานของจรรยาบรรณ เพราะ “ข้อมูล” ก็อาจเป็นดาบสองคมได้นะ
การคำนึงถึง Privacy ของกลุ่มคนที่เป็นเจ้าของข้อมูล และมาตรการควบคุมปกป้องฐานข้อมูล (Data Protection) ที่หลายองค์กรมีเพื่อปกป้องข้อมูลส่วนตัวของผู้ใช้ (user) หรือเจ้าของข้อมูล เป็นอีกประเด็นร้อนที่เป็นข้อโต้เถียงกันในต่างประเทศ เพราะ “ข้อมูล” นั้นถูกนำมาใช้เพื่อโน้มน้าวคนในโลก Online และผลที่เกิดคือ สามารถเปลี่ยนพฤติกรรมและกระตุ้นการตัดสินใจของผู้คนได้ การเรียนต่อในสายงานนี้เป็นที่ต้องการมากแต่ก็หินมากพอ ๆ กัน เพราะถ้าน้อง ๆ คิดจะทำงานในสาย Data Science ก็ต้องตระหนักถึงความรับผิดชอบอันมหาศาลนี้ด้วย
หลักสูตรการสอนของมหาวิทยาลัยในสหรัฐอเมริกาจึงเหมาะกับการเรียนสาขาวิชานี้มาก เพราะน้อง ๆ จะได้รับประสบการณ์จากงานในแวดวงการทำงานจริง พร้อม ๆ กับการเรียนรู้และฝึก Skill ด้าน Data Science พี่ ๆ Hands On เลยพามหาวิทยาลัยชั้นนำที่เปิดสอนและมีชื่อเสียงในสาขานี้มาให้รู้จักกันค่ะ
- University of Washington
- University of Southern California (USC) – STEM Program
- Arizona State University
- DePaul University
- Colorado State University
- Louisiana State University (LSU)
- Long Island University – Post
- Drew University
- George Mason University
น้องคนไหนที่อยากไปเรียนต่อหรือสนใจสอบถามข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับสาขาวิชา Data Science ที่ U.S. สอบถามพี่ ๆ Hands On สาขาสีลม ในทุกขั้นตอนของการไปเรียนต่อสหรัฐฯ ได้เลยค่ะ หรือกรอกข้อมูลด้านล่าง
หรือมาปรึกษาได้ที่ออฟฟิศ Hands On สีลม อาคารกมลสุโกศล ชั้น 15
BTS ศาลาแดง (ทางออก 2) / MRT สีลม (ทางออก 2)