Data Analyst

คือผู้เชี่ยวชาญที่มีหน้าที่รวบรวม, วิเคราะห์, และแปลความหมายของข้อมูลเพื่อสนับสนุนการตัดสินใจทางธุรกิจและการดำเนินงานในองค์กร Data Analyst ใช้เครื่องมือและเทคนิคต่างๆ เพื่อทำความเข้าใจแนวโน้ม, รูปแบบ, และความสัมพันธ์ในข้อมูล

หน้าที่ของ Data Analyst

1. การรวบรวมข้อมูล (Data Collection):

   • รวบรวมข้อมูลจากแหล่งต่างๆ เช่น ฐานข้อมูล, เว็บไซต์, และระบบภายในองค์กร
   • ใช้เครื่องมือการดึงข้อมูล (ETL tools) เพื่อดึง, แปลง, และโหลดข้อมูลเข้าสู่ระบบวิเคราะห์

2. การทำความสะอาดและเตรียมข้อมูล (Data Cleaning and Preparation):

   • ตรวจสอบความถูกต้องและความสมบูรณ์ของข้อมูล
   • จัดการกับข้อมูลที่ขาดหาย, ซ้ำซ้อน, หรือผิดพลาด

3. การวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analysis):

   • ใช้เทคนิคทางสถิติและเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูล เช่น SQL, Excel, Python, R เพื่อทำความเข้าใจแนวโน้มและรูปแบบในข้อมูล
   • สร้างสรุปและรายงานจากข้อมูลที่วิเคราะห์

4. การแสดงผลข้อมูล (Data Visualization):

   • สร้างกราฟ, แผนภูมิ, และการแสดงผลอื่นๆ เพื่อสื่อสารผลการวิเคราะห์
   • ใช้เครื่องมือการแสดงผลข้อมูล เช่น Tableau, Power BI, Matplotlib, Seaborn

5. การรายงานและการนำเสนอ (Reporting and Presentation):

   • จัดทำรายงานและนำเสนอผลการวิเคราะห์ให้กับทีมและผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย
   • สื่อสารข้อมูลและข้อเสนอแนะให้ชัดเจนและเข้าใจง่าย

6. การสนับสนุนการตัดสินใจ (Decision Support):

   • ใช้ข้อมูลที่วิเคราะห์เพื่อสนับสนุนการตัดสินใจทางธุรกิจ
   • เสนอแนวทางในการปรับปรุงกระบวนการและกลยุทธ์ขององค์กร

7. การติดตามและประเมินผล (Monitoring and Evaluation):

   • ติดตามและประเมินผลการดำเนินงานตามที่ได้เสนอแนวทาง
   • ปรับปรุงการวิเคราะห์และการรายงานตามผลที่ได้

ความสามารถที่ต้องมี

1. ทักษะการเขียนโปรแกรม:

   • มีความเชี่ยวชาญในการเขียนโปรแกรมด้วยภาษาที่เกี่ยวข้อง เช่น Python, R, SQL
   • ทักษะในการใช้ไลบรารีสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล เช่น pandas, NumPy, scikit-learn

2. ทักษะการใช้เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูล:

   • มีประสบการณ์ในการใช้เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูล เช่น Excel, Tableau, Power BI, Google Data Studio
   • ความสามารถในการใช้ SQL เพื่อดึงข้อมูลจากฐานข้อมูล

3. ทักษะการวิเคราะห์และการแก้ปัญหา:

   • มีความสามารถในการวิเคราะห์ข้อมูล, ทำความเข้าใจปัญหา, และเสนอแนวทางการแก้ไข
   • ความเข้าใจในเทคนิคทางสถิติและการวิเคราะห์ข้อมูล

4. ทักษะการแสดงผลข้อมูล:

   • มีทักษะในการสร้างการแสดงผลข้อมูลที่ชัดเจนและเข้าใจง่าย
   • ใช้เครื่องมือการแสดงผลข้อมูล เช่น Tableau, Power BI, Matplotlib, Seaborn

5. ทักษะการสื่อสาร:

   • สามารถสื่อสารผลการวิเคราะห์และข้อเสนอแนะได้อย่างชัดเจนและมีประสิทธิภาพ
   • ทักษะในการเขียนรายงานและการนำเสนอข้อมูล

6. ความเข้าใจในธุรกิจ:

   • มีความเข้าใจในกระบวนการและการดำเนินงานของธุรกิจ
   • สามารถใช้ข้อมูลเพื่อสนับสนุนการตัดสินใจทางธุรกิจได้

การเตรียมตัวและเส้นทางการเติบโต

1. การศึกษา:

   • ปริญญาตรีในสาขาวิทยาการคอมพิวเตอร์, สถิติ, คณิตศาสตร์, บริหารธุรกิจ, หรือสาขาที่เกี่ยวข้อง
   • การเรียนรู้ด้วยตัวเองหรือการเข้าคอร์สออนไลน์ที่เน้นการวิเคราะห์ข้อมูล

2. การฝึกงานและประสบการณ์การทำงาน:

   • หาประสบการณ์การทำงานหรือฝึกงานในสายงานที่เกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์ข้อมูล
   • สร้างโปรเจ็กต์ส่วนตัวหรือพอร์ตโฟลิโอเพื่อแสดงความสามารถและผลงานของตนเอง

3. การเรียนรู้ตลอดชีวิต:

   • ติดตามการเปลี่ยนแปลงและแนวโน้มในวงการ Data Analysis
   • เข้าร่วมชุมชนออนไลน์, ฟอรัม, และการประชุมหรือสัมมนาด้านการวิเคราะห์ข้อมูล

การพัฒนาทักษะเพิ่มเติม

1. เรียนรู้เครื่องมือและเทคนิคใหม่ๆ:

   • ศึกษาเครื่องมือใหม่ๆ เช่น Tableau, Power BI, Google Data Studio เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการแสดงผลข้อมูล
   • เรียนรู้การใช้งานคลาวด์แพลตฟอร์ม เช่น AWS, Google Cloud Platform, Azure เพื่อการวิเคราะห์ข้อมูล

2. การพัฒนาทักษะการแสดงผลข้อมูล:

   • การเรียนรู้เทคนิคและเครื่องมือในการแสดงผลข้อมูลเพื่อสื่อสารผลการวิเคราะห์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

3. การพัฒนาทักษะการสื่อสาร:

   • การฝึกฝนทักษะการสื่อสารเพื่อให้สามารถอธิบายผลการวิเคราะห์และข้อเสนอแนะได้อย่างชัดเจน

4. การสร้างเครือข่ายในวงการ Data Analysis:

   • การเข้าร่วมกลุ่มและชุมชนของนักวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อแลกเปลี่ยนประสบการณ์และความรู้

คำแนะนำเพิ่มเติม

1. การเข้าร่วมกลุ่มและชุมชน Data Analysis:

   • เข้าร่วมกลุ่มและชุมชนของนักวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อแลกเปลี่ยนประสบการณ์และความรู้

2. การทำโปรเจ็กต์ส่วนตัว:

   • สร้างและพัฒนาโปรเจ็กต์ส่วนตัวเพื่อฝึกฝนทักษะและสร้างพอร์ตโฟลิโอ

3. การติดตามแนวโน้มเทคโนโลยีและการวิเคราะห์:

   • ติดตามและศึกษาแนวโน้มเทคโนโลยีและการวิเคราะห์ใหม่ๆ เพื่อให้ตนเองทันสมัยและสามารถปรับตัวได้รวดเร็ว

4. การพัฒนาทักษะการสื่อสารและการนำเสนอ:

   • พัฒนาทักษะการสื่อสารและการนำเสนอเพื่อให้สามารถอธิบายผลการวิเคราะห์และข้อเสนอแนะได้อย่างชัดเจน

5. การฝึกอบรมและการรับใบรับรอง:

   • เข้าร่วมการฝึกอบรมและการรับใบรับรองเพิ่มเติม เช่น Google Data Analytics Professional Certificate, Microsoft Certified: Data Analyst Associate, เพื่อเพิ่มความน่าเชื่อถือและความสามารถในการแข่งขันในตลาดงาน

Data Analyst Career Guide แนะนำงานสาย Data ฉบับสมบูรณ์

ขอบคุณเนื้อหาดีๆจาก DataRockie

Data Analyst Career Guide แนะนำงานสาย Data ฉบับสมบูรณ์