🎉 ฮัลโหลลล เพื่อน ๆ เจอกันอีกแล้ว วันนี้แอดจะพาเพื่อน ๆ มาดูความแตกต่างของอาชีพสาย Data ที่สุดฮิตแห่งยุคนี้เลยก็ว่าได้ เผื่อเป็นแนวทางให้กับน้อง ๆ หรือเพื่อน ๆ คนไหนที่อยากเดินไปสายนี้
.
👉 ทั้งสามนั้นมีรายละเอียด และต่างกันยังไง มาหาคำตอบไปพร้อมกันเลยยย !!
.
🔵 Data Scientist เป็นอาชีพที่ใช้ทักษะขั้นสูงเพื่อวิเคราะห์ และตีความข้อมูลที่ซับซ้อน เช่น การทำ Machine Learning, Deep Learning เป็นต้น
.
🔴 Data Engineer วิศวกรข้อมูลที่ช่วยจัดเตรียมข้อมูล ซึ่งจะมีหน้าที่พัฒนา สร้าง ทดสอบ และบำรุงรักษาสถาปัตยกรรมที่ใช้ในการจัดเตรียมข้อมูล
.
🟢 Data Analyst นักวิเคราะห์ข้อมูล ที่ใช้ข้อมูลตัวเลข และใช้กระบวนการทางสถิติมาวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อใช้ข้อมูลดังกล่าวตัดสินใจหรือคิดกลยุทธ์ทางธุรกิจนั่นเอง
.
✨ ทักษะสำคัญที่ต้องมี
.
Data Scientist - ทักษะการวิเคราะห์ข้อมูลขั้นสูง, Data Mining, Machine Learning, Data Optimization, ทักษะการเขียนโปรแกรมขั้นสูง (SAS/R/ Python) เป็นต้น
.
Data Engineer - Data Warehousing & ETL, ทักษะการเขียนโปรแกรมขั้นสูง, Hadoop-based Analytics, SQL / Database, Data Architecture & Pipeline, Machine Learning Concept, Data Visualization เป็นต้น
.
Data Analyst - Data Warehouse, Adobe & Google Analytics, การเขียนโปรแกรมพื้นฐาน, ทักษะพื้นฐานทางสถิติ, SQL/Database, Data Visualization เป็นต้น
.
🌈 มีหน้าที่อะไรบ้าง ?
.
Data Scientist - รับผิดชอบในวิเคราะห์ข้อมูล จัดทำโมเดล วางแผนและกลยุทธ์สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล เรียนรู้ Tools และวิธีการต่าง ๆ ในการนำข้อมูลมาทำ Machine Learning และ Deep Learning
.
Data Engineer - พัฒนา ทดสอบ และบำรุงรักษา ในทุกขั้นตอนของการเตรียมข้อมูล เขียนโปรแกรมเพื่อดึงข้อมูลจากแหล่งต่าง ๆ ดำเนินการตามขั้นตอน ETL ตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูล
.
Data Analyst - รวบรวมและประมวลผลข้อมูลโดยใช้ความรู้ทางสถิติ เพื่อนำข้อมูลต่าง ๆ มาตัดสินใจทางธุรกิจ
.
เป็นยังไงกันบ้าง พอที่จะรู้จักกับทั้งสามอาชีพสุดฮิตคร่าว ๆ แล้วเนอะ !! เพื่อน ๆ อยากทำอาชีพไหนกันบ้าง ?? หรือพี่ ๆ คนไหนที่อยู่สายนี้อยากมีข้อมูลอะไรมาแชร์ สามารถคอมเมนต์ไว้ด้านล่างได้เลยนะคร้าบบบบ 🥰
.
borntoDev - 🦖 สร้างการเรียนรู้ที่ดีสำหรับสายไอทีในทุกวัน
data warehousing 在 Microsoft Azure Facebook 的最讚貼文
Join our webinar and learn how you can transform your business using Azure Data Warehousing and Big Data solutions: http://msft.social/345JhN
data warehousing 在 Microsoft Azure Facebook 的最佳解答
Join our webinar on 3/21 and learn how you can transform your business using Azure Data Warehousing and Big Data solutions: http://msft.social/iCGqM3
data warehousing 在 什麼是資料倉儲| Oracle 台灣 的相關結果
了解Autonomous Data Warehouse. 典型的資料倉儲通常包括以下元素:. 儲存並管理資料的關聯式資料庫; 準備資料進行分析的萃取、載入和轉置(ELT) 解決方案 ... ... <看更多>
data warehousing 在 什麼是資料倉儲? | 關鍵概念| Amazon Web Services 的相關結果
資料倉儲是資訊的中央儲存庫,這些資訊經過分析後可協助您做出更明智的決策。資料通常會定期從交易處理系統、關聯式資料庫和其他來源流入資料倉儲。 ... <看更多>
data warehousing 在 資料倉儲- 维基百科,自由的百科全书 的相關結果
在计算机领域,数据仓库(英語:data warehouse,也称为企业数据仓库)是用于 · 存储在仓库中的数据从运行系统(例如营销或销售)上傳。 · 典型的基于提取、转换、加载(ETL ... ... <看更多>