อาจารย์ ดร.อรรถพล ธำรงรัตนฤทธิ์: Data Scientist อาชีพมาแรงของโลกสมัยใหม่ เมื่อข้อมูลมีค่าดั่งทอง

อาจารย์ ดร.อรรถพล ธำรงรัตนฤทธิ์: Data Scientist อาชีพมาแรงของโลกสมัยใหม่ เมื่อข้อมูลมีค่าดั่งทอง
04/12/18   |   666   |  

หากพูดถึงเทคโนโลยี AI (Artificial Intelligence), ML (Machine Learning), Big Data หรือแม้แต่ศาสตร์อย่าง Data Science ที่กำลังกลายมาเป็นเทรนด์หลักของโลกใบนี้ เชื่อว่าหลายคนยังมีคำถามและพยายามตั้งข้อสงสัยว่าอะไรคือรูปแบบของความแปลกใหม่เหล่านี้ ชีวิตของเราที่มีจะเปลี่ยนแปลงไปได้อย่างไร ดีขึ้นไหม หรือเทคโนโลยีใหม่ ๆ จะกลายเป็นสิ่งที่คุกคามแทน

 

ในความน่าสงสัยที่ไม่ว่าใครต่างก็กำลังค้นหาคำตอบ JobThai จะพาไปคุยกับอาจารย์ ดร.อรรถพล ธำรงรัตนฤทธิ์ ผู้ที่คร่ำหวอดในแวดวง Data Science มองเห็นการพัฒนาในบริษัทระดับ Top ของโลกผ่านสายตาตัวเองจาก Silicon Valley ศูนย์รวมความก้าวล้ำนำสมัย ด้วยการเป็น Data Scientist กว่า 2 ปี ก่อนที่จะเลือกกลับมาสอน Computational Linguistics อยู่ที่ภาควิชาภาษาศาสตร์ คณะอักษรศาสตร์ จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย นอกจากนี้อาจารย์ ดร. อรรถพล ยังเป็น Career Coach ซึ่งให้คำแนะนำและเปิดโอกาสให้ผู้ที่สนใจในสายอาชีพนี้สามารถเข้ามาพูดคุยได้ที่ CareerVisa Thailand ด้วยเช่นกันค่ะ

ศาสตร์แห่งอาชีพ Data Scientist จะสำคัญและน่าสนใจเพียงใด JobThai เรียบเรียงมาไว้ให้ที่นี่แล้ว

 

 

  • Data Scientist เป็นนิยามอาชีพที่ค่อนข้างกว้าง บางคนอาจจะดูเรื่อง Analytic อย่างเดียว บางคนต้องนำข้อมูลไปวิเคราะห์เพื่อพัฒนาผลิตภัณฑ์ แต่โดยรวมแล้วก็คือการมุ่งเน้นพัฒนา Product ต่าง ๆ ให้ดีขึ้นนั่นเอง
  • อาชีพ Data Scientist ค่อนข้างเปิดกว้าง คนที่จะเข้ามาทำอาชีพนี้ไม่มีระบุเจาะจงว่าต้องจบสาขาอะไร แต่ส่วนใหญ่แล้วจะจบมาทางวิทยาศาสตร์ สถิติ หรือ Computer Science ก็ได้เช่นกัน
  • อาชีพ Data Scientist ยังใหม่มากสำหรับประเทศไทยและสำหรับโลกด้วย ฉะนั้นสายงานนี้จึงมีโอกาสเติบโตอีกมาก

 

เห็นอาจารย์อรรถพลเรียนมาค่อนข้างมาก เล่าประวัติการศึกษาให้ฟังคร่าว ๆ หน่อย

หลังจากจบมัธยมปลายในสายศิลป์ - ฝรั่งเศสแล้ว ผมได้ทุนรัฐบาลไปเรียนต่อที่สหรัฐอเมริกา เข้าเรียนปริญญาตรีที่ Stanford ในเอกที่เรียกว่า Symbolic Systems ครับ เป็นสหสาขาวิชาที่รวมภาษาศาสตร์ ปรัชญา จิตวิทยา และวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ไว้ด้วยกัน จากนั้นก็ต่อปริญญาโทและเอกในด้าน Natural Language Processing หรือการประมวลภาษาธรรมชาติ หลังจากจบปริญญาเอกผมก็ได้ทำงานเป็น Software Engineer อยู่ที่บริษัทใน Silicon Valley คือ Yelp ที่คล้ายกับ Wongnai และอีกบริษัทคือ LinkedIn ที่เหมือนกับ Facebook แต่เป็น Professional Social Network ที่ San Francisco อยู่ 2 ปี ก่อนกลับมาเป็นอาจารย์ที่นี่ครับ

 

อธิบายให้ฟังหน่อยว่า Data Scientist เป็นอาชีพที่ต้องทำอะไรบ้าง

Data Scientist เป็นอาชีพที่ค่อนข้างกว้าง แล้วแต่ว่าบริษัทแต่ละแห่งจะตีความและให้บทบาทเขาอย่างไรบ้าง บางที่เขาจะเขียนตำแหน่งเป็น Analytic ก็วิเคราะห์ข้อมูลอย่างเดียวแต่ไม่ได้นำการวิเคราะห์ไปเป็นผลิตภัณฑ์ ตอนผมทำงานจะเป็นการรวมกันระหว่าง Software Engineer และ Data Scientist คือจะต้องทำโมเดลต่าง ๆ ให้สามารถวิเคราะห์ข้อมูลออกมาได้แล้วนำข้อมูลที่วิเคราะห์ตรงนี้ไปเป็นผลิตภัณฑ์ สมมติว่าเราต้องการจะพัฒนา Search Engine ของเราให้ดีขึ้น เราก็ต้องกลับไปดูที่ข้อมูลของเรา จากนั้นพัฒนาระบบ พัฒนาโมเดลขึ้นมา และเราต้องเป็นคนที่นำไป Implement คือนำเอาไปรวมกันจริงกับ Product ที่ใช้กันอยู่ทุกวันบนหน้าเว็บไซต์เพื่อพัฒนาให้ดีขึ้นนั่นเอง

 

 

คนที่จะเป็น Data Scientist ต้องเรียนจบสาขาอะไร

อย่างที่อธิบายไปครับว่า Data Science เป็นศาสตร์ที่กว้างมากคือต้องใช้ทักษะหลายอย่างมารวมกัน เพราะเราอาจจะต้องทำทุกอย่างตั้งแต่ต้นจนจบโปรเจกต์ จริง ๆ แล้วอาชีพ Data Scientist ยังใหม่มากจึงยังไม่ค่อยมีหลักสูตรไหนที่ผลิตคนมาสายนี้โดยตรง คนที่มาทำงานด้าน Data Science จะมีภูมิหลังหลากหลายมาก ส่วนใหญ่แล้วมักมาจากสาขาใดก็ได้ที่เกี่ยวกับวิทยาศาสตร์ เพราะเขาจะมีทักษะทางด้านการวิเคราะห์ข้อมูลซึ่งสามารถไปประยุกต์ใช้กับข้อมูลอื่นได้ หรือจะมาจากทางสถิติก็มี หรือ Computer Science ก็มี เรียกว่ามีหลายเส้นทางเลยที่จะมาสู่อาชีพ Data Scientist ได้ครับ

 

ทำไมอาจารย์ถึงสนใจในสาขา Data Science คิดว่าศาสตร์นี้มีเสน่ห์อย่างไร

ที่ผมเข้ามาทำทางด้าน Data Science เพราะเป็นคนที่ชอบทำงานกับข้อมูลอยู่แล้ว เวลาเรามีคำถามอะไรขึ้นมาถ้าเรามีข้อมูลก็จะตอบได้ชัดเจนขึ้นและมีฐานในการตอบที่ค่อนข้างแม่นยำ Data Scientist จะเป็นคนนำความรู้ในการวิเคราะห์เหล่านั้นไม่ว่าชนิดไหน รูปแบบใด เพื่อผลักออกมาให้กลายเป็น Product และเป็นสิ่งที่คนสามารถนำไปใช้ได้ กลายเป็นว่าไม่ใช่แค่การวิเคราะห์ความรู้เฉย ๆ แต่สามารถนำไปใช้ได้ด้วย อาชีพนี้จึงเป็นอาชีพที่ Challenging มาก ๆ และนี่คือเสน่ห์ของมันครับ 

 

เข้าใจว่า Data Science มีหลายสาขามาก ตอนที่อาจารย์อรรถพลทำงานอยู่ที่สหรัฐอเมริกาเป็นการนำเอาข้อมูลมาประยุกต์ใช้ในเรื่องใด

Data Science ที่ผมทำจะเป็นการประยุกต์ใช้กับข้อมูลทางภาษาที่ผมเชี่ยวชาญและคิดว่ามันมีความสนุก บางคนที่ภูมิหลังมาทางฟิสิกส์เขาก็อาจจะเชี่ยวชาญทางด้านข้อมูลที่เป็นตัวเลขมากกว่า เรียกว่าแต่ละคนก็มีความเชี่ยวชาญต่างกัน 

 

ถ้าจะแบ่งการนำไปใช้ตามระบบอย่าง Search และ Recommendation ก็ได้เหมือนกัน บางคนเก่งเรื่อง Search ก็เข้าไปช่วยบริษัท Customize ให้เป็นของเขาเองเพราะว่าแต่ละ Search Engine ก็มีความแตกต่างกัน หรืออีกคนถนัดทางด้าน Recommendation Engine ก็พยายามพัฒนาเครื่องมือที่ให้คำแนะนำสินค้า หน้าที่จะไปกดดู หรือแนะนำเพื่อนให้เรากด Friend เป็นต้นครับ

 

 

ชีวิตใน 1 วันของการเป็น Data Scientist ต้องทำอะไรบ้าง

ชีวิตใน 1 วันเป็นอะไรที่ตอบยากครับ เพราะอาชีพนี้ค่อนข้างอิสระเนื่องจากไม่ต้องเขียน Code เยอะเหมือนกับ Software Engineer ทั่ว ๆ ไป แล้วก็ไม่ได้ประชุมเยอะเหมือน Product Manager เรียกว่าเป็นอาชีพที่เวลาส่วนใหญ่ได้อยู่กับตัวเองมากกว่า เพื่อจะได้ระดมความคิดในการแก้ปัญหาให้ได้อย่างดีนั่นเอง 

 

อาจจะมีบางวันที่ต้องประชุมงานร่วมกับ Product Manager เพื่อคุยเรื่องโมเดล Product ตัวใหม่หรืออาจมีการคุยกับ Data Scientist คนอื่นเพื่อหาไอเดียและ Feedback ในการพัฒนาต่อยอด และด้วยความที่ Data Science มันเปลี่ยนแปลงค่อนข้างเร็ว เราก็จะมี Reading Group เวลามี Article อะไรที่น่าสนใจ หรือบริษัทไหนปล่อยผลิตภัณฑ์ใหม่แล้วอยากดูเทคโนโลยีของเขา ก็จะนำมาอภิปรายแลกเปลี่ยนกันเพื่อทำความเข้าใจและร่วมกันคิดว่าจะเอาไปประยุกต์ใช้กับโปรเจกต์ใหม่ ๆ ของเราได้อย่างไรครับ 

 

ถ้าอยากเป็น Data Scientist อะไรคือ Hard Skills และ Soft Skills สำคัญที่ต้องมี

ว่ากันที่ Hard Skills ก่อนก็ต้องรู้สถิติเบื้องต้น รู้วิธีการ Visualized Data ว่าเราวิเคราะห์มาแล้วต้องสามารถนำมาทำให้คนที่เราสื่อสารด้วยเห็นภาพได้ อาจจะเป็นในรูปแบบของกราฟต่าง ๆ ซึ่งเราต้องรู้ว่าตัวไหนเหมาะที่ทำให้คนเข้าใจที่สุด ทักษะการสื่อสารเกี่ยวกับข้อมูลก็เป็น Hard Skills นะครับเพราะเราก็ต้องคุยกับ Product Manager อยู่เป็นประจำ ทักษะอีกอย่างหนึ่งที่ต้องมีมาก ๆ เลยก็คือการเขียน Code เพราะต้องใช้ในการดึงข้อมูลทุกวัน ใช้ในการนำโมเดลของเราไปรวมกับ Product ต่าง ๆ ซึ่งแต่ละบริษัทก็มักจะให้ Data Scientist ทำทั้งหมด ฉะนั้นทักษะการเขียน Code จึงแทบจะเป็นพระเอกของอาชีพนี้เลย

 

ส่วนทางด้าน Soft Skills เราก็ควรจะมีความรู้ด้านธุรกิจเพราะต้องเขียน Code ที่เป็น Analytics เช่น ถ้าอยากรู้ว่า Product ของเราเมื่อทำขึ้นมาแล้วมันจะไปเพิ่มอะไรบ้าง จะรู้ได้อย่างไรว่า Product ของเราสำเร็จ หรือทำให้เซิร์ฟเวอร์ของเราทำงานน้อยลงเพื่อผลลัพธ์ที่มากขึ้นได้อย่างไร นอกจากนี้ก็ต้องมีทักษะการสื่อสารครับเพราะต้องเขียนรายงานว่าทำอะไรไปบ้างแล้ว มีอะไรดีขึ้นบ้าง และบางครั้งมันเป็นสิ่งที่ Technical มากเราก็ต้องมีทักษะการสื่อสารให้คนทั่ว ๆ ไปเข้าใจ คือต้องทำให้ Product Manager หรือ Software Engineer คนอื่นที่อาจจะไม่มีความรู้ทางด้าน Data Science และความรู้ทางด้านสถิติเข้าใจได้ด้วยว่าสิ่งที่เราทำคืออะไรและ Insight ที่เราได้จากการวิเคราะห์คืออะไรบ้าง 

 

แวดวง Data Scientist ในไทยมีมากน้อยแค่ไหน

Data Scientist ในไทยเท่าที่ทราบนะครับ ก็มีบางองค์กรและบางบริษัทที่เริ่มหา Data Scientist แล้ว แบบตรง ๆ ส่วนใหญ่ไปทางการธนาคาร การลงทุน หรือไม่ก็เป็นบริษัทโทรคมนาคมต่าง ๆ ซึ่งเทคโนโลยีของเขาจะล้ำหน้าไปมากแล้ว นอกจากนี้ยังมีอีกกลุ่มหนึ่งที่เริ่มหา Data Scientist ก็คือกลุ่ม Startup ที่ผลิตภัณฑ์ของเขาจะต้องมีพวก Data เข้ามาเกี่ยวข้องถือว่าเป็นวงการที่เพิ่งเริ่มต้นในไทย ส่วนที่ Silicon Valley ศาสตร์ Data Science ก็เพิ่งเริ่มต้นเมื่อไม่กี่ปีที่ผ่านมา จัดได้ว่าเมืองไทยก็พยายามตามเขาให้ทันเหมือนกันครับ

 

 

คิดว่างาน Data Scientist มีโอกาสเติบโตเพียงใด

อาชีพสาย Data Science มีโอกาสเติบโตแน่นอน ยุคนี้คือทุกคนเริ่มทำ Data หมดแล้ว ทุกบริษัทใน Silicon Valley ถ้ายังไม่มี Data Scientist ก็จะเริ่มเก็บข้อมูลไว้ก่อนเพราะรู้ว่าข้อมูลนี่แหละเป็นกุญแจสำคัญเลยที่ทำให้ผลิตภัณฑ์ของเราดีขึ้นอย่างต่อเนื่อง ถ้าเราลงไปวิเคราะห์ข้อมูลเราก็จะรู้ว่า Product ของเรามีข้อดีข้อด้อยอย่างไร ตรงนี้จะเป็นตัวที่บ่งบอกว่ามีทิศทางไหนบ้างที่ทำให้ Product ของเราดีขึ้นได้ 

 

Data Science จะเริ่มเข้ามาเป็นกระบวนความคิด กรอบความคิดแบบใหม่ที่เดี๋ยวนี้ทุกบริษัทเริ่มคิดกันแล้ว ถ้าดูเทรนด์ตามแบบอเมริกาจะเห็นว่า Data Scientist เป็นที่นิยมอันดับต้น ๆ เลยทีเดียว ผมคิดว่าตอนนี้เทรนด์ที่เมืองไทยทั้ง Startup และบริษัทต่าง ๆ ก็เริ่มหันมามองเทคโนโลยีตรงนี้มากขึ้น ผมก็คิดว่าแนวโน้มตรงนี้เป็นจุดที่บอกว่า Data Science จะมีโอกาสเติบโตได้อีกมาก เพราะตอนนี้ขาดแคลนทั่วโลกจริง ๆ ครับ

 

ในอนาคตบทบาทหน้าที่ของ Data Scientist จะเปลี่ยนแปลงไปในทิศทางใดจากตอนนี้

ถ้าบทบาทของ Data Scientist ในตอนนี้เท่าที่ผมสังเกตมันจะไปผสมผสานรวมกับตำแหน่งอื่น ๆ ที่เห็นชัดคือตำแหน่ง Software Engineer ซึ่งเดี๋ยวนี้บางคนต้องรู้ Data Science บ้างแล้วหากจะทำอะไรที่เกี่ยวกับ Product และอีกตำแหน่งหนึ่งที่ Data Scientist มักจะไปผสมรวมกันก็คือพวก Business Analytics, Business Intelligence แล้วก็ตำแหน่งอย่าง Data Analyst ที่เราเรียกกันลอย ๆ เดี๋ยวนี้ก็จะคล้ายกับ Data Scientist มากขึ้นในแง่ของบทบาทและแง่ของเทคโนโลยีที่ต้องใช้ 

 

เดี๋ยวนี้ทีม Designer เขาก็ต้องขอความช่วยเหลือจาก Data Scientist ให้หาตัววัดว่าลูกค้าของเราต้องการส่วนนี้จริงไหม บางที Data Scientist ก็เป็น In House อยู่ตรงกลางแล้วก็มีทีมอื่น ๆ เข้ามาขอความช่วยเหลือในความเชี่ยวชาญทางด้าน Data Science ผมคิดว่าอีกหน่อยทีมย่อย ๆ ทุกทีมก็จะมี Data Scientist เป็นของตัวเองเช่น ทาง Business Analytics ก็จะต้องมี Data Scientist ประจำอยู่ในนั้นเลย 

 

ส่วนใหญ่แล้วเห็น Data Science มักเข้ามามีบทบาทในธุรกิจสายเทคโนโลยี คิดว่า Data Scientist จะเข้าไปมีบทบาทในธุรกิจสายอื่นอีกไหม

เท่าที่ผมเคยคุยกับฝั่งบัญชีมาเขาจะเริ่มให้เทคโนโลยีมาช่วยในการตรวจสอบบัญชีมากขึ้น ใช้ตรวจว่ามีอะไรผิดปกติในการทำบัญชีหรือเปล่า หรือแต่ก่อนเราต้องใช้คนคีย์ข้อมูลเข้าไปในระบบบัญชีต้องแยกหมวดหมู่เอง แต่ถ้ามี Data Scientist เขาจะสามารถเขียนโมเดลขึ้นมาว่าถ้ามีใบเสร็จ มีอะไรส่งเข้ามาก็สามารถแยกหมวดหมู่ไปได้เองต่างจากเมื่อก่อนที่ต้องใช้คนทำหมด

 

ผมว่าอาชีพนี้จะไปแทรกซึมกับหลายวงการเลยทีเดียว แต่ตอนนี้ปัญหาคือ อุตสาหกรรมอื่น ๆ ยังไม่เล็งเห็นตรงนี้ว่ามันสามารถนำมาช่วยได้ แต่ถ้าคนเห็น Data Scientist ทำงานมากขึ้นก็อาจมีการมาคุยกันว่าจะนำ Data ที่มีอยู่แล้วมาใช้อะไรได้บ้าง ซึ่งศาสตร์นี้สามารถนำไปใช้ได้กับทุกอย่างที่มีการเก็บข้อมูลจริง ๆ ครับ 

 

 

ถ้ามีน้อง ๆ ที่สนใจอาชีพ Data Scientist ฟังอยู่ อยากแนะนำให้เตรียมตัวเรื่องอะไรบ้าง

ถ้าน้อง ๆ ม.ปลายที่กำลังสนใจศาสตร์นี้ เท่าที่ผมทราบตอนนี้ยังไม่มีหลักสูตรไหนที่จบออกมาแล้วได้ปริญญาตรีที่ผลิตคนไปทำทางด้าน Data Science โดยตรง แต่ก็มีหลักสูตรที่เกี่ยวข้องคือหลักสูตรอะไรก็ตามที่ให้ทักษะทางการวิเคราะห์ข้อมูลและทักษะทางการเขียนโปรแกรม จะไปอยู่ทางวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ วิศวคอมพิวเตอร์ หรือจะเป็นทางด้านจิตวิทยาและวิทยาศาสตร์แขนงต่าง ๆ ก็ได้ จะเรียนสถิติเพื่อนำไปใช้วิเคราะห์ข้อมูลทางชีววิทยา ทางฟิสิกส์หรือทางเคมี พวกนี้เกี่ยวข้องหมดเลย แต่ส่วนที่สำคัญที่สุดคือการเรียนรู้เทคโนโลยีเพื่อจะต้องเขียน Code ให้เป็น อันนี้เป็นทักษะที่สำคัญมากเพราะมันใช้เวลาพอสมควรในการเรียนให้เชี่ยวชาญจนสามารถนำไปใช้ได้และควรมีผู้เชี่ยวชาญอยู่ใกล้ ๆ จะได้คอยแก้ไข คอยให้คำแนะนำ นอกจากนี้ยังมีศาสตร์อื่นทางด้าน Natural Language Processing คือใช้การวิเคราะห์ข้อมูลที่เป็นภาษาทั้งหลาย ตั้งแต่สิ่งที่คนพิมพ์เข้าไปในกล่องข้อมูล สิ่งที่คนคุยกับ Customer Support ของเรา หรือสิ่งที่เขาพิมพ์ใน Survey ซึ่งเป็นข้อมูลทางภาษาทั้งนั้น ถ้าเรียนทางด้านศิลปศาสตร์หรืออักษรศาสตร์มาก็สามารถเป็น Data Scientist ได้เหมือนกันเพราะทักษะทางการอ่านและการเขียนก็มีส่วนช่วยค่อนข้างเยอะครับ

 

ถ้าโตขึ้นมาหน่อยคือทำงานอยู่แล้วอยากเปลี่ยนสายงานมาสนใจทางด้านนี้ หรืออยากไปทำเสริมสิ่งที่ทำอยู่แล้ว จริง ๆ ก็มีคอร์สออนไลน์เยอะมากในด้าน Data Science ก็ต้องดูว่าตัวเองขาดทักษะทางด้านไหน ถ้าเรียนเศรษฐศาสตร์มาพอรู้สถิติอยู่แล้วก็อาจจะเรียนเสริมทางด้านการเขียน Code เรียนทางด้านการ Visualized Data อะไรแบบนี้ครับ คือต้องเสริมทักษะที่เราขาด เพราะไม่มีศาสตร์ไหนเลยในระดับปริญญาตรีที่ให้ครบได้ทั้งหมดเนื่องจาก Data Science เป็นศาสตร์ที่กว้างมาก ส่วนในระดับปริญญาโทก็พอจะได้ยินหลักสูตรที่ผลิตคนไปทำทางด้าน Data Science อยู่บ้างแล้ว ลองเสิร์จ Google ดูก่อนก็ได้ครับว่ามันเหมาะกับเราหรือเปล่า แต่ส่วนใหญ่แล้วความรู้ทางด้าน Data Science สามารถศึกษาได้ด้วยตัวเองในระดับหนึ่ง เพราะ Youtube หรืออะไรออนไลน์มีเยอะมากเลย สงสัยอะไรก็ค้นหาเลยส่วนใหญ่มีคำตอบให้เราอยู่แล้วครับ

 

แม้ว่าการพูดคุยราว 2 ชั่วโมงระหว่าง JobThai กับ อาจารย์ ดร. อรรถพล ธำรงรัตนฤทธิ์ จะไม่สามารถย่อเรื่องราวทั้งหมดของอาชีพที่กำลังมาแรงนี้ได้ แต่รูปแบบและการทำงานของอาชีพ Data Scientist น่าจะพอทำให้เราเห็นภาพว่าอาชีพใหม่นี้จะทำให้โลกของเราเปลี่ยนแปลงไปอย่างไรบ้าง สิ่งที่เราควรทำคือพยายามหาความรู้ใหม่และพัฒนาตนเองอยู่เสมอเพื่อให้พร้อมรับมือกับอนาคตอันใกล้ที่กำลังจะมาถึง

 

หากใครอ่านแล้วสงสัยในตอนท้ายที่อาจารย์ ดร.อรรถพล บอกว่า “ถ้าเรียนทางด้านศิลปศาสตร์หรืออักษรศาสตร์มาก็สามารถเป็น Data Scientist ได้" บทความ อาจารย์ ดร.อรรถพล ธำรงรัตนฤทธิ์: Computational Linguistics อาชีพที่ผสมผสานความลงตัวระหว่างวิทย์และศิลป์ น่าจะช่วยขยายความให้เราเห็นภาพชัดขึ้นค่ะ

 

JobThai มี Line แล้วนะคะ

ติดตามสาระความรู้สำหรับคนทำงาน ที่ย่อยง่าย อ่านสนุก และพูดคุยทุกแง่มุมเกี่ยวกับการทำงานอย่างใกล้ชิดที่

เพิ่มเพื่อน

 

tags : data, scientist, career focus, เทคโนโลยี, อาชีพ, คนทำงาน, เคล็ดลับการทำงาน, career & tips



ติดตามข่าวสารและเรื่องราวดีๆ ทาง Email

ขอบคุณสำหรับการติดตาม