Data Analyst คือใคร รวมทุกแง่มุมของสายอาชีพ และทักษะที่สำคัญ

Data Analyst คือ นักวิเคราะห์ข้อมูล ผู้ที่นำข้อมูลมาวิเคราะห์ เพื่อหาข้อมูลเชิงลึกที่มีประโยชน์ต่อธุรกิจ พร้อมนำเสนอข้อมูลเหล่านั้นต่อฝ่ายอื่น ๆ โดยมีจุดประสงค์เพื่อช่วยให้ธุรกิจสามารถกำหนดเป้าหมาย วางกลยุทธ์ และแผนดำเนินการได้อย่างเหมาะสม

ในบทความนี้ เราจะพาไปทำความรู้จักกับสายงาน Data Analyst ตั้งแต่ต้นจนจบ ตั้งแต่การเข้าใจว่า Data Analytics คืออะไร? สำคัญอย่างไร? อาชีพ Data Analyst คือใคร? หน้าที่ และทักษะที่สำคัญ ไปจนถึงการเตรียมตัวสมัครงาน Data Analyst พร้อมให้คุณนำไปปรับใช้ได้ทันที

ถ้าพร้อมแล้ว ไปลุยกันเลย!

---

Data Analytics คืออะไร

Data Analytics คือ กระบวนการค้นหา และวิเคราะห์ข้อมูล เพื่อให้ได้ข้อมูลเชิงลึก (Insight) ที่มีประโยชน์ต่อธุรกิจ เช่น เห็นรูปแบบของข้อมูล (Pattern), เห็นแนวโน้มการเปลี่ยนแปลง (Trend), เห็นความสัมพันธ์ของปัจจัยต่าง ๆ (Relationship) และนำข้อมูลเหล่านี้มาช่วยในการวางแผน กำหนดกลยุทธ์ของธุรกิจให้สามารถไปได้อย่างถูกทาง และรวดเร็วมากขึ้น

---

Data Analytics สำคัญอย่างไร

การวิเคราะห์ข้อมูลมีความสำคัญอย่างมาก เพราะช่วยวางแผนสิ่งที่ควรทำ กำหนดกลยุทธ์ในทางที่เหมาะสมที่สุดโดยอิงจากข้อมูล ไม่ต้องเดามั่ว ซึ่ง Data ทำให้ธุรกิจดีขึ้นในมุมต่อไปนี้

1. วางแผนได้แม่นยำมากขึ้น: การทำ Data Analytics ทำให้รู้ว่าตอนนี้องค์กรของเราอยู่ตรงไหน เห็นโอกาสที่น่าสนใจ ช่วยให้ผู้บริหารสามารถตัดสินใจวางแผนได้อย่างถูกต้อง
2. จัดการ Operation ได้ดีขึ้น: การวิเคราะห์ข้อมูลทำให้รู้ว่ากระบวนการใดที่สำคัญ  หรือไม่สำคัญ องค์กรจึงสามารถลดกระบวนการที่ไม่สำคัญ และจัดสรรทรัพยากรได้ดีมากขึ้น
3. ทำ Marketing ได้อย่างมีประสิทธิภาพ: Data Analytics ช่วยวิเคราะห์ข้อมูลจากการทำแคมเปญทางด้าน Marketing ว่ามีผลลัพธ์เป็นอย่างไร และเกิดจากอะไร จึงสามารถนำเสนอแนวทางปรับแก้ให้เหมาะสม อีกทั้งยังช่วยในการหา Potential Customer อีกด้วย
4. ส่งมอบ Value ที่มากขึ้นให้กับลูกค้า: การทำ Data Analytics ทำให้ทราบข้อมูลของลูกค้า เช่น ความต้องการ ความชอบ พฤติกรรม ทำให้สามารถสร้างสินค้า บริการ หรือออกแบบประสบการณ์ที่ดีให้กับลูกค้า ซึ่งก็จะช่วยเพิ่มโอกาสในการเติบโตของธุรกิจ
5. ทำให้ลูกค้ารัก: การทำ Analytics ทำให้สามารถติดตามลูกค้าได้ ทำให้ทราบข้อมูลสิ่งที่เกิดขึ้น สามารถเสนอแนะแนวทางแก้ไขปัญหาที่ลูกค้าเจอ หรือสิ่งที่ลูกค้าต้องการได้ตรงจุดมากขึ้น

ในยุคที่ข้อมูลสำคัญกว่าทอง องค์กรจำนวนมากมีการดำเนินธุรกิจแบบ Data-Driven เพราะการที่มีข้อมูลเยอะ และหยิบข้อมูลมาใช้ได้ถูกจะช่วยให้ธุรกิจดำเนินได้อย่างถูกทิศทางมากขึ้น องค์กรที่มีข้อมูลเยอะ และใช้ข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ เปรียบเสมือนมีแผนที่ในมือ ทำให้รู้ตำแหน่งในปัจจุบัน และต้องทำอย่างไรเพื่อไปถึงเป้าหมายที่วางไว้

---

Data Analyst คือ

Data Analyst หรือ นักวิเคราะห์ข้อมูล คือ ผู้ที่นำข้อมูลมาสร้างประโยชน์ให้กับธุรกิจ หรือองค์กร ไม่ว่าจะเป็นข้อมูลภายใน หรือภายนอก เช่น ยอดขาย, ค่าใช้จ่าย, ข้อมูลคู่แข่ง หรือพฤติกรรมผู้บริโภค โดยนักวิเคราะห์ข้อมูลจะนำข้อมูลเหล่านี้ไปวิเคราะห์ ผ่านกระบวนการและเครื่องมือต่าง ๆ จากนั้นจึงจัดทำข้อมูลเพื่อนำเสนอ ออกมาเป็นข้อมูลที่มีประโยชน์ต่อธุรกิจ ให้ทีมสามารถนำไปใช้ในด้านต่าง ๆ เช่น วางแผนกลยุทธ์, ช่วยตัดสินใจ, ปรับปรุงการทำงาน เป็นต้น

---

สายงาน Analyst

ตำแหน่ง Data Analyst เป็นเพียงชื่อตำแหน่งกว้าง ๆ เท่านั้น แต่จริง ๆ แล้ว ตำแหน่งงานในสาย Analyst ยังสามารถแบ่งย่อยออกไปได้อีกมากมาย ขึ้นอยู่กับลักษณะงานที่ทำ เพราะทุก ๆ ส่วนงานพยายามนำ Data-Driven เข้ามาประกอบในการทำงาน เช่น

• Sales Analyst (นักวิเคราะห์การขาย) จะเน้นรวบรวม และวิเคราะห์ข้อมูลเกี่ยวกับการขายโดยเฉพาะ
• Marketing Analyst (นักวิเคราะห์การตลาด) จะเน้นรวบรวม และวิเคราะห์ข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับการตลาด (หรืองานในสาย Performance Marketing ก็ต้องใช้ Data เข้ามาช่วยด้วยเช่นกัน)
• Business Analyst (นักวิเคราะห์ธุรกิจ) เน้นรวบรวม และวิเคราะห์ข้อมูลที่เกี่ยวกับองค์กร เช่น การดำเนินงาน ปัญหา เป็นต้น เพื่อนำไปหาวิธีแก้ไขและยกระดับองค์กร
• แม้แต่ในวงการกีฬา ก็มีการนำการวิเคราะห์ข้อมูลมาใช้ หรือที่หลายคนอาจเคยได้ยินเรื่อง MoneyBall Theory ซึ่งเป็นทฤษฎีการคัดเลือกผู้เล่นเข้าสู่ทีมกีฬา

จะเห็นว่าการวิเคราะห์ข้อมูลสามารถถูกนำไปประยุกต์ได้เกือบทุกการทำงาน แตกต่างกันเพียงประเภทของข้อมูลที่นำมาวิเคราะห์

---

หน้าที่ และการทำงานของ Data Analyst

โดยปกติแล้ว นักวิเคราะห์ข้อมูลมีหน้าที่วิเคราะห์ข้อมูลดิบ (Raw Data) ให้ออกมาเป็นข้อมูลเชิงลึก (Insight) ที่มีประโยชน์ต่อองค์กร และส่งต่อให้ทีมอื่น ๆ นำไปใช้งานต่อได้ง่าย เพื่อไปถึงเป้าหมายนั้นมี 4 กระบวนการหลัก ๆ ได้แก่ Data Access, Data Wrangling, Exploratory Data Analysis และ Business Value Creation ซึ่งกระบวนการเหล่านี้อาจแตกต่างกันไปตามแต่ละองค์กร และสถานการณ์

การเข้าถึงข้อมูล (Data Access)

Data Access คือ การเข้าถึง และดึงข้อมูล ซึ่งโดยปกติแล้ว ฐานข้อมูลที่จะเข้าถึงจะมีขนาดใหญ่มาก (Big-Data) จึงจำเป็นต้องใช้การเขียน Code เข้ามาช่วยเพิ่มความรวดเร็ว และความถูกต้องในการดึงข้อมูลนั่นเอง

การจัดเตรียมข้อมูล (Data Wrangling)

Data Wrangling คือ กระบวนการเตรียมข้อมูล เช่น นำข้อมูลมา Clean เพื่อเติมข้อมูลที่ขาดหายไป, ตัดข้อมูลบางตัวที่ไม่สามารถใช้งานได้ หรือเป็นข้อมูลที่ผิดปกติ (Outlier) ซึ่งอาจส่งผลให้การวิเคราะห์ผิดพลาดไปจากความเป็นจริง

อยากให้ทุกคนลองนึกภาพว่า สมมติเราเก็บข้อมูลน้ำหนักของนักเรียน 5 คน พบว่าน้ำหนักของนักเรียนคือ 40, 42, 39, 150, 41 กิโลกรัม ตามลำดับ ถ้าเราไม่ตัดข้อมูล 150 กิโลกรัมออก จะพบว่าน้ำหนักเฉลี่ยของนักเรียนทั้งหมด คือ 62.4 กิโลกรัม ซึ่งจริง ๆ แล้วน้ำหนักนักเรียนส่วนมากจะอยู่ที่ประมาณ 40 กิโลกรัมเท่านั้น ดังนั้นขั้นตอนนี้จึงมีความสำคัญไม่แพ้กับการวิเคราะห์ข้อมูลเลย 

การวิเคราะห์เชิงสำรวจ (Exploratory Data Analysis)

Exploratory Data Analysis (EDA) หรือ การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจ เป็นขั้นตอนการนำข้อมูลมาลอง บิด หมุน เล่น และตรวจสอบในแง่มุมต่าง ๆ เพื่อค้นหาข้อมูลเชิงลึก (Insight) ที่มีประโยชน์ต่อธุรกิจ ประกอบด้วย 3 ส่วนย่อย ๆ คือ Data Transformation, Data Analysis และ Data Visualization

Data Transformation

Data Transformation คือ กระบวนการนำข้อมูลที่ได้จากการทำ Data Wrangling มาแปลง หรือจัดระเบียบ ให้อยู่ในรูปแบบที่พร้อมใช้งาน

เช่น บางครั้งอาจมีการดึงข้อมูลจากหลายแหล่ง ก็อาจจำเป็นต้องนำข้อมูลมารวมกันก่อนที่จะนำไปวิเคราะห์ต่อ

Data Analysis

Data Analysis คือ กระบวนการวิเคราะห์ข้อมูล เพื่อดูความสัมพันธ์ของข้อมูลในมุมต่าง ๆ หรือหาความสำคัญของปัจจัยที่ส่งผลกระทบต่อข้อมูล โดยอาจดูจาก Business Metrics เพื่อดูความหมายของผลลัพธ์จากการวิเคราะห์

Data Visualization

Data Visualization คือ กระบวนการนำข้อมูลมาแสดงให้เห็นเป็นภาพ เช่น การสร้างกราฟ เพื่อทำให้ผู้วิเคราะห์สามารถเข้าใจข้อมูลได้มากยิ่งขึ้น และใช้สำหรับสื่อสารผลลัพธ์ไปสู่ทีมอื่น ๆ ต่อไป

จากภาพ หากเรานำข้อมูลไปสร้างสมการเส้นตรงเพื่ออธิบายความสัมพันธ์ของข้อมูล (Linear Regression) ทุกชุดข้อมูลเราจะได้สมการเดียวกัน (สังเกตจากการที่ได้เส้นตรงเหมือนกันเป๊ะ) แต่ถ้าเราลองนำข้อมูลมาทำ Visualization จะเห็นว่าข้อมูลของทั้ง 4 กราฟไม่มีความเหมือนกันเลย ดังนั้นการทำ Data Visualization จะทำให้เห็นภาพของข้อมูลชัดขึ้น เพื่อเลือกวิธีจัดการกับข้อมูลได้ถูกต้องมากยิ่งขึ้น

ทั้ง 3 ขั้นตอนของกระบวนการ EDA นี้ควรทำแบบ Iterative Process หรือเป็นกระบวนการที่วนกลับไปกลับมา เพราะแต่ละขั้นตอนจะทำให้เห็นข้อมูลเชิงลึก (Insight) มากขึ้นเรื่อย ๆ เราต้องบิด หมุน และลองวิเคราะห์ในหลาย ๆ แง่มุม จนถึงขั้นที่ได้รับผลลัพธ์ตามที่คาดหวัง หรือพอใจกับคำตอบของสิ่งที่อยากวิเคราะห์ แล้วจึงเริ่มนำผลลัพธ์ที่ได้มาเริ่มพิจารณาส่งต่อข้อมูลให้ทีมอื่น ๆ

Business Value Creation

ในขั้นตอนนี้ เป็นขั้นตอนที่จะนำผลลัพธ์จากการทำ Exploratory Data Analysis (EDA) มาสรุปผลเพื่อใช้สื่อสารกับทีมอื่น ๆ ซึ่งอาจจะทำออกมาในรูปแบบ

• Data Storytelling นำเสนอผลลัพธ์ หรือคำแนะนำให้ผู้ที่เกี่ยวข้องนำไปใช้งานต่อ
• Actionable Dashboard หรือ Report เพื่อให้ทีมอื่น ๆ สามารถนำข้อมูลไปใช้ต่อได้ง่าย

---

ทักษะที่ Data Analyst ที่ดีควรมี

Data Analyst ที่ดีต้องสามารถหาข้อมูลเชิงลึก (Insight) ได้อย่างรวดเร็ว ถูกต้อง และสามารถส่งต่อผลลัพธ์ที่ได้ไปสู่หน่วยงานอื่น ๆ ในรูปแบบที่ใช้งานได้ง่าย ดังนั้นจึงต้องมีทั้ง Hard Skill เช่น ทักษะการใช้งานภาษาเพื่อสื่อสารกับฐานข้อมูล, การใช้งานโปรแกรมสำหรับการวิเคราะห์ และ Soft Skill เช่น ทักษะ Critical Thinking, ทักษะการสื่อสาร

ทักษะภาษา SQL 

SQL หรือ Structured Query Language (จะอ่านออกเสียงว่า S-Q-L หรือ Sequel ก็ได้) เป็นภาษาที่นิยมใช้เพื่อสื่อสารกับฐานข้อมูล คนที่ทำงานกับข้อมูลจึงต้องสามารถใช้งานภาษา SQL ได้ เพื่อดึงข้อมูล (Query) และจัดการข้อมูลเบื้องต้น ก่อนที่จะนำข้อมูลเหล่านี้มาวิเคราะห์ต่อไป และยิ่งมีความเชี่ยวชาญในการใช้ภาษา SQL มากขึ้น เช่น สามารถใช้ Subquery เป็น จะยิ่งช่วยให้การทำงานรวดเร็ว และสะดวกขึ้นมากเลยทีเดียว

แต่ในความเป็นจริงแล้ว ไม่ว่าจะทำงานตำแหน่งใดก็ตาม ภาษา SQL เป็นทักษะที่ทุกคนควรรู้ เพราะปัจจุบันนี้แทบทุกตำแหน่งงานต้องทำงานกับข้อมูลจำนวนมาก และจะยิ่งมากขึ้นเรื่อย ๆ ในอนาคต

ทักษะการใช้โปรแกรม Spreadsheet เช่น Google Sheets หรือ Microsoft Excel

โปรแกรม Spreadsheet เช่น Microsoft Excel หรือ Google Sheets เป็นโปรแกรมที่มีประโยชน์มากสำหรับขั้นตอน Exploratory Data Analysis (EDA) เพราะสามารถใช้วิเคราะห์ (Analyze), แปลงข้อมูลเป็นรูปภาพ (Visualize), สร้าง Model ได้ในโปรแกรมเดียว ดังนั้นทักษะในการใช้โปรแกรม Spreadsheet อย่างคล่องแคล่ว จึงเป็นสิ่งที่สำคัญ

ซึ่งโดยปกติแล้วทั้งสองโปรแกรมมีวิธีการใช้งานที่คล้ายกัน กล่าวคือคนที่เก่งโปรแกรมใดโปรแกรมหนึ่งมา ก็สามารถมาใช้อีกโปรแกรมนึงได้ไม่ยาก แต่ความแตกต่างระหว่าง Microsoft Excel และ Google Sheets ก็มีไม่น้อย เหมาะสมต่างกันไปตามแต่ละรูปแบบการทำงาน

อ่านสูตร Google Sheets ที่น่าสนใจเพิ่มเติม

ทักษะการวิเคราะห์

ในส่วนของขั้นตอน Exploratory Data Analysis (EDA) ผู้วิเคราะห์จะต้องมีไหวพริบและทักษะการคิดวิเคราะห์ที่ดี ต้องสามารถวิเคราะห์เหตุและผล รวมถึงความน่าจะเป็น เพื่อที่จะได้ลองทดสอบในแง่มุมนั้น ๆ

การวิเคราะห์ที่แม่นยำเป็นสิ่งที่สำคัญมาก เพราะการวิเคราะห์ที่ผิดเพียงเล็กน้อย อาจนำไปสู่การวางแผนที่ไม่สมควร และอาจก่อให้เกิดความเสียหายอย่างมหาศาล

ทักษะ Critical Thinking

นักวิเคราะห์ข้อมูลเป็นคนที่อยู่กับข้อมูลเยอะเป็นอันดับต้น ๆ ของบริษัท และเข้าใจข้อมูลมากที่สุด ดังนั้นต้องไม่เพียงแต่ดึงข้อมูล วิเคราะห์ และสื่อสารผลลัพธ์ แต่ควรมีทักษะ Critical Thinking เพื่อสามารถคิดต่อยอดจากข้อมูลดังกล่าวได้ด้วย เช่น ต้องสามารถคิดต่อยอดในมุม Business ได้ เพื่อเข้าใจว่าข้อมูลไหนดีไม่ดี หรือทำให้การสื่อสารระหว่างทีมสามารถทำได้ถูกต้อง และมีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น

ทักษะ และความรู้ในสายงานที่ทำ

การเป็นที่ต้องการในสายงานนี้ ไม่เพียงแต่ต้องมีความรู้ด้าน Technical Skill เช่น สถิติ การใช้งานโปรแกรม แต่การมีความรู้ในสายงานที่ทำอยู่ก็มีประโยชน์มาก ๆ เพราะ ต้องสามารถนำข้อมูลมาวิเคราะห์เป็นผลลัพธ์ได้อย่างรวดเร็ว ดังนั้นหากมีความรู้ในสายงานนั้น ๆ อยู่แล้ว จะช่วยในการทำงานในด้านนี้ได้เป็นอย่างดี

ทักษะการทำ Data Visualization

Data Visualization เป็นทักษะที่สำคัญมากสำหรับ Data Analytics โดยเป็นการการนำข้อมูลมาแปลงเป็นรูปภาพ หรือกราฟที่ทำให้คนอ่านเข้าใจง่าย เห็นภาพรวมของข้อมูลดิบนั้นได้รวดเร็ว ช่วยแสดงผลข้อมูลเบื้องต้น เพิ่มความเร็วในการสำรวจข้อมูล เพื่อเป็นแนวทางก่อนการวิเคราะห์ต่อไป และยังสามารถใช้ในขั้นตอนการสื่อสารผลลัพธ์ออกไปสู่ทีมอื่น ๆ อีกด้วย

โดยปกติแล้ว การทำ Visualization จะเป็นการทำผ่านเครื่องมือ Business Intelligence ซึ่งก็คือซอฟต์แวร์ที่เก็บรวบรวมข้อมูลของธุรกิจเพื่อนำมาวิเคราะห์ โดยโปรแกรมที่ได้รับความนิยม คือ Power BI หรือ Looker Studio (Data Studio) ซึ่งความแตกต่างระหว่าง Power BI และ Looker Studio นั้นมีหลายแง่มุม เหมาะสมต่างกันออกไปตามแต่ละสถานการณ์

นอกจาก Power BI และ Looker Studio แล้ว ยังมีเครื่องมือสำหรับทำ Data Visualization อื่น ๆ อีกที่น่าสนใจ เช่น Tableau หรือแม้แต่ Microsoft Excel และ Google Sheets ก็สามารถทำ Data Visualization ได้เช่นกัน

ทักษะการสื่อสาร และการนำเสนอข้อมูล

การสื่อสาร และการนำเสนอ Data ให้มีประสิทธิภาพ เป็นอีกทักษะที่สำคัญ เพราะหลังจากการวิเคราะห์ข้อมูล หลายครั้งที่ผู้วิเคราะห์จะต้องนำเสนอผลลัพธ์ที่ได้ให้ทีมอื่น ๆ เข้าใจด้วย เพราะหากเราไม่สามารถทำให้ทีมอื่นสามารถนำข้อมูลเชิงลึก (Insight) ไปใช้งานต่อได้ ก็ถือว่าการทำงานที่ผ่านมาแทบจะไม่มีความหมายเลย

ทักษะภาษา Python

Python เป็นภาษาทางคอมพิวเตอร์ที่มีประโยชน์หลากหลาย รวมถึงมีประโยชน์กับการวิเคราะห์และจัดการข้อมูลอย่างมากเช่นกัน

โดยทั่วไปแล้ว สำหรับผู้ที่เริ่มต้นทำงานในสายนี้ ยังไม่จำเป็นต้องใช้งานภาษา Python ก็ได้ เพราะเพียงโปรแกรม Spreadsheet ก็สามารถใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลได้อย่างค่อนข้างครบถ้วนแล้ว แต่การใช้ Python ในการจัดการข้อมูลจะช่วยให้สามารถทำงานที่ซับซ้อน หรือมีรูปแบบซ้ำ ๆ ได้อย่างอัตโนมัติมากขึ้น รวมไปถึงการจัดการกับข้อมูลขนาดใหญ่เกินกว่าที่โปรแกรม Spreadsheet จะทำได้นั่นเอง

ทักษะ Web Scraping

Web Scraping คือ การดึงข้อมูลจากหน้าเว็บไซต์เพื่อนำมาวิเคราะห์ หากใช้วิธีทั่วไปอาจใช้เวลานานในการดึงข้อมูล แต่การใช้ Web Scraping จะช่วยประหยัดเวลาในการดึงข้อมูลจากเว็บได้อย่างมหาศาล

---

Data Analyst เงินเดือนเท่าไร

เงินเดือนตำแหน่ง Data Analyst ในประเทศไทย สำหรับผู้มีอายุงาน 1-5 ปี จะอยู่ที่ 40,000 – 50,000 บาทต่อเดือน และสำหรับผู้ที่มีอายุงานตั้งแต่ 5 ปีขึ้นไป จะได้ค่าแรงต่อเดือนมากกว่า 80,000 บาทเลยทีเดียว (ข้อมูลจาก Online Salary Guide 2022 โดย Adecco)

---

Data Analyst เรียนจบคณะอะไร

คนที่เป็น Data Analyst สามารถเรียนคณะอะไร หรือทำงานสายไหนมาก็ได้ ทุกสายสามารถเปลี่ยนสายงานมาทำงานด้านนี้ได้ เพราะสิ่งที่สำคัญคือการหาข้อมูลเชิงลึก (Insight) ได้อย่างรวดเร็ว ซึ่งต้องมีทั้งทักษะด้าน Technical และทักษะความรู้ในการทำงานด้านที่เกี่ยวข้อง ดังนั้นไม่ว่าจะมี Background มาอย่างไร ก็สามารถมาเติมทักษะที่ขาดไปเพื่อทำงานในสายนี้ได้ทั้งนั้น เช่น เรียนจบสาย Marketing หากเติมความรู้ในด้าน Data ก็สามารถทำงานในสาย Data-Driven Marketing, Marketing Analyst ได้นั่นเอง

---

เตรียมพร้อมสมัครงาน Data Analyst

การเตรียมพร้อมสมัครงานในสายนี้ไม่ยากอย่างที่คิด เพียงเก็บความรู้ให้ครบ ลองสร้าง Profile ให้ตัวเอง และไปสมัครงานกันได้เลย โดยขอแนะนำขั้นตอน ดังนี้

1. หาให้เจอว่าอยากทำงาน Data ด้านไหน: ในสาย Analyst ก็มีเรื่องแยกลงไปอีกอย่างที่เล่ามาก่อนหน้านี้ และงานด้าน Data นอกจาก Data Analyst ก็ยังมีสายงานอื่น ๆ เช่น Data Scientist และ Data Engineer ซึ่งมีหน้าที่ความรับผิดชอบที่แตกต่างกันไป จึงควรหาให้เจอว่าสนใจงานด้านไหนเป็นพิเศษ
2. อ่าน Job Description: เพื่อให้ทราบความรู้ที่ควรหาเพิ่มเติม และสามารถเน้นได้อย่างถูกจุดมากยิ่งขึ้น
3. ลองทำแบบทดสอบวัดความรู้ Data Analytics: ทดสอบว่าตอนนี้ตัวเองอยู่ในระดับไหน และต้องพัฒนาส่วนไหนเพิ่มเติมอีกบ้าง
4. เรียน Data Analytics เพิ่มเติม: โดยดูจากทักษะที่ต้องการพัฒนา รวมถึงหาความรู้ในด้านอื่น ๆ ที่เกี่ยวข้องควบคู่กันไป
5. สร้าง Profile เตรียมสมัครงาน: บางครั้งการทำ Resume อาจไม่เพียงพอสำหรับการสมัครงาน เราจึงควรเตรียม Profile สาย Data ไว้ด้วยเพื่อโชว์ผลงานของเรา จะเป็นสิ่งที่ช่วยเล่าวิธีการคิด การแก้โจทย์ และทักษะของเราได้เป็นอย่างดี
6. ยื่นสมัครงานกันเลย!

---

แนวทางศึกษา Data Analytics เพิ่มเติม

อ่านมาถึงตรงนี้ เชื่อว่าทุกคนคงรู้จักสายงานนี้เป็นอย่างดีแล้ว สำหรับผู้ที่สนใจในสายอาชีพนี้ ทางเราขอแนะนำวิธีการศึกษา และพัฒนาทักษะด้าน Data Analytics เพิ่มเติม ดังนี้

1. อ่านหนังสือ หรือบทความต่าง ๆ เพิ่มเติม เช่น คลังความรู้ฟรีสำหรับสาย Data, แหล่งข้อมูลทำ Data Visualization ให้ดี
2. อ่าน Case Study หรือศึกษาผลงานของคนอื่น เพื่อให้เข้าใจวิธีคิด วิเคราะห์ และแก้ปัญหาของผู้อื่น เช่น การวิเคราะห์ข้อมูลการปฏิเสธการขึ้นบิน, วิเคราะห์รายการ The Secret Sauce
3. ติดตามข่าวสารในวงการ Data
4. ลงเรียนคอร์ส Data กับทาง Skooldio!
5. ลองฝึกฝนทำจริง เพื่อเพิ่มทักษะ และยังเป็นการช่วยเตรียม Profile สำหรับสมัครงานอีกด้วย

---

วัดความรู้ Data Analytics กับ Skill Score

มาถึงตรงนี้ คนที่อยากทำงานในสายนี้อาจจะยังมีคำถามอยู่ว่าเราจะเหมาะมั้ย เก่งพอหรือยัง หรือคนที่ทำงานตำแหน่งนี้อยู่แล้วคงอยากจะรู้ว่าตอนนี้ตัวเองต้องพัฒนาทักษะด้านไหนเพิ่มบ้าง

ทุกคนสามารถเข้าไปวัดความรู้กับ Skill Score ได้เลย โดยสำหรับชุดแบบทดสอบความรู้เกี่ยวกับ Data Analytics มีดังนี้

1. ​​Data Literacy
2. SQL for Data Analytics
3. Exploratory Data Analysis
4. Spreadsheet for Data Analytics
5. Dashboard Design Principles
   • Dashboard Design with Google Data Studio
   • Dashboard Design with Power BI

การทำแบบทดสอบจะได้รู้ว่าส่วนไหนที่ขาด ส่วนไหนที่ดีแล้ว ทุกคนจะได้พัฒนาตัวเองได้อย่างถูกทาง ซึ่ง Skooldio หวังว่าทุกคนจะสามารถพัฒนาเป็นในสิ่งที่ตัวเองอยากเป็นได้ครับ

---

และหากไม่อยากพลาด Content ดี ๆ แบบนี้ อย่าลืมติดตามช่องทาง Social Media ของ Skooldio ทั้ง Facebook, Instagram, TikTok และ Skooldio Blog กันไว้ด้วยนะครับ 🤗