อยากเป็น Data Analyst ที่ตลาดต้องการตัว ต้องมีทักษะอะไรบ้าง? เราเชื่อว่าหลายคนที่กำลังวางแผนเติบโตในสายงาน Data Analyst หรือนักวิเคราะห์ข้อมูล ก็กำลังเตรียมตัวพัฒนาทักษะใหม่ ๆ เพื่อต้อนรับโอกาสใหม่ในปี 2023 นี้ และกำลังตั้งคำถามในแบบเดียวกันว่าจะต้องทำอย่างไรจึงจะเป็น Data Analyst ที่เป็นที่ต้องการ?

สถิติเปิดเผยว่า ตำแหน่งในสายงานของ Data Analyst จะมีเพิ่มขึ้นถึง 23 เปอร์เซ็นต์ภายในปี 2031 ด้วยความที่เป็นอาชีพยอดฮิตและมีแนวโน้มเติบโตสูงต่อไปในยุคแห่ง Big Data อาชีพ Data Analyst จึงเป็นอีกหนึ่งอาชีพที่ทุกคนมุ่งเข้าหา และมีการแข่งขันกันสูงมาก

แล้วทักษะอะไรที่จะทำให้เราเป็น Data Analyst ที่โดดเด่นได้? เซอร์ทิสชวนทุกคนมาหาคำตอบกันในบทความนี้ กับ 6 ทักษะด้าน Data Analytics ที่เป็นที่ต้องการในปี 2023 ฝึกฝนทักษะเหล่านี้ให้ดี รับรองว่าคุณจะเป็นที่ต้องการจากหลากหลายบริษัทอย่างแน่นอน

1. ภาษา SQL

ภาษา SQL หรือภาษา Structured Query Language เป็นภาษาหลักที่ใช้งานกับฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ (Relational Database) ได้แก่ ฐานข้อมูลประเภทที่เป็นแถวและคอลัมน์ในลักษณะตาราง ไว้เก็บข้อมูลประเภท Big Data รองรับข้อมูลมหาศาลได้ดี ค้นหาได้รวดเร็ว ซึ่งเป็นฐานข้อมูลที่ใช้กันอย่างแพร่หลายในปัจจุบัน เช่น MySQL, Microsoft SQL Server, Oracle Database, หรือ IBM DB2 เป็นต้น

หากสามารถใช้ภาษา SQL ได้นั้นก็จะช่วยให้เราออกคำสั่งในระบบเพื่อค้นหาข้อมูล ดึงข้อมูลที่ต้องการ คำนวณข้อมูล หาความเชื่อมโยงของข้อมูล และจัดระเบียบข้อมูลในฐานข้อมูลได้ เรียกได้ว่าต้องรู้ภาษา SQL นี้จึงจะทำงานกับฐานข้อมูลเป็น ในการทำงานด้าน Data โดยเฉพาะ Data Analyst ต้องมีการดึงข้อมูลจากฐานข้อมูลขององค์กรเพื่อนำมาวิเคราะห์อยู่เป็นประจำ ซึ่งฐานข้อมูลส่วนใหญ่ก็มักจะเป็นฐานข้อมูลที่ใช้ภาษา SQL ทำให้ SQL เป็นหนึ่งในทักษะสำคัญที่ขาดไม่ได้เลย นอกจากนี้ SQL ยังไปใช้งานบูรณาการกับภาษาเขียนโปรแกรมอื่น ๆ ได้ดี มีโปรแกรมที่รองรับ SQL มากมาย จึงเป็นอีกทักษะที่เป็นที่ต้องการมาก

2. ภาษา R หรือ Python

ภาษา R หรือ Python คือภาษาที่เรียกว่า Statistical Programming ที่มีความสามารถในการเขียนโปรแกรมวิเคราะห์ข้อมูลแบบขั้นสูง ในแบบที่ Spreadsheet เช่น Excel ทำไม่ได้ R กับ Python สามารถทำได้ โดยเขียนโค้ดแค่ไม่กี่บรรทัดเท่านั้น โดย R จะเน้นเขียนโมเดลการวิเคราะห์เชิงสถิติ ส่วน Python สามารถเขียนโปรแกรมได้หลากหลาย เป็นภาษาเอนกประสงค์

ด้วยความสามารถขั้นสูงของ R และ Python ทำให้ภาษาเหล่านี้กลายเป็นอีกทักษะที่เป็นที่ต้องการมาก ๆ ในการทำงานด้านข้อมูล ช่วยให้ได้ผลการวิเคราะห์ หรือโมเดลการวิเคราะห์ที่มีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น นอกจากนี้ทั้งสองภาษายังเป็นภาษาแบบ Open Source สามารถเรียนได้ง่าย และมี Community หรือชุมชนคนที่มีทักษะภาษาเหล่านี้คอยช่วยเหลือกันอยู่มาก จึงเป็นอีกทักษะที่ควรค่าแก่การฝึกฝนมากสำหรับคนที่อยากโดดเด่นในสาย Data

3. ทักษะด้านสถิติและความน่าจะเป็น

ทักษะด้านสถิติและความน่าจะเป็นนั้นคือทักษะที่ช่วยให้เราสามารถคาดการณ์ผลลัพธ์หรือความน่าจะเป็นจากข้อมูลได้อย่างมีหลักการ โดยต้องอาศัยการผสมผสานของทักษะด้านคณิตศาสตร์เป็นพื้นฐาน และต่อยอดด้วยทักษะด้านการวิเคราะห์ข้อมูล และการคิดเชิงวิพากษ์ (Critical Thinking)

ทักษะนี้จะช่วยให้เราเข้าใจข้อมูล สามารถเก็บข้อมูล วิเคราะห์ และมองเห็นรูปแบบและเทรนด์ในข้อมูล คิดวิเคราะห์จากข้อมูลได้จากพื้นฐานของตรรกะที่ถูกต้องบนหลักเหตุผล ปราศจากอคติ เพื่อหาคำตอบจากข้อมูลหรือหาข้อมูลเชิงลึกมาสนับสนุนแนวทางแก้ปัญหาที่ดีที่สุดสำหรับธุรกิจได้ ซึ่งจะทำให้เราเป็น Data Analyst ชั้นเยี่ยมที่ทำงานได้อย่างน่าเชื่อถือ และเป็นที่ต้องการในตลาด

4. ทักษะด้านการจัดการข้อมูล

ทักษะด้านการจัดการข้อมูลนั้น หมายรวมไปถึงทักษะในการเก็บรวบรวมข้อมูล จัดระเบียบข้อมูล และจัดเก็บข้อมูลอย่างถูกต้อง ปลอดภัย มีประสิทธิภาพ และประหยัดต้นทุน

โดยเราต้องมีความเข้าใจในธรรมชาติของข้อมูล และมีความสามารถในการเลือกใช้เครื่องมือต่าง ๆ ได้อย่างเหมาะสม เข้าใจการทำงานของฐานข้อมูลรูปแบบต่าง ๆ ซึ่งเดิมทีจะมีตำแหน่งเช่น Data Engineer คอยจัดการโครงสร้างของข้อมูลโดยเฉพาะ แต่หาก Data Analyst มีทักษะด้านนี้ด้วยก็จะช่วยให้ทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ และเป็นที่ต้องการในวงการมากขึ้นนั่นเอง

5. ทักษะด้าน Data Visualization

นอกจากจะทำหน้าที่วิเคราะห์หาข้อมูลเชิงลึกแล้ว หน้าที่ที่สำคัญอีกอย่างหนึ่งของ Data Analyst คือการนำเสนอผลการวิเคราะห์ให้ออกมาในรูปแบบที่เข้าใจง่าย เพื่อให้สามารถนำไปใช้งานต่อได้อย่างมีประสิทธิภาพ ดังนั้นทักษะด้าน Data Visualization หรือการนำเสนอข้อมูลด้วยภาพจึงเป็นอีกทักษะที่จะช่วยให้เราเป็น Data Analyst ชั้นหนึ่งได้

Data Visualization คือการใช้กราฟ แผนที่ แผนภูมิ หรือสัญลักษณ์ต่าง ๆ มาช่วยสื่อสารใจความสำคัญของผลการวิเคราะห์ให้เข้าใจได้ง่ายในทันที เช่น การใช้กราฟเส้นแสดงการเปลี่ยนแปลงของข้อมูล หรือใช้แผนที่ระบุตำแหน่ง ซึ่งจะช่วยให้เข้าใจได้ง่ายกว่าการนำเสนอเป็นตัวหนังสือ การเป็น Data Analyst ที่เก่งเรื่อง Visualization นั้นต้องฝึกฝนความสามารถในการเลือกใช้แผนภูมิที่เหมาะสมกับข้อมูล และสามารถใช้เครื่องมือด้าน Visualization ต่าง ๆ เช่น Tableau หรือ PowerBI ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

6. ทักษะด้าน Econometrics

Econometrics หรือเศรษฐมิติ คือการวิเคราะห์เชิงสถิติ ในการคาดการณ์หรือประมาณการในอนาคต รวมถึงการพยากรณ์เชิงเศรษฐกิจและพฤติกรรมศาสตร์ การวิเคราะห์เพื่อคาดการณ์แนวโน้มในอนาคตจากข้อมูลที่ผ่านมานั้นเป็นอีกหน้าที่สำคัญในงานของ Data Analyst เช่นกัน รวมถึงเป็นพื้นฐานของงานในขอบข่ายของ Data Science อีกด้วย

ทำให้ Data Analyst ที่มีทักษะด้านนี้จะสามารถวิเคราะห์คาดการ์ข้อมูลต่าง ๆ โดยเฉพาะข้อมูลเชิงเศรษฐกิจได้ดี ซึ่งจะเป็นที่ต้องการมากในอุตสาหกรรมการเงินหรือการลงทุนต่าง ๆ รวมถึงจะสามารถต่อยอดเปลี่ยนสายงานไปต่อทาง Data Science ได้อีกด้วย

ฝึกฝนทักษะเหล่านี้ให้ดี รับรองว่าคุณจะเป็นที่ต้องการจากหลากหลายบริษัทแน่นอน หรือมาร่วมงานกับเราที่เซอร์ทิส ผู้ให้บริการโซลูชันด้านดาต้าและเอไอชั้นนำในประเทศ พร้อมพบกับความท้าทายจากลูกค้าในหลากหลายอุตสาหกรรม และร่วมงานกับทีมผู้เชี่ยวชาญทั้งสาย Data Analytics, Data Science, และ Data Engineering ที่มีความเชี่ยวชาญร่วมกันและพร้อมเรียนรู้เติบโตไปด้วยกัน ที่เซอร์ทิส การเรียนรู้อย่างไม่สิ้นสุดคือหัวใจสำคัญของเรา มาร่วมเดินทางไปกับเรา

ดูตำแหน่งที่เปิดรับสมัครได้ที่: https://www.careers.sertiscorp.com/jobs