เริ่มเป็น Data Scientist ได้อย่างไร?

มานั่งนึกย้อนไปว่าเริ่มต้นมาเป็น Data Scientist ได้อย่างไร ก็คงขอเริ่มตั้งแต่ว่าชอบเรียนวิชาคณิตศาสตร์มาตั้งแต่เด็กๆ พอเข้ามหาวิทยาลัยเลยเลือกเรียนคณะวิศวกรรมศาสตร์แต่ไปเลือกสาขาวิศวกรรมโยธา เพราะตอนนั้นมันรุ่ง มันบูมมาก พอเรียนไปซักพัก ฟองสบู่แตก เกิดวิกฤตเศรษฐกิจ สายงานวิศวกรรมโยธาทิ้งดิ่งเลยทันที

พอเรียนจบปริญญาตรี ก็ไปเรียนต่อปริญญาโทด้าน Information Technology in Business สาขา Management Information System ซึ่งเป็นหลักสูตรที่เราจะต้องเรียนวิชาด้านไอทีต่างๆ เช่น database, system analysis and design, data communication and network, etc. และต้องเรียนวิชาหลักของ MBA ได้แก่ Accounting, Finance, Marketing, HR, Operation Management ทำให้เราเป็นเป็ดที่เข้าใจโลกธุรกิจและไอที

พอช่วงปิดเทอม อาจารย์ก็เปิดรับสมัครนิสิตไปช่วยทำงานในโครงการหนึ่ง ซึ่งเราก็สนใจเพราะอยากลองทำงานด้านไอทีดู ก็เลยสมัครไปและได้เข้าไปทำ งานในโครงการแรกก็คือ การพัฒนาระบบ Corporate War Room ให้กับธนาคารแห่งหนึ่ง ซึ่งเป็น Concept ในการแสดงผลตัวชี้วัด (Key Performance Indicator: KPI) มาจัดหมวดหมู่และแสดงผลบนกำแพง 3 ด้าน คือ ด้านเป้าหมายองค์กร ด้านทรัพยากรภายใน และด้านปัจจัยภายนอกองค์กร ในแต่ละกำแพงนั้น จะมีทั้งหมด 6 คำถามหลัก แต่ละคำถามจะถูกตอบโดย KPI 6 ตัว ทำให้มี KPI สิริรวมทั้งสิ้น 108 ตัว (เค้าเชื่อว่า สมองคนเราจะจำข้อมูลได้มากสุด 6 ชิ้นพร้อมๆ กัน) หน้าที่งานของเราก็คือนั่งทำ Visual หรือ Graph เพื่อแสดงข้อมูล KPI ทั้ง 108 ตัว …. จำได้ว่าแทบตาย แก้แล้วแก้อีก ลากข้อมูลกันไปมา นั่งตรวจข้อมูลกันจนตาลาย แถมต้องเข้าใจ KPI ทั้ง 108 ตัวอีกว่าคืออะไร ใช้วัดผลการดำเนินงานอะไร

พอจบโครงการนี้ ก็ยังติดสอยห้อยตามอาจารย์ทำโครงการอื่นๆ ไปเรื่อย ก็จะเป็นโครงการที่เกี่ยวกับการทำ KPI พัฒนา Data Warehouse หรือระบบ Business Intelligence ก็วนเวียนเกี่ยวกับข้อมูลมาเรื่อยๆ แล้วก็เริ่มทำให้รู้จักผู้คนมากมายในวงการ จนได้จับพลัดจับผลูไปทำโครงการเกี่ยวกับ Data Mining สนุกและท้าทายมาก อ่านหนังสือกันเพลินเลยทีเดียว เรียกได้ว่าตั้งแต่เริ่มทำงาน ก็ทำโครงการเกียวกับพวกวิเคราะห์ข้อมูลมาโดยตลอด

พอทำมาได้ซักพัก ก็ตัดสินใจเรียนต่อปริญญาเอก ในสาขาเดิมก็คือ Information Technology in Business ความใฝ่ฝันอันยิ่งใหญ่ก็คือ จะทำงานวิจัยเกี่ยวกับ Data Warehouse หรือ Business Intelligence แต่พอทำไปทำมา ณ เวลานั้น ยังไม่มีงานวิจัยด้านนี้เท่าไหร่เลย ก็เลยไปทำอีกด้านที่เราสนใจเหมือนกัน โดยมีคำถามที่สงสัยมาโดยตลอดว่า ถ้าทำไมระบบไอทีที่มีประโยชน์เมื่อเอาไปติดตั้งในองค์กร คนกลับไม่ยอมใช้งาน ก็เลยไปทำงานวิจัยเกี่ยวกับ User Acceptance กับ User Resistance โดยเก็บข้อมูลจากการพัฒนาและติดตั้งระบบ ERP พอกำลังจะเรียนจบ งานวิจัยด้าน Big Data ก็เริ่มโผล่มา …. เราคงเรียนเร็วไปสินะ

ช่วงกำลังจะเรียนจบเอก ก็มีเรื่องที่ดึงความสนใจให้เราไปเรียนต่อ ปริญญาตรีและโท ในสาขาวิชา บัญชี !!! รวมถึงก็ทำ Post Doctoral Research ต่อด้วย

หลังจากเรียนจบเบ็ดเสร็จหมดทุกอย่าง ก็เป็นช่วงที่กระแส Big Data กำลังเริ่มมา Business Intelligence ก็ถูกเปลี่ยนมาต่อยอดให้เป็น Business Analytics เราก็ยังคงทำโครงการพวกนี้วนเวียนไปมาเรื่อยๆ ซึ่งก็มีหลายบริษัทเริ่มถามถึง Use Case ต่างๆ ของการเอาข้อมูลมาทำการวิเคราะห์ งานช่วงหลังจึงเริ่มมีความสนุกสนานมากมายขึ้นไปอีก เพราะไม่ใช่แค่ทำรายงานหรือวิเคราะห์แบบหลายมิติ ก็จะเริ่มเป็นการวิเคราะห์ลงในเชิงลึกมากยิ่งขึ้น ช่วงนี้เราก็เริ่มศึกษาลงลึกในเรื่องเกียวกับพวก Business Analytics ก็เป็นพวก Data Mining กับ Optimization เหล่า Vendor ยักษ์ใหญ่ก็เทลงมาแข่งขันกันในตลาดเหล่านี้

อยู่มาวันหนึ่ง ก็มีคำว่า Data Scientist โผล่ขึ้นมาจากบทความของ Thomas Davenport ว่าเป็นตำแหน่งงานที่ Sexy ที่สุดในศตวรรษนี้เลย ก็กระตุ้นความสนใจของเราให้วิ่งเข้าไปหาอ่านว่าเค้าต้องทำอะไร มีความสามารถอย่างไร ก็พบว่าเป็นงานที่น่าจะตรงกับ Background ที่เคยทำมา ก็คือ การวิเคราะห์ข้อมูล แต่เราก็ต้องมีท่าที่หลากหลายในการวิเคราะห์มากขึ้น ก็เลยเริ่มฝึกเขียน R กับ Python เริ่มตั้งแต่ไปดึงข้อมูลจาก Tripadvisor.com มาวิเคราะห์ดูว่า comments ที่พูดถึงโรงแรมเป็นยังไงมั่ง ลองทำ Sentiment Analysis ดู ไปดึงข้อมูลจาก Instagram มาลองวิเคราะห์ ไปดึงข้อมูลอุณหภูมิมาลองวิเคราะห์กับยอดขาย

พอเริ่มศึกษาลงลึก มุมมองในการวิเคราะห์เราก็เลยลงลึกตามไปด้วย เริ่มมี Use Case แปลกใหม่ มีมุมมองในการวิเคราะห์ข้อมูลที่หลากหลาย คนที่ไป present งาน หรือ ไปขายงานด้วยกันก็เริ่มมาเรียกว่าเราเป็น Data Scientist หลังจากนั้น งานด้าน Data Science ก็เริ่มเข้ามาเรื่อยๆ แต่แรกๆ ก็ยังไม่แน่ใจว่าจะเรียกตัวเองว่าเป็น Data Scientist ได้หรือยัง ก็อ่านไปอ่านมา ไปเจอเว็บของ Dr. Vincent Granville http://www.datasciencecentral.com/ ซึ่งคนนี้น่าจะเรียกได้ว่าเป็นตัวพ่อ Data Scientist รุ่นแรกๆ เลย เค้าก็มี Section ที่เป็น Certified Data Scientists เค้าก็จะมี Option ให้เรา Certify ไม่ว่าจะเป็นเข้าร่วม Apprentice Program ของเค้า หรือมี Certification อันอื่นๆ และอีกอันก็คือ ส่งประวัติของเราใน LinkedIn ไปให้เค้าดู ถ้าเค้าเห็นว่ามีประสบการณ์ด้านนี้จริงๆ เค้าก็จะรับเข้ากลุ่ม ถือเป็นอันว่าได้เป็น Certified Data Scientist

เราก็เลยส่ง LinkedIn profile ไปเพื่อสมัครเข้ากลุ่ม (เพราะง่ายและเร็วสุด) ไม่กี่วัน เค้าก็เข้ามาอ่านประวัติเราและก็ Approve … จุดนี้ ก็คงให้คนอื่นเรียกเราว่าเป็น Data Scientist ได้แล้วเนอะครับ

สุดท้ายแล้วสิ่งที่ช่วยให้ผมกลายมาเป็น Data Scientist ก็คือ Dedication and Hardwork ครับ ไม่มีสิ่งไหนมาได้แบบสบายๆ ทุกอย่างมาจากการขวนขวาย หมั่นเพียร ฝึกฝนลงมือทำ

ปีใหม่แล้ว ก็ขออวยพรให้ทุกท่านที่อยากเป็น Data Scientist ได้สุขสมหวังตามที่ตั้งใจไว้ครับ