เส้นทางอาชีพ (Career Path) และโอกาสในการเติบโตของ Data Scientist

  • 18 มิ.ย. 2568
  • 38
หางาน,สมัครงาน,งาน,เส้นทางอาชีพ (Career Path) และโอกาสในการเติบโตของ Data Scientist

ในยุคที่ข้อมูล (Data) คือหัวใจสำคัญในการตัดสินใจทางธุรกิจ Data Scientist หรือ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล กลายเป็นหนึ่งในอาชีพที่มีบทบาทเชิงกลยุทธ์สูงสุดในหลายองค์กร พวกเขาเปรียบเสมือนนักแปลภาษาข้อมูล ที่เปลี่ยน "ดาต้าดิบ" ให้กลายเป็น "ข้อมูลเชิงลึก" เพื่อใช้ในการคาดการณ์ วางแผน และตัดสินใจได้อย่างแม่นยำ

Data Scientist ไม่ได้แค่ทำงานด้านสถิติหรือเขียนโค้ดเท่านั้น แต่ยังต้องเข้าใจบริบทของธุรกิจ เพื่อให้ข้อมูลที่วิเคราะห์มีคุณค่าต่อการขับเคลื่อนองค์กร

 

 

บทบาทหลักของ Data Scientist

  • วิเคราะห์ข้อมูลและสร้างโมเดลทางสถิติเพื่อทำนายหรือแนะนำแนวทาง

  • ใช้เทคนิค Machine Learning และ AI เพื่อแก้ปัญหาทางธุรกิจ

  • สร้าง Data Visualization เพื่อสื่อสารผลลัพธ์ให้กับผู้บริหารและทีมงาน

  • ทำงานร่วมกับ Data Engineer, Product Owner และทีม Business

  • ใช้เครื่องมือและเทคโนโลยี เช่น Python, R, SQL, Jupyter, Scikit-learn, TensorFlow, Tableau
     

 

 

เส้นทางอาชีพของ Data Scientist

 

เส้นทางนี้มีความชัดเจนและสามารถเติบโตได้ทั้งในด้านเทคนิค และเชิงกลยุทธ์

1. Junior Data Scientist / Entry-Level

  • เหมาะสำหรับผู้เริ่มต้นที่มีพื้นฐานด้านสถิติ การเขียนโปรแกรม และการวิเคราะห์ข้อมูล

  • ประสบการณ์: 0–2 ปี

  • เงินเดือนเฉลี่ย (ไทย): 25,000 – 45,000 บาท/เดือน

  • ทักษะสำคัญ: Python, SQL, พื้นฐาน ML, การเข้าใจ Business Problem
     

2. Data Scientist

  • ทำงานวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึก สร้างโมเดล ML และทดลองปรับปรุงประสิทธิภาพของโมเดล

  • ประสบการณ์: 2–5 ปี

  • เงินเดือนเฉลี่ย (ไทย): 45,000 – 90,000 บาท/เดือน

  • ทักษะสำคัญ: Machine Learning, Data Visualization, Feature Engineering, Model Evaluation
     

3. Senior Data Scientist

  • รับผิดชอบโปรเจกต์ที่ซับซ้อนขึ้น มีบทบาทในการวางกลยุทธ์ข้อมูล และแนะนำแนวทางกับทีมบริหาร

  • ประสบการณ์: 5–8 ปี

  • เงินเดือนเฉลี่ย (ไทย): 90,000 – 130,000 บาท/เดือน

  • ทักษะสำคัญ: Deep Learning, AI Architecture, Model Deployment, Business Impact Analysis
     

4. Lead Data Scientist / Manager

  • นำทีม Data Scientist, วาง Roadmap ของโปรเจกต์ข้อมูล และทำงานร่วมกับ C-Level เพื่อวางกลยุทธ์ข้อมูล

  • ประสบการณ์: 8–10 ปีขึ้นไป

  • เงินเดือนเฉลี่ย (ไทย): 130,000 – 180,000+ บาท/เดือน

  • ทักษะสำคัญ: Leadership, Project Management, Strategic Thinking, Communication Skill
     

5. Chief Data Officer (CDO) / Head of Data Science

  • กำหนดทิศทางด้านข้อมูลขององค์กรทั้งระบบ รวมถึงความปลอดภัยและการใช้ประโยชน์จากข้อมูลในเชิงกลยุทธ์

  • ประสบการณ์: 10 ปีขึ้นไป

  • เงินเดือนเฉลี่ย (ไทย): 200,000 บาทขึ้นไป

  • ทักษะสำคัญ: Business Strategy, Governance, AI/ML Strategy, Data Monetization, Compliance

 

อยากเป็น Data Scientist ต้องเตรียมตัวยังไงบ้าง?

แม้อาชีพ Data Scientist จะดูเหมือนต้องใช้ทักษะเฉพาะทางสูง แต่ก็ไม่ได้ไกลเกินเอื้อมสำหรับผู้ที่มีความตั้งใจและพร้อมพัฒนาตัวเองอย่างต่อเนื่อง ต่อไปนี้คือแนวทางสำหรับผู้ที่อยากเริ่มต้นเข้าสู่สายงานนี้

ต้องเรียนจบจากสายไหน?

โดยทั่วไปแล้ว Data Scientist มักจะมาจากสาขาเหล่านี้:

  • วิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ (Computer Science)

  • สถิติ (Statistics)

  • คณิตศาสตร์ (Mathematics)

  • วิศวกรรม (Engineering)

  • เศรษฐศาสตร์ หรือ Business Analytics

  • Data Science โดยตรง (หากมีหลักสูตรเฉพาะ)
     

อย่างไรก็ตาม หลายคนที่ไม่ได้จบตรงสายก็สามารถเปลี่ยนสายมาได้ หากมีการเรียนรู้และสร้างพอร์ตผลงานที่ดี เช่น คนจบสายบัญชี เศรษฐศาสตร์ หรือแม้แต่สายศิลป์บางสาย ที่หันมาศึกษาเพิ่มเติมด้าน Data ก็สามารถเข้าสู่วงการนี้ได้เช่นกัน

 

 

ทักษะที่ควรมีสำหรับ Data Scientist

1. ความรู้ด้านสถิติและคณิตศาสตร์

  • ความเข้าใจเรื่อง Probability, Hypothesis Testing, Regression, Correlation

  • เข้าใจพื้นฐานของ Machine Learning Algorithms เช่น Linear Regression, Decision Tree, Clustering
     

2. ทักษะการเขียนโปรแกรม

  • ภาษา Python เป็นภาษาหลักที่นิยมใช้ (หรือ R ในบางองค์กร)

  • ความเข้าใจในการเขียนโค้ดเพื่อวิเคราะห์ข้อมูล, สร้างโมเดล และทำ Automation
     

3. การจัดการและวิเคราะห์ข้อมูล

  • ใช้ SQL เพื่อดึงข้อมูลจากฐานข้อมูล

  • ทำ Data Cleaning และ Feature Engineering ได้

  • เข้าใจโครงสร้างของข้อมูล (Data Structure)
     

4. เครื่องมือวิเคราะห์และ Visualization

  • ใช้เครื่องมือสร้าง Visualization ได้ เช่น Tableau, Power BI, matplotlib, seaborn

  • เข้าใจหลักการสื่อสารข้อมูลให้ง่ายต่อการตีความของผู้ใช้งานทางธุรกิจ
     

5. ความเข้าใจบริบทของธุรกิจ (Business Understanding)

  • สามารถแปล Pain Point ทางธุรกิจให้กลายเป็นโจทย์การวิเคราะห์ข้อมูล

  • รู้ว่าข้อมูลไหนสำคัญกับการตัดสินใจขององค์กร
     

 

 

ทักษะเพิ่มเติมที่ทำให้โดดเด่น

  • ความรู้ด้าน Machine Learning และ Deep Learning (เช่น Neural Networks, NLP, Computer Vision)

  • ทักษะด้าน Model Deployment และ MLOps

  • ประสบการณ์ใช้งาน Cloud (เช่น Google Cloud, AWS, Azure)

  • ความเข้าใจด้าน Data Ethics และ Explainable AI
     

 

 

ประสบการณ์ที่ควรมี (แม้จะยังไม่ทำงานจริง)

  • ทำ โปรเจกต์ส่วนตัว เช่น วิเคราะห์ข้อมูลจาก Kaggle หรือสร้าง Dashboard จำลอง

  • ทำ Capstone Project หากเรียนคอร์สออนไลน์

  • ฝึกงานหรือทำโครงงานร่วมกับองค์กร

  • เขียนบทความ / แชร์ผลงานบน GitHub หรือ LinkedIn เพื่อสร้าง Portfolio
     

 

 

คอร์สเรียนและแหล่งเรียนรู้แนะนำ

  • คอร์สจากแพลตฟอร์มเช่น Coursera, edX, Udemy, DataCamp, Skillshare

  • หลักสูตร Bootcamp เช่น Data Science Academy, Skooldio, ReSkill, Le Wagon

  • เอกสารจากมหาวิทยาลัยต่างประเทศ เช่น Stanford, MIT (เปิดให้เรียนฟรีบางหลักสูตร)

 

โอกาสเติบโตในสายงาน Data Scientist

 

เติบโตไวในอาชีพที่มีความต้องการสูง

Data Scientist ยังคงเป็นหนึ่งในสายงานที่ “ร้อนแรง” ที่สุด เนื่องจากทุกอุตสาหกรรมเริ่มใช้ Data-Driven Decision Making ไม่ว่าจะเป็นธุรกิจค้าปลีก การเงิน ธุรกิจสุขภาพ ไปจนถึงเทคโนโลยี

พัฒนาทักษะได้ไม่มีที่สิ้นสุด

สายงานนี้ต้องเรียนรู้ต่อเนื่องอยู่ตลอดเวลา โดยเฉพาะในเรื่องของ

  • Machine Learning และ Deep Learning

  • MLOps และ Model Deployment

  • Cloud ML Services เช่น Vertex AI, AWS SageMaker, Azure ML

  • AI Ethics, Explainable AI และการนำ AI ไปใช้อย่างรับผิดชอบ
     

โอกาสทำงานระดับนานาชาติและ Remote

ทักษะของ Data Scientist เป็น “ภาษากลาง” ที่ใช้ได้ทั่วโลก ทำให้มีโอกาส

  • ทำงานกับบริษัทต่างประเทศ

  • รับโปรเจกต์ Remote หรือ Freelance ผ่านแพลตฟอร์มเช่น Toptal, Upwork

  • ไปต่อในสายงาน AI ได้แบบ Global
     

ยืดหยุ่น เปลี่ยนสายได้หลากหลาย

สามารถเปลี่ยนสายหรือต่อยอดไปสายอื่นได้ เช่น

  • Machine Learning Engineer: สำหรับผู้ที่ชอบพัฒนาโมเดลและระบบ Production

  • AI Researcher: สำหรับผู้ที่สนใจงานวิจัยเชิงลึกด้านปัญญาประดิษฐ์

  • Data Product Manager: สำหรับผู้ที่ต้องการผสมผสานความรู้ด้านเทคนิคกับธุรกิจ

  • Business/Data Analyst: หากสนใจทำงานที่เน้นการวิเคราะห์เชิงกลยุทธ์

 

ตำแหน่งงานไอทีที่มาแรงในปี 2025 แต่ละตำแหน่งต้องทำอะไรบ้าง? https://www.jobbkk.com/variety/detail/6542

เส้นทางอาชีพ (Career Path) และโอกาสในการเติบโตของ Data Engineer https://www.jobbkk.com/variety/detail/6564

ตำแหน่งงาน Data Scientist ที่กำลังเปิดรับสมัคร https://www.jobbkk.com/data-scientist

หางานตามสาขาอาชีพ

หางานตามพื้นที่

เกี่ยวกับเรา

JOBBKK.COM © สงวนลิขสิทธิ์ All Right Reserved

jobbkk มีเพียงเว็บเดียวเท่านั้น ไม่มีเว็บเครือข่าย โปรดอย่าหลงเชื่อผู้แอบอ้าง และหากผู้ใดแอบอ้าง ไม่ว่าทาง Email, โทรศัพท์, SMS หรือทางใดก็ตาม จะถูกดำเนินคดีตามที่กฎหมายบัญญัติไว้สูงสุด DBD

Top