របៀបចាប់ផ្តើមអាជីពក្នុងវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ
វិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យបានក្លាយជាវិស័យអាជីពមួយក្នុងចំណោមវិស័យអាជីពដែលមានការស្វែងរកច្រើនបំផុតក្នុងប៉ុន្មានឆ្នាំថ្មីៗនេះ។ ហេតុផលគឺច្បាស់លាស់៖ ស្ទើរតែគ្រប់ឧស្សាហកម្មទាំងអស់ឥឡូវនេះពឹងផ្អែកលើទិន្នន័យសម្រាប់ការសម្រេចចិត្ត ចាប់ពីវិស័យធនាគារ និងពាណិជ្ជកម្មអេឡិចត្រូនិក រហូតដល់វិស័យថែទាំសុខភាព និងផលិតកម្ម រហូតដល់រដ្ឋាភិបាល។ ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ សម្រាប់អ្នកចាប់ផ្តើមដំបូង ការចាប់ផ្តើមអាជីពក្នុងវិស័យវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យច្រើនតែអាចមានអារម្មណ៍ពិបាក ព្រោះវិស័យនេះរួមបញ្ចូលគ្នានូវស្ថិតិ ការសរសេរកម្មវិធី និងភាពវៃឆ្លាតផ្នែកអាជីវកម្ម។ អត្ថបទនេះនឹងគ្របដណ្តប់លើជំហានជាក់ស្តែងសម្រាប់ការចាប់ផ្តើមអាជីពក្នុងវិស័យវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ ចាប់ពីការកសាងមូលដ្ឋានគ្រឹះរហូតដល់ការទទួលបានការងារដំបូងរបស់អ្នក។
១. ដំបូងយល់ថាវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យជាអ្វី
វិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ គឺជាមុខវិជ្ជាមួយដែលផ្តោតលើការដំណើរការទិន្នន័យ ដើម្បីបង្កើតការយល់ដឹង ការព្យាករណ៍ ឬអនុសាសន៍ដែលមានប្រយោជន៍។ ការងាររបស់អ្នកវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យជាធម្មតាពាក់ព័ន្ធនឹងការប្រមូលទិន្នន័យ ការសម្អាតវា ការវិភាគគំរូ ការបង្កើតគំរូរៀនម៉ាស៊ីន និងការទំនាក់ទំនងលទ្ធផលទៅកាន់អ្នកពាក់ព័ន្ធ។
អ្នកចាប់ផ្តើមជាច្រើនគិតថាវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យគឺគ្រាន់តែនិយាយអំពីការកសាងគំរូ AI ដ៏ទំនើបប៉ុណ្ណោះ។ ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ នៅក្នុងការអនុវត្តជាក់ស្តែង ភាគច្រើននៃពេលវេលាត្រូវបានចំណាយទៅលើការយល់ដឹងអំពីបញ្ហាអាជីវកម្ម និងការសម្អាតទិន្នន័យ។ ដូច្នេះ មុននឹងស៊ើបអង្កេតឱ្យស៊ីជម្រៅពេកទៅក្នុងប្រធានបទនេះ វាជាការសំខាន់ណាស់ក្នុងការយល់ដឹងអំពីរូបភាពធំ ដើម្បីជៀសវាងការរំពឹងទុកខុស។
២. កំណត់ផ្លូវអាជីពដែលអ្នកចង់ដើរ
វិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យមានតួនាទីស្រដៀងគ្នាជាច្រើន ប៉ុន្តែផ្តោតការយកចិត្តទុកដាក់ខុសៗគ្នា។ ការកំណត់ផ្លូវរបស់អ្នកតាំងពីដំបូងនឹងជួយអ្នកឱ្យរៀនបានកាន់តែមានគោលបំណង។ ផ្លូវទូទៅមួយចំនួនគឺ៖
– អ្នកវិភាគទិន្នន័យ៖ ផ្តោតលើការវិភាគទិន្នន័យ ការបង្កើតផ្ទាំងគ្រប់គ្រង របាយការណ៍ និងការយល់ដឹងសម្រាប់ការសម្រេចចិត្តអាជីវកម្ម។
– អ្នកវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ៖ រួមបញ្ចូលគ្នានូវការវិភាគទិន្នន័យជាមួយនឹងការធ្វើគំរូស្ថិតិ និងការរៀនម៉ាស៊ីន។
– វិស្វកររៀនម៉ាស៊ីន៖ ផ្តោតលើការអនុវត្តគំរូដែលអាចដំណើរការក្នុងប្រព័ន្ធផលិតកម្ម (ការដាក់ពង្រាយ) បំពង់បង្ហូរប្រេង និងការបង្កើនប្រសិទ្ធភាព។
– វិស្វករទិន្នន័យ៖ សាងសង់ហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធទិន្នន័យ បំពង់បង្ហូរទិន្នន័យ ETL/ELT និងធានាថាទិន្នន័យរួចរាល់សម្រាប់ប្រើប្រាស់។
ប្រសិនបើអ្នកនៅតែមិនប្រាកដ ផ្លូវដែលងាយស្រួលសម្រាប់អ្នកចាប់ផ្តើមដំបូងបំផុតជាធម្មតាគឺអ្នកវិភាគទិន្នន័យ ព្រោះវាសង្កត់ធ្ងន់លើជំនាញវិភាគទិន្នន័យ និងទំនាក់ទំនង។ បន្ទាប់ពីនោះ អ្នកអាចរីកចម្រើនទៅជាអ្នកវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ ឬវិស្វកររៀនម៉ាស៊ីន។
៣. ស្ទាត់ជំនាញមូលដ្ឋានគ្រឹះ៖ ស្ថិតិ និងគណិតវិទ្យាជាមូលដ្ឋាន
វិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យពឹងផ្អែកយ៉ាងខ្លាំងទៅលើតក្កវិជ្ជាស្ថិតិ។ អ្នកមិនចាំបាច់ជាគណិតវិទូទេ ប៉ុន្តែមានគោលគំនិតជាមូលដ្ឋានមួយចំនួនដែលអ្នកគួរធ្វើជាម្ចាស់៖
– ស្ថិតិពិពណ៌នា (មធ្យមភាគ មេឌីយ៉ាន ភាពខុសគ្នា គម្លាតស្តង់ដារ)
– ប្រូបាប៊ីលីតេមូលដ្ឋាន
- ការចែកចាយទិន្នន័យ (ធម្មតា ទ្វេធា ជាដើម)
- ទំនាក់ទំនងទល់នឹងមូលហេតុ
– គោលគំនិតនៃការធ្វើតេស្តសម្មតិកម្ម និងតម្លៃ p (ការយល់ដឹងជាមូលដ្ឋានអប្បបរមា)
– តំរែតំរង់លីនេអ៊ែរជាគោលគំនិតជាមូលដ្ឋាន
ប្រសិនបើអ្នកស្ទាត់ជំនាញលើមូលដ្ឋានគ្រឹះទាំងនេះ វានឹងកាន់តែងាយស្រួលសម្រាប់អ្នកក្នុងការយល់ពីមូលហេតុដែលគំរូមួយដំណើរការ និងពេលដែលការសន្និដ្ឋានវិភាគអាចទុកចិត្តបាន។
៤. រៀនសរសេរកម្មវិធីពាក់ព័ន្ធ៖ Python ឬ R
នៅក្នុងឧស្សាហកម្ម Python គឺជាជម្រើសដ៏ពេញនិយមបំផុតសម្រាប់វិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យដោយសារតែប្រព័ន្ធអេកូឡូស៊ីដ៏ទូលំទូលាយរបស់វា។ R ក៏មានឥទ្ធិពលខ្លាំងផងដែរ ជាពិសេសសម្រាប់ការវិភាគស្ថិតិ ប៉ុន្តែ Python មានទំនោរអាចបត់បែនបានច្រើនជាងសម្រាប់ការអភិវឌ្ឍការរៀនម៉ាស៊ីន។
ចាប់ផ្តើមជាមួយរឿងសំខាន់បំផុត៖
– មូលដ្ឋានគ្រឹះ Python៖ អថេរ, រង្វិលជុំ, អនុគមន៍, បញ្ជី/ពាក្យសំដី
- ការរៀបចំទិន្នន័យជាមួយ Pandas និង NumPy
- ការមើលឃើញជាមួយ Matplotlib ឬ Seaborn
– ការរៀនម៉ាស៊ីនជាមូលដ្ឋានជាមួយ Scikit-learn
កុំជាប់ជំពាក់នឹងការព្យាយាមរៀនអ្វីៗគ្រប់យ៉ាងក្នុងពេលតែមួយ។ ផ្តោតលើជំនាញគម្រោងសាមញ្ញៗ៖ ការអានទិន្នន័យ ការសម្អាតវា ការវិភាគវា ការបង្កើតការមើលឃើញ ហើយបន្ទាប់មកសង្ខេបលទ្ធផល។
៥. ស្ទាត់ជំនាញ SQL ពីព្រោះវាស្ទើរតែជាកាតព្វកិច្ចនៅក្នុងការងារពិត។
ការងារទិន្នន័យជាច្រើនតម្រូវឱ្យមានការទាញយកទិន្នន័យដោយផ្ទាល់ពីមូលដ្ឋានទិន្នន័យ។ ដូច្នេះ SQL គឺជាជំនាញចាំបាច់ សូម្បីតែសម្រាប់អ្នកវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យក៏ដោយ។ អ្នកនឹងត្រូវធ្វើជាម្ចាស់លើ៖
– ជ្រើសរើស, កន្លែងណា, ដាក់ជាក្រុមតាម, តម្រៀបតាម
- ភ្ជាប់ (ខាងក្នុង, ឆ្វេង, ស្តាំ)
– សំណួររង និង CTEs
– មុខងារប្រមូលផ្តុំ និងបង្អួច (ប្រសិនបើមានកម្រិតខ្ពស់)
ជំនាញ SQL ល្អច្រើនតែជាកត្តាខុសគ្នានៅពេលដាក់ពាក្យសុំការងារ ព្រោះក្រុមហ៊ុនកម្រផ្តល់ទិន្នន័យ "ត្រៀមប្រើ" ដូចនៅក្នុងឯកសារបង្រៀន។
៦. បង្កើតផលប័ត្រគម្រោងជាក់ស្តែង
ផលប័ត្រការងារគឺជាឧបករណ៍សំខាន់មួយសម្រាប់អ្នកចាប់ផ្តើមដំបូង ជាពិសេសប្រសិនបើអ្នកមិនមានបទពិសោធន៍ការងារក្នុងវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ។ ជ្រើសរើសគម្រោងដែលបង្ហាញពីដំណើរការចាប់ពីដើមដល់ចប់ ឧទាហរណ៍៖
- ការវិភាគផ្នែកលក់ និងការបែងចែកអតិថិជន
- ការព្យាករណ៍ពីការបាត់បង់អតិថិជន
- ការព្យាករណ៍តម្លៃផ្ទះ
- ការវិភាគអារម្មណ៍នៃការពិនិត្យផលិតផល
- ផ្ទាំងគ្រប់គ្រង KPI ដោយប្រើទិន្នន័យសាធារណៈ
ប្រើប្រាស់ទិន្នន័យពី Kaggle ទិន្នន័យរដ្ឋាភិបាល (ទិន្នន័យបើកចំហ) ឬសំណុំទិន្នន័យសាធារណៈផ្សេងទៀត។ ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ កុំគ្រាន់តែចម្លងសៀវភៅកត់ត្រាដែលមានស្រាប់។ ព្យាយាមពន្យល់ជំហាននានាឱ្យបានហ្មត់ចត់ដោយប្រើពាក្យសម្ដីរបស់អ្នក។
តាមឧត្ដមគតិ ផលប័ត្ររបស់អ្នកនឹងមានលក្ខណៈពិសេស៖
- គោលបំណងអាជីវកម្ម/គម្រោងច្បាស់លាស់
- ដំណើរការសម្អាតទិន្នន័យ (ការសម្អាតទិន្នន័យ)
– ការវិភាគទិន្នន័យស្រាវជ្រាវ (EDA)
- គំរូ ឬ ការយល់ដឹងដែលបានបង្កើត
– សេចក្តីសន្និដ្ឋាន និងអនុសាសន៍
ផ្ទុកឡើងគម្រោងទៅ GitHub ឬវេទិកាផលប័ត្រដូចជា Kaggle ហើយរួមបញ្ចូល README ស្អាត។
៧. អនុវត្តជំនាញទំនាក់ទំនង និងការនិទានរឿង
វិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យមិនមែនគ្រាន់តែជាលេខនោះទេ ប៉ុន្តែវាក៏និយាយអំពីការបង្ហាញពីអត្ថន័យនៅពីក្រោយលេខទាំងនោះផងដែរ។ មនុស្សជាច្រើនធ្លាក់ការសម្ភាសន៍មិនមែនដោយសារតែពួកគេខ្វះភាពវៃឆ្លាតនោះទេ ប៉ុន្តែដោយសារតែពួកគេមិនអាចពន្យល់ពីលទ្ធផលនៃការវិភាគរបស់ពួកគេបានយ៉ាងសាមញ្ញ។
អនុវត្តជំនាញនេះដោយ៖
– បង្កើតសេចក្តីសង្ខេបនៃការវិភាគជា ៥-១០ ប្រយោគ
– ការពន្យល់អំពីក្រាហ្វ៖ «តើមានអ្វីកំពុងកើតឡើង ហើយហេតុអ្វីបានជាវាសំខាន់?»
- ផ្តល់អនុសាសន៍ជាក់ស្តែងដែលអាចអនុវត្តបាន
– សម្រួលពាក្យបច្ចេកទេសសម្រាប់ទស្សនិកជនមិនមែនជាបច្ចេកទេស
ជំនាញទំនាក់ទំនងនឹងធ្វើឱ្យអ្នកមើលទៅមានលក្ខណៈវិជ្ជាជីវៈ និងត្រៀមខ្លួនរួចរាល់ក្នុងការធ្វើការ។
៨. ចូលរៀនវគ្គសិក្សាត្រឹមត្រូវ ប៉ុន្តែកុំរវល់តែនឹងវិញ្ញាបនបត្រ។
វគ្គសិក្សាតាមអ៊ីនធឺណិតអាចពន្លឿនការរៀនសូត្រ ប៉ុន្តែកុំផ្តោតតែលើវិញ្ញាបនបត្រនោះទេ។ អ្វីដែលសំខាន់បំផុតគឺជំនាញ និងភស្តុតាងគម្រោង។
ធនធានសិក្សាទូទៅ និងងាយស្រួលចូលមើល៖
- វគ្គសិក្សា Python សម្រាប់វិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ
- វគ្គសិក្សា SQL និងមូលដ្ឋានទិន្នន័យ
– ស្ថិតិសម្រាប់ការវិភាគទិន្នន័យ
- ការរៀនម៉ាស៊ីនជាមូលដ្ឋាន
– ការមើលឃើញ និងផ្ទាំងគ្រប់គ្រង (Tableau/Power BI)
ជ្រើសរើសវគ្គសិក្សាដែលទាមទារឱ្យអ្នកធ្វើលំហាត់ ឬគម្រោង។ កាលណាអ្នកមានការអនុវត្តកាន់តែច្រើន អ្នកនឹងរីកចម្រើនកាន់តែលឿន។
៩. កសាងបទពិសោធន៍តាមរយៈកម្មសិក្សា ការងារឯករាជ្យ ឬគម្រោងសហគមន៍។
ប្រសិនបើអ្នកមានបញ្ហាក្នុងការទទួលបានការងារដំបូងរបស់អ្នក សូមសាកល្បងកសាងបទពិសោធន៍តាមរយៈមធ្យោបាយជំនួស៖
– កម្មសិក្សាអ្នកវិភាគទិន្នន័យ/អ្នកវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ
– ការវិភាគទិន្នន័យឯករាជ្យសម្រាប់សហគ្រាសធុនតូច និងមធ្យម ឬអាជីវកម្មខ្នាតតូចដែលទើបចាប់ផ្តើមអាជីវកម្ម
- ជួយស្រាវជ្រាវក្នុងបរិវេណសាលា ឬសហគមន៍
– គម្រោងប្រភពបើកចំហ ឬការប្រកួតប្រជែង Kaggle
បទពិសោធន៍នេះអាចត្រូវបានរួមបញ្ចូលនៅលើប្រវត្តិរូបសង្ខេបរបស់អ្នកជាភស្តុតាងដែលបង្ហាញថាអ្នកបានដោះស្រាយបញ្ហាពិតប្រាកដជាមួយទិន្នន័យ។
១០. រៀបចំប្រវត្តិរូបសង្ខេប និងយុទ្ធសាស្ត្រដាក់ពាក្យសុំការងាររបស់អ្នក
ប្រវត្តិរូបសង្ខេបផ្នែកវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យគួរតែសង្ខេប ច្បាស់លាស់ និងផ្តោតលើលទ្ធផល។ រួមមាន៖
– ជំនាញបច្ចេកទេស (Python, SQL, ឧបករណ៍)
– គម្រោងដែលមានតំណភ្ជាប់ GitHub/Kaggle
– ផលប៉ះពាល់នៃគម្រោង (ឧទាហរណ៍ “ការកើនឡើងនៃភាពត្រឹមត្រូវនៃការព្យាករណ៍ដោយ…” ឬ “ការរកឃើញការយល់ដឹងដែល…”)
– បទពិសោធន៍ពាក់ព័ន្ធ ទោះបីជាមិនមែនជាវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យពេញលេញក៏ដោយ (ឧទាហរណ៍ បទពិសោធន៍អាជីវកម្ម ការស្រាវជ្រាវ ឬរបាយការណ៍វិភាគ)
នៅពេលដាក់ពាក្យ សូមកែសម្រួលពាក្យសុំរបស់អ្នកទៅតាមការពិពណ៌នាការងារ។ ប្រសិនបើមុខតំណែងនេះសង្កត់ធ្ងន់លើ SQL និងផ្ទាំងគ្រប់គ្រង សូមបញ្ជាក់ពីបទពិសោធន៍ទាំងនោះ។
Penutup
ការចាប់ផ្តើមអាជីពក្នុងវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យគឺជារឿងពិបាក ប៉ុន្តែវាអាចទៅរួចទាំងស្រុង ប្រសិនបើអ្នកមានផែនការសិក្សាដែលផ្តោតអារម្មណ៍ និងស៊ីសង្វាក់គ្នា។ ចាប់ផ្តើមជាមួយនឹងមូលដ្ឋានគ្រឹះនៃស្ថិតិ ស្ទាត់ជំនាញ Python និង SQL ហើយបន្ទាប់មកបង្កើតផលប័ត្រនៃគម្រោងពាក់ព័ន្ធ។ កុំភ្លេចថាជំនាញទំនាក់ទំនង និងការយល់ដឹងអំពីបរិបទអាជីវកម្មគឺមានសារៈសំខាន់ដូចជំនាញបច្ចេកទេសដែរ។
ប្រសិនបើអ្នកលះបង់ពេលវេលាពីរបីខែដើម្បីរៀនសូត្រ និងធ្វើការលើគម្រោងនានាជាប្រចាំ ឱកាសរបស់អ្នកក្នុងការទទួលបានការងារដំបូងរបស់អ្នកជាអ្នកវិភាគទិន្នន័យ ឬអ្នកវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យថ្នាក់ក្រោមគឺខ្ពស់។ ចំណុចសំខាន់ៗគឺការអនុវត្ត ផលប័ត្រ និងការតស៊ូ។
ប្រសិនបើអ្នកចង់បាន ខ្ញុំក៏អាចជួយអ្នកបង្កើតផែនទីបង្ហាញផ្លូវសិក្សារយៈពេល 3 ខែលម្អិតបន្ថែមទៀត (ប្រចាំសប្តាហ៍) ទៅតាមប្រវត្តិរបស់អ្នក ឧទាហរណ៍ ពីសូន្យ ពីជំនាញមិនមែនបច្ចេកទេស ឬស្គាល់ Python ជាមូលដ្ឋានរួចហើយ។
