ในโลกยุคใหม่ที่ข้อมูลจำนวนมหาศาลและหลายอุตสาหกรรมไม่ว่าจะเป็นธุรกิจการค้า ธนาคาร วงการกีฬา และอื่น ๆ เริ่มเห็นความสำคัญของ Data และนำมาใช้ประกอบการตัดสินใจและขับเคลื่อนกลยุทธ์ทางธุรกิจ อาชีพที่เป็นที่จับตามอง และกำลังมีความสำคัญ ก็คือ นักวิเคราะห์ข้อมูล Data Analyst
       งานของพวกเขา คือการรับโจทย์หรือตั้งโจทย์ปัญหาและแก้ไขโดยการค้นคว้าข้อมูลจำนวนมหาศาล (Big Data) มาทำการวิเคราะห์ เพื่อหาคำตอบหรือทางเลือกที่ถูกต้องเหมาะสม โดยใช้พื้นฐานทางข้อมูลมาทำเป็นโมเดลสถิติ 

• ลักษณะงาน

       การเข้าถึงข้อมูลจำนวนมาก แล้วคัดสรร ย่อย วิเคราะห์ออกมาเป็นข้อมูลที่จำเป็นและสำคัญสำหรับการพัฒนาธุรกิจ หรือตอบคำถามกับลูกค้าและผู้บริหารได้ โดยต้องนำเสนอให้เข้าใจง่ายและถูกต้องชัดเจน เพื่อการต่อยอดกลยุทธ์ทางธุรกิจ การพัฒนาสินค้า ผลิตภัณฑ์และการบริการต่าง ๆ หรือแม้กระทั่งในการคัดสรรบุคลากรด้วย หากจะแยกประเภทของส่วนงานที่นักวิเคราะห์ข้อ

ขั้นตอนการทำงาน

• รับโจทย์หรือปัญหาจากทีม ผู้บริหาร หรือลูกค้า ตัวอย่างเช่นให้นักวิเคราะห์ข้อมูลช่วยหาความเป็นไปได้ในการจะทำกำไรกับกลุ่มเป้าหมายวัยรุ่น 
• ทีมนักวิเคราะห์ต้องเข้าถึงข้อมูลด้วยวิธีต่าง ๆ ไม่ว่าจะเป็นการสำรวจกลุ่มตลาด การรายงานผลการดำเนินการย้อนหลังขององค์กรมาวิเคราะห์ เป็นต้น เพื่อให้ได้กองข้อมูลจำนวนมหาศาลมาตอบคำถามนั้นได้ 
• จัดหมวดหมู่ฐานข้อมูลเหล่านั้นอย่างเป็นระบบแล้วจึงทำการวิเคราะห์ข้อมูลออกมา 
• สรุปผลและทำ Presentation เพื่อนำเสนอให้เข้าใจง่ายและชัดเจน 

สถานที่ทำงาน 

• ออฟฟิศสำนักงาน หากทำงานอยู่ในอุตสาหกรรมที่ฐานข้อมูลเป็นความลับ ควรเน้นการทำงานภายในออฟฟิศ เพื่อป้องกันข้อมูลรั่วไหลและอาจสร้างปัญหาให้ในภายหลัง 

ผู้ที่ต้องทำงานด้วย 

• นักการตลาด ในบางองค์กร นักวิเคราะห์ข้อมูลอาจทำงานอยู่ในส่วนเดียวกับนักการตลาด แต่ในบางที่อาจแยกเป็นคนละแผนก แต่ถึงอย่างไรก็ตามนักการตลาดก็เป็นเพื่อนร่วมงานที่นักวิเคราะห์ข้อมูลจำเป็นต้องแลกเปลี่ยนแนวคิด ข้อมูลการทำงานด้วยกันอยู่เสมอ
• Partner หรือ ลูกค้า เป็นกลุ่มคนที่เราต้องทำรายงานการวิเคราะห์ไปนำเสนอ สิ่งสำคัญที่จำเป็นในการทำงานร่วมกับกลุ่มคนเหล่านี้ คือการทำรายงานที่ชัดเจนถูกต้อง และการนำเสนอให้เข้าใจง่าย พร้อมคำอธิบายที่ชัดเจนในทุกข้อซักถามของพวกเขา
• Data Scientist และ Data Engineer ในบางองค์กรใหญ่ ๆ อาจมีทีม Data Science ที่อาจประกอบไปด้วย Data Scientist, Data Engineer, Software Developer รวมทั้ง Data Analyst ซึ่งเรียกรวมๆ กันคือทีมนักวิเคราะห์วิจัยข้อมูลที่พร้อมหาวิธีแก้และสร้างระบบบางอย่างเพื่อต่อยอดธุรกิจให้กับองค์กรได้ โดยแต่ละตำแหน่งจะแบ่งหน้าที่แตกต่างกันออกไปด้วย

ทางเลือกอาชีพอื่นๆ

• นักสถิติ
• นักการธนาคาร
• Business Analyst  
  

ตำแหน่งและเส้นทางการเติบโต

       เริ่มจากการทำงานแอดมินด้าน data base ก่อน เมื่อมีประสบการณ์แล้วจึงขยับขยายไปทำงานวิเคราะห์ข้อมูลต่างๆ หากยังชอบด้านนี้ก็สามารถเพิ่มพูนประสบการณ์ไปเป็น specialist ได้ เพื่อทำงานเป็นที่ปรึกษา แต่หากอยากเติบโตไปทางด้านนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล ก็สามารถเพิ่มทักษะด้านเทคโนโลยีสารสนเทศ ด้านคอมพิวเตอร์ต่าง ๆ 

รายได้

• จบใหม่ 25,000 – 30,000 บาท 
• ประสบการณ์ 5 ปี หรือเป็น senior 30,000 – 45000 บาท 
• พัฒนาตัวเองเพื่อเป็นนักวิทยาศาาสตร์ข้อมูล หรือ Data Engineer 70,000 ถึง 100,000 บาท 

การแข่งขันและความต้องการของตลาด

       นักวิเคราะห์ข้อมูลถือเป็นหนึ่งในอาชีพมาแรงในยุคดิจิทัล เพราะปัจจุบันงานวิเคราะห์ข้อมูลสามารถทำงานได้ในทุกอุตสาหกรรม หรือในทุกรูปแบบธุรกิจ ดังนั้น ยังมีความต้องการทางการตลาดอยู่มาก แต่อาจจะมีการแข่งขันสูงมากยิ่งขึ้นในอนาคต

• เป็นอาชีพที่ถูกโฉลกกับคนที่ชอบตัวเลข 
• เป็นสายอาชีพมาแรงในยุค Big Data และสามารถต่อยอดไปได้หลากหลายรูปแบบธุรกิจ 
• เป็นงานที่ช่วยพัฒนาทักษะและความเข้าใจด้านธุรกิจและการตลาด 

• การอยู่กับข้อมูลจำนวนมหาศาลและการวิเคราะห์ที่อาจมีข้อจำกัดมากมายจะส่งผลให้เครียดได้
• เป็นการยากที่จะโน้มน้าวให้คนอื่นเชื่อหรือเข้าใจในสิ่งที่เราวิเคราะห์ไป ดังนั้นตัวเลขและความวิเคราะห์ที่เฉียบคมเท่านั้นที่จะพิสูจน์  

• กระตือรือร้นและเรียนรู้ได้ไว เพื่อหาข้อมูลใหม่ๆ โดยเฉพาะโปรแกรมใหม่ๆ ที่ช่วยให้งานวิเคราะห์ข้อมูลเร็วขึ้น 
• ช่างสังเกต เมื่ออยู่กับข้อมูลจำนวนมหาศาล การสังเกตจะช่วยให้เราเห็นถึงข้อผิดพลาดของข้อมูลบางจุดได้ ซึ่งข้อผิดพลาดนั้นอาจส่งผลต่อการวิเคราะห์ข้อมูลอย่างแน่นอน 
• ชอบเรื่องตัวเลขและข้อมูล เป็นข้อได้เปรียบแน่ ๆ ถ้าน้อง ๆ รักและชอบตัวเลขอยู่แล้ว เพราะข้อมูลส่วนใหญ่ที่ นักวิเคราะห์ข้อมูลต้องเจอมักมาในรูปแบบของตัวเลข 

• แก้ปัญหาตัดสินที่ดี เพราะในบางครั้งอาจมีการวิเคราะห์ข้อมูลออกมาแล้วไม่ได้ผลอย่างที่หวัง จะต้องมีการแก้ปัญหาหรือวางแผนการวิเคราะห์ไปในแนวทางอื่น หรือบางครั้งข้อมูไม่ครบ 
• ทักษะการคิดวิเคราะห์ ชื่ออาชีพก็บอกอยู่ชัดแล้ว ว่างานนี้คือ นักวิเคราะห์ ดังนั้นทักษะการคิดวิเคราะห์ย่อมขาดไม่ได้แน่นอน
• ทักษะทางคณิตศาสตร์ เป็นพื้นฐานสำคัญสำหรับอาชีพเลยทีเดียว เพราะงานสายนี้ส่วนใหญ่แล้วมักต้องการผู้คนที่จบด้านคณิตศาสตร์และสถิติ 
• ทักษะทางคอมพิวเตอร์ คงหลีกเลี่ยงไม่ได้ เพราะทำงานด้าน Data คอมพิวเตอร์เป็นเครื่องมือสำคัญคู่ชีพสำหรับอาชีพนี้เลยทีเดียวมันต้องใช้โปรแกรม 

การศึกษา

       สามารถเรียนสายสามัญได้ทั้งสายวิทย์คณิต หรือสายศิลป์คำนวณ เพราะเป็นอาชีพที่ค่อนข้างใช้ทักษะทางคณิตศาสตร์ แต่แนะนำว่าสายวิทย์คณิตจะได้เปรียบกว่า เพราะจะพื้นฐานที่แน่น หรือหากเรียนในสายอาชีพก็เน้นไปทางด้านคณิตศาสตร์ พานิชยศาสตร์และการบัญชีอาจสามารถต่อยอดมาทางด้านนี้ได้ง่ายกว่า

       ในระดับอุดมศึกษา ให้เน้นการเรียนที่ี่สามารถต่อยอดไปสู่การวิเคราะห์ข้อมูลได้ เช่น คณิตศาสตร์ สถิติ วิทยาศาสตร์ หรือคอมพิวเตอร์ อาทิ คณะวิทยาศาสต์ ภาควิชาคณิตศาสตร์ สถิติ หรือในปัจจุบัน มีคณะวิชาที่เปิดสอนโดยตรง เช่น 

• คณะเทคโนโลยีสารสนเทศ สถาบันเทคโนโลยีพระจอมเกล้าเจ้าคุณทหารลาดกระบัง 
• Institute for Data Analytics มหาวิทยาลัยรังสิต 
• คณะวิทยาศาสตรบัณฑิต สาขาวิชาการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงธุรกิจ มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคลพระนคร 

Hard Skills 

• เน้นการเรียนด้านคณิตศาสตร์และสถิติให้เข้าใจ เพราะเป็นพื้นฐานของการจัดการข้อมูลจำนวนมหาศาล
• ศึกษาตลาดด้านงาน Data Analyst เพื่อติดตามอัพเดทเทคโนโลยีใหม่ๆ ที่ใช้ในการทำงาน 
• ฝึกการคิดวิเคราะห์ข้อมูล
• ทำความเข้าใจโปรแกรมที่จะต้องใช้ทำงานให้ทะลุปรุโปรง 
• ศึกษาพจนานุกรมภาษาสถิติ ช่วยอธิบายความหมายของศัพท์ในวงการ เช่น Data Mining 

Soft Skills 

• ฝึกการสื่อสาร การทำ presentation ในข้อมูลที่ยากให้เป็นเรื่องที่เข้าใจง่าย 

กิจกรรมต่างๆ 

• ติดตามงาน open house หรือ ค่ายของมหาวิทยาลัย  หรือข่าวสารด้านสถิติที่ http://www.statassoc.or.th

วิชาที่เรียน

       ตัวอย่างหลักสูตรของคณะวิทยาศาสตร์ ภาควิชาคณิตศาสตร์ สถิติ นั้น ในช่วงปีแรกจะต้องเรียนวิชาพืิ้นฐานทางคณิตศาสตร์ให้แน่นก่อน เช่น แคลคูลัส ฟิสิกส์ ปฏิบัติการฟิสิกส์ (เข้าห้องแลป) เคมี ชีววิทยา และให้เลือกวิชาเสรีตามความสนใจ หลังจากนั้นจะเริ่มเรียนสถิติอย่างเข้มข้นขึ้น เช่น การวิเคราะห์ตัวเลข สถิติวิเคราะห์ การประมวลผลสถิติ วิทยาการคอมพิวเตอร์ วิธีสำรวจตัวอย่าง การวิเคราะห์การถดถอย เป็นต้น 

เคล็ดลับการเรียน

       เรียนสาขาสถิติ จะเจอสูตรทางคณิตศาสตร์ค่อนข้างเยอะ ต้องมีความจำดี ก็จะง่ายขึ้นเวลาทำข้อสอบ หรือหากมีความเข้าใจโดยไม่จำเป็นต้องท่องสูตรจะยิ่งชช่วยให้เรียนได้ดีอย่างมาก การตั้งใจเรียนในคลาสและฝึกทำโจทย์ที่หลากหลาย ทบทวนดี ๆ ในวันที่เรียน จัดการวางแผนให้ดี วันไหนที่มีกิจกรรม ก็จะได้ไม่ต้องกังวลเรื่องเรียน อยากทำอะไรที่นอกเหนือจากการเรียน เช่นกิจกรรมในมหาวิทยาลัย ก็สวมบทบาททุกบทบาทอย่างเต็มที่ จะไม่เครียด ไม่ต้องกังวลว่าจะมานั่งคร่ำเคร่งอ่านหนังสือหรือทำโจทย์ตลอดเวลา ดังนั้นการจัดเวลาเป็นเรื่องสำคัญมาก

ชีวิตในรั้วมหาวิทยาลัย 

       กิจกรรมรับน้องที่สร้างสรรค์หากสนใจสามารถเข้าร่วมได้ เพื่อให้ตัวเองได้พัฒนาทักษะด้าน Soft Skills ทำความรู้จักและทำงานกับคนที่หลากหลาย นอกจากนี้ทางคณะวิทยาศาสตร์ มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์มักจะจัด "ค่ายสนุกคิดกับวิทยาศาสตร์" (Zygote Camp) ที่เป็นกิจกรรมของคณะในการประชาสัมพันธ์คณะกับน้อง ๆ ม.ปลาย รวมทั้งการจัด open house ด้วย

ค่าเทอม

       คณะวิทยาศาสตร์ ภาควิชาสถิติ มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์ ภาคปกติ 16,300 บาท ภาคพิเศษ 35,700 บาท ต่อเทอม (อาจมีการเปลี่ยนแปลงได้ ขึ้นอยู่กับทางคณะ) 

ทุนการศึกษา

• โครงการเพชรนนทรีย์ ให้ quota 20 คน คัดคะแนนเด็กม.ปลายจากทั่วประเทศมาคัดเกรด
• ปริญญาโทจากมหาวิทยาลัยเอกชน

• นักคณิตศาสตร์ประกันภัย
• นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล
• นักวิเคราะห์สินเชื่อ 
• นักวิเคราะห์หลักทรัพย์