Data Science

เรียน Data Science เป็น Skill แต่ไม่จำเป็นต้องทำเป็นอาชีพ

ปีนี้เป็นอีกปีที่มีเพจ data science เกิดใหม่เยอะมาก มาแชร์ความรู้ สอนหนังสือ หรือขายคอร์ส หลังๆแอดเห็นโฆษณาคอร์สเรียนชอบเอาเงินเดือนของ data scientist มาใช้เป็นจุดขายเชิญชวนให้คนมาสมัครเรียน

“เงินเดือนเฉลี่ยของ data scientist สูงถึง 150,000 บาท” บางที่บอกว่าเงินเดือนสองแสนบาทเป็นอย่างต่ำ ส่วนตัวแอดคิดว่าตัวเลขนี้ค่อนข้าง mislead และไม่ได้ represent คนทำงานสายนี้ทั้งหมด ปัญหานี้ไม่ได้เกิดขึ้นแค่ที่ประเทศไทย แต่เกิดขึ้นกับสถาบันที่เปิดสอน data science program ในต่างประเทศเหมือนกัน (ใช้เงินเดือนเฉลี่ยในโฆษณา ดึงคนมาสมัครเรียน ขายฝันที่เป็นไปได้ยาก)

แอบได้ยินมาว่าบริษัทนึงในไทยมี data scientist ทำงานกันอยู่ 30-40 คน (ธนาคารสีม่วงๆ เฮ้ย เด๋ว 555+) จริงเปล่าไม่รู้ แต่ประเด็นอยู่ที่คำถามว่าทุกคนในทีมนั้นได้เงินเดือน 150,000 บาท เท่ากันหมดเลยหรือเปล่า?

ตอบเร็วๆเลยคือไม่ แอดมีสมมติฐานว่ากราฟเงินเดือนต้องกระจายตัวเบ้ขวา (รูปด้านล่าง)

มาลองคำนวณความน่าจะเป็นง่ายๆ มีโอกาสกี่ % ที่เราจะได้เงินเดือน 150,000 บาท ถ้าเราได้เข้าร่วมทีมนี้? P(เงินเดือน 150K) ~ still pretty low! มีหลายปัจจัยที่ส่งผลต่อเงินเดือนของ DS เหมือนกับอาชีพอื่นๆ

  1. ประสบการณ์ สำหรับเด็กจบใหม่ junior DS ได้เงินเดือน 30,000 บาท ก็ถือว่าดีกว่าค่าเฉลี่ยตลาดแรงงานประเทศไทยแล้ว (ปี 2553 แอดทำงานแรกเงินเดือน 14,000 บาท) ส่วนคนที่ได้เงินเดือน 150,000 บาทขึ้นไป เค้าทำมาหลายปีแล้วกว่าจะได้ขนาดนี้ น่าจะต้องทำงานด้านนี้มาไม่ต่ำกว่า 5-10 ปี
  2. ขนาดของบริษัท ในประเทศไทยมีบริษัทไม่เยอะหรอกที่พร้อมจ่ายเงิน 150,000 บาท เพื่อจ้าง data scientist ซักคนนึง ส่วนใหญ่อยู่ที่ไหนกัน? ก็พวกธุรกิจที่มีลูกค้าเยอะๆ (i.e. ข้อมูลลูกค้า จำนวน transactions มหาศาล) เช่น ธนาคาร สื่อสาร โทรคมนาคม ประกัน การแพทย์ และ retailer เจ้าใหญ่ๆ ฯลฯ
  3. ชื่อเสียงสถาบัน บริษัทในประเทศไทยยังแคร์เรื่องนี้มาก จบ Harvard/ MIT มาพร้อม portfolio หรูๆ ยังไงก็ภาษีดีกว่าจบในประเทศ ถึงแม้ว่าบางที่จะบอกว่าเลือกรับคนแบบไม่ดูเกรดเฉลี่ย ไม่สนชื่อเสียงสถาบัน แต่ถ้ามีตัวเลือก แอดคิดว่ายังไงชื่อมหาวิทยาลัยก็มีผล (i.e. ชื่อสถาบันก็เหมือน branding ทางการตลาด)

กลับมาที่ความน่าจะเป็นอีกรอบ คราวนี้เราเปลี่ยนมาดู conditional probability บ้าง

  • P(เงินเดือน 150K | MIT degree) ~ pretty high!
  • P(เงินเดือน 150K | ประสบการณ์ 10 ปี) ~ pretty high!
  • P(เงินเดือน 150K | ประสบการณ์ 10 ปี, MIT degree, บริษัทใหญ่) ~ highest!
Image result for perfect storm
The Perfect Storm (2000) IMDb 6.4

สำหรับคนที่เพิ่งเริ่มสนใจด้านนี้ และกำลังคิดจะย้ายสายมา เหมือนคุณกำลังยืนมองพายุลูกใหญ่! การแข่งขันที่สูงขึ้น เด็กจบใหม่ที่ถาโถมกันเข้ามา อีกไม่กี่ปีข้างหน้าปริมาณคนทำงานสายนี้อาจจะมากกว่าความต้องการของตลาดก็เป็นได้ วันที่ “Data is the new normal” อาชีพ data scientist ก็คงไม่คูลอีกต่อไป ส่วนฐานเงินเดือนก็จะถูกปรับลดลงตามอุปสงค์อุปทานของตลาดแรงงาน

แล้วถ้าอยากเข้ามาทำงานสายนี้จริงๆ ควรเตรียมตัวยังไงดี เมื่อวานน้องชายแอดก็ถามแอดเหมือนกัน ว่าถ้าย้ายสายแบบไม่มีประสบการณ์มาก่อน บริษัทจะรับเราเข้าทำงานเปล่า? แอดมีคำแนะนำสองข้อ

ข้อแรก – ไม่ต้องเข้ามาทำงานด้านนี้หรอก อ้าว! 555+ เหตุผลคือเรื่อง Competitive Advantage คำแนะนำที่แอดบอกน้องชายคือให้เรียน data science เป็น skill แต่ไม่จำเป็นต้องเปลี่ยนสายอาชีพ ถ้าวันนี้เราทำงานเป็นนักการตลาด แค่เปลี่ยนตัวเองเป็นนักการตลาดที่รู้เรื่อง data ก็สร้างความได้เปรียบในสายงานเดิมได้แล้ว (i.e. นักเศรษฐศาสตร์เรียกคอนเซ็ปต์นี้ว่า ความได้เปรียบทางการแข่งขัน ที่เราสามารถสร้างได้)

พอเรามี competitive advantage ด้วยการเรียน skill ใหม่ๆที่ตลาดแรงงานต้องการ ผลพลอยได้คือโอกาสแสดงผลงานที่มากขึ้น และโอกาสได้เงินเดือนสูงขึ้นโดยไม่ต้องย้ายสายงานเลยด้วยซ้ำ

แล้วเราจะเรียน data science ยังไงดี จำเป็นต้องไปสมัครเรียนแพงๆมั้ย? ถ้าคนที่ติดตามเพจจะรู้ว่าแอดเรียนเรื่องพวกนี้ด้วยตัวเองหมดเลย ส่วนตัวแอดเชื่อใน self-education ใครๆก็สามารถเรียนด้วยตัวเองได้ ไม่จำเป็นต้องไปจ่ายเงินเรียนแพงๆ (คอร์สราคาหลักหมื่น แอดว่าเกินไป) บางครั้งอ่านหนังสือเล่มละไม่กี่ร้อยบาทยังได้ความรู้เยอะกว่าคอร์สเรียนราคาหลักหมื่น

ข้อสอง – อย่าเลือกทำงานสายนี้เพราะแค่อยากได้เงินเดือนสูงๆ อย่างที่แอดเขียนอธิบายไปตอนต้น การจะได้เงินเดือน 150K ไม่ใช่เรื่องง่ายเหมือนที่หลายคนโฆษณา แถมชีวิตการทำงานอาจไม่ได้สวยหรูเหมือนที่หลายคนวาดภาพไว้แต่แรก บางคนเข้างานมาสามเดือน ยังไม่ทันผ่านโปร ลาออก บอกว่าเข้ากันไม่ได้ เลิกงานดึก หรือกลับไป monitor jobs ต่อที่บ้านเป็นเรื่องธรรมดาของสายงานเรา (ทำงานได้ทุกที่ ก็แปลว่างานมาหาเราได้ทุกที่ทุกเวลาเช่นกัน ข้อเสียของการมี cloud services 555+)

ถ้าเงินคือเป้าหมายของการทำงาน ยังมีอีกหลายงานที่ได้ผลตอบแทนไม่น้อยกว่า data scientist เช่น software engineer, web development, UI/UX designer เป็นต้น จริงๆต้องบอกว่าอาชีพที่ยกตัวอย่างมาทั้งหมดมีความเกี่ยวข้องกัน โปรเจ็ค data science ส่วนใหญ่จะทำงานแบบ cross-functional team e.g. มีคนทำโมเดล มีคนทำซอฟต์แวร์ มีคนออกแบบ user inferface เป็นต้น ทุกคนสำคัญเท่ากันหมด ขาดกันไม่ได้

ส่วนตัวแอดมองว่าอนาคต ตำแหน่งงานมันจะเบลอๆกัน แปลว่าพนักงานหนึ่งคนต้องทำได้หลาย skills มากๆ นอกจาก data skill ก็ต้องรู้เรื่อง business, software, UI UX, marketing, consumer behaviour ฯลฯ อย่ายึดติดกับชื่อตำแหน่ง แต่ให้เน้นที่การสร้างและพัฒนา skill ดีกว่า

Know This

  • เรียน data science เพื่อเป็น skill แต่ไม่จำเป็นต้องทำเป็นอาชีพ
  • เรียนรู้ skill ใหม่ๆเพื่อสร้าง competitive advantage
  • เราสามารถเติบโตในหน้าที่การงานได้ (หาเงินได้มากขึ้น) ถ้าเรามีทักษะที่ใช่สำหรับยุคสมัยนั้นๆ

One comment

Leave a Reply

This site uses Akismet to reduce spam. Learn how your comment data is processed.