Top Skills 2025 และ การปรับตัวของคนทำงานด้าน Data

ในอีก 4 ปี ทักษะอะไรจำเป็นที่สุด? เป็นคำถามที่หลายๆคนอยากหาคำตอบ วันนี้เรามาดูข้อมูลที่น่าสนใจจาก World Economic Forum กันครับว่า ทักษะไหนจะเป็น Top 10 skills ในปี 2025 หลายๆคนคงจะได้เห็น list นี้กันมาหลายรอบแล้วนะครับ แต่วันนี้เรามามองลึกๆกันว่า มันมีข้อสังเกตหลายอย่าง และน่าจะเป็นประโยชน์กับผู้อ่านครับ สองทักษะที่โดดเด่นเมือเปรียบเทียบกับการคาดการณ์ของ WEF ครั้งก่อน จากการเปรียบเทียบ การทำนาย skill ในปี 2020 และ 2025 มีทักษะ 2 อย่างที่โดดเด่นขึ้นมา นั้นก็คือ (1) Analytical thinking and innovation (2) Active learning and learning strategies และที่น่าสนใจคือ มี skills ใหม่ที่เกิดขึ้นมาครั้บ นั้นก็คือ (5) Resilience, Stress Tolerance and Flexibility Analytical Thinking and Innovation จะเห็นได้ว่า Analytical Thinking หรือกระบวนการคิดวิเคราะห์เป็นทักษะที่สำคัญ แต่ต้องเป็นการวิเคราะห์ ที่มีนวัตกรรมด้วย (ฟังแล้วยากมากเลย) หรือ จริงๆแล้วมันก็คือ การที่คนเรานอกจากคิดเป็น ต้องคิดเป็นระบบด้วยครับ การคิดเป็นระบบอาจจะใช้กรอบของการคิดนวัตกรรมเข้ามาช่วย เช่น lean หรือ design thinking หรือ กรอบใดก็ได้ที่เน้น innovative approach Active Learning and Learning Strategies ในส่วนของ Active learning และ Learning strategies นั้น ่ในความหมายของ WEF น่าจะเป็นในลักษณะที่เรียนจาก การที่เราลงมือทำ (จริงๆคิดว่า … Continue reading Top Skills 2025 และ การปรับตัวของคนทำงานด้าน Data

TinyML คอร์สเรียน Embeded Machine Learning ฟรีจาก Harvard

คอร์สฟรีจาก Harvard University ครับ สามารถเรียนได้ฟรี (แบบ audit) หรือ จ่ายค่าเรียน $199 แล้วจะได้ใบ certification ด้วยครับ คอร์สนี้จะสอน Machine Learning/Deep Learning เบื้องต้น ซึ่งจะรวมไปถึง การเก็บข้อมูลเพื่อสำหรับ ML และ การ train ML TinyML ที่จะเน้นในคอร์สนี้ เป็นศาสตร์ ระหว่าง Embedded System และ ML หรือ เป็น การประยุกต์ใช้ Embeded Machine Learning (ML) กับ hardware และ software ครับ (มันจะต่างจากที่เราพัฒนากันบน cloud หรือ server ที่ต้องมี developer skills ) โดยจะใช้ skill ในการ embedded-hardware expertise แทน รายละเอียดของคอร์สครับ Chapter 1: Welcome to TinyML Chapter 1.1: Course Overview Chapter 1.2: The Future of ML is Tiny and Bright Chapter 1.3: TinyML Challenges Chapter 1.4: Getting Started Chapter 2: Introduction to (Tiny) ML Chapter 2.1: The Machine Learning Paradigm Chapter … Continue reading TinyML คอร์สเรียน Embeded Machine Learning ฟรีจาก Harvard

AI สำหรับระบบ Healthcare

รายงานจาก Deloitte น่าสนใจครับ แนะนำการประยุกต์ใช้ AI กับงาน healthcare โดยแบ่งเป็น 8 ด้าน 33 Use Casesโดยในแต่หละด้าน ประกอบด้วย wearables, imaging, laboratory applications, physiological monitoring, real world data, virtual health assistance, personalised apps และrobotics สิ่งที่น่าสนใจของรายงานคือ การทำ Patient Journey ครับ ที่นำเสนอตั้งแต่1.) Prevention and early detection 2. ) Diagnosis 3. ) Treatment and care management 4.) Research and development source: Continue reading AI สำหรับระบบ Healthcare

MLOps เทรนใหม่ของการใช้ ML ในองค์กร

Trends ของการใช้ machine Learning จะเปลี่ยนจาก Analytical ML เป็น Operational ML ครับ หรือ จากการที่นำ ML มาตอบคำถามๆเดียว แต่จะเป็นการทำเป็น solutions เพื่อใช้ประโยชน์ทางธุรกิจได้มากกว่า และมักจะถูกติกตั้งบงไปในระบบที่ใช้อยู่ปัจจุบัน เช่น chatbot หรือ real time pricing โดย MLOps จะประกอบไปด้วย 1. Continues Life cycle Managment ของการพัฒนาและupdate ML (เหมือน DevOps)2. Model Versioning และ iteration3. ML monitoring discovery และ governance4. Model Security และการทำ performance tuning Credit Booz Allen Source Click to access the-emergence-of-mlops.pdf Continue reading MLOps เทรนใหม่ของการใช้ ML ในองค์กร

สรุป [Nerd Live] EP.1 The Essential AI Handbook for Leaders]

Credit พี่ใหม่ ที่ live จาก Facebook Page Nerd เมื่อคินได้มีโอกาสฟัง live จากเพจ Nerd ในหัวข้อ “The Potential of AI” นะครับ เป็นการเล่าเรื่องตามสไตล์ของเพจ nerd ครับ และเป็นการทำ live ครั้งแรก ซึ่ง เป็นการเล่าและสรุปหนังสือเล่มนี้ครับ The essential AI handbook for leaders Download pdf  Potential of AI หรือ เรามาเข้าใจศักยภาพของ AI คำถามแรก ทำไม มีการพูดถึง AI ในตอนนี้ 1.) เพราะปัจจุบัน Computer รองรับความสามารถในการประมวนผลอย่างรวดเร็ว (GPU Computer Power) 2.) เพราะเราสามารถเข้าถึงข้อมูล ได้อย่างไม่จำกัด (Big Data + Accessability) 3.) เพราะ computer มีกระบวนการในการเรียนรู้ (Deep Learning) ที่รวดเร็วคล้ายมนุษย์ 11 ตัวอย่าง งานประยุกต์ AI ที่เปลี่ยนแปลงชิวิต ช่วยคุณครู Alice ในการให้คะแนน และ ตัดเกรดการสอนของนักเรียน ช่วยคุณหมอ Sue ในการดูภาพ x-ray และ วิเคราะห์โรคให้แม่นยำมากขึ้น ช่วยคุณหมอ Peter คัดแยกผู้ป่วยในห้องตรวจฉุกเฉิน ช่วย Marla ในการเล่น serf board ได้สนุกมากขึ้น เพราะ ช่วยวิเคราะห์คลื่นในทะเล ช่วยพ่อครัว Corey ในการทำนายจำนวนลูกค้า และ วางแผนในการจัดเตรียมอาหาร ช่วย Patrick … Continue reading สรุป [Nerd Live] EP.1 The Essential AI Handbook for Leaders]

3 Use Cases ในธุรกิจประกัน InsureTech AI

ตัวอย่าง Use Cases สำหรับการนำ ML/AI สำหรับงาน ประกัน 1.)Automated Clam Processing หรือ นำ ML/AI มาช่วยกรองงานของการเครมประกัน ยกตัวอย่างเหตุการณ์น้ำท่วมที่โคราชนะครับ ถ้าเกิดว่า บริษัทประกันต้องการสำรวจพื้นที่ทั้งหมดเพื่อดูว่า พื้นที่ไหนสามรถเรียนเงินทดแทนได้บ้าง คงจะต้องใช้เวลาพอสมควรในการประเมินความเสียหาย แต่ถ้าเราเอา ML/AI มาช่วยน่าจะทำให้ร่นระยะเวลาไปเยอะ และ สามารถให้บริการลูกค้าได้รวดเร็วมากขึ้น ตัวอย่างจาก TheAcutuary.Net ได้ใช้ image processing ในการคัดกรองจุดเสี่ยงน้ำท่วมบนแผนที่ และนำเสนอ insight สำหรับผู้ประเมินว่า พื้นที่ไหนเสี่ยงมาก (และต้องให้คนลงพื้นที่) หรือ เสี่ยงปานกลาง 2. Document Automation หรือ การดูแลเอกสารอัตโนมัติ กระบวนการของธุรกิจประกันมีเอกสารมากมายที่จำเป็นที่ต้องใช้ในการสมัคร การเครมประกัน หรือ การต่อประกัน ซึ่งหลายๆเอกสารยังใช้คนในการตรวจสอบ และ บางครั้งใช้เวลานาน ถ้าเรานำ ML/AI มาช่วยน่าจะช่วยทำให้ประหยัดเวลา และ สามารถทำให้บริการลูกค้าได้เร็วขค้น 3.) AI/ML มาช่วยประเมินราคาเครม ตัวอย่างที่นำมาเล่าวันนี้ เป็นการประเมินราคารถจากรูปถ่ายครับ ขอยกตัวอย่างบริษัท Tractable ที่ใช้ image processing มาช่วยวิเคราะห์ model รถ วิเคราะห์ว่าชนมาจริงหรือไม่ และ เสียหายที่จุดไหนบ้าง ตัวอย่างของ Tractable ได้ใช้เทคนิค multi-instance learning ที่เช็ครูปภาพหลายๆรูป และ รวมกันตัดสินใจว่าควรจะเครมได้เท่าไหร่ (ปกติ การประเมินราคารถ ก็จะใช้หลายรูปตัดสินใจอยู่แล้ว) Source Continue reading 3 Use Cases ในธุรกิจประกัน InsureTech AI

Data Science Project ในโรงพยาบาล : Case Study – Assistance Publique-Hôpitaux de Paris

Data Science Business Case Series #1 : Health Care โรงพยาบาลมีการเก็บข้อมูล Big Data มากมาย และถูกเก็บอยู่ในหลายๆระบบ ทั้งในระบบคนไข้ ระบบจองคิว ระบบรับและจ่ายเงิน หรือ ระบบจ่ายยา ซึ่งหลายๆระบบยังไม่ได้เชื่อมต่อกัน อีกทั้งยังมีข้อมูลใน Medical Device อีกมากมายทั้งเครื่อง scan หัวใจ เครื่อง x-ray หรือ hospital app ที่หลายๆโรงพยาบาลมีไว้บริการคนไข้ จากข้อจำกัดดังกล่าวทำให้ โรงพยาล ต้องทำงานกับข้อมูลขนาดใหญ่ และ ประสบความท้าทายทั้งด้าน Volumn ที่มีมหาศาล และ Variety ของข้อมูลที่มีความหลายหลาย ทั้งที่มี โครงสร้าง และไม่มีโครงสร้าง แต่วันนี้ Business Case Study ของเราจะไม่ใช่แค่เผชิญกับ Volumn + Variety เท่านั้นนะครับ จะมี Velocity หรือ ความรวดเร็วของข้อมูลด้วยครับ โรงพยาบาล Assistance Publique-Hôpitaux de Paris: โรงพยาบาล Assistance Publique-Hôpitaux de Paris ตั้งอยู่ในกรุงปารีสนะครับ โรงพยาบาล AP-HP เป็นทั้งโรงพยาบาล และ คณะแพทย์รวมอยู่ด้วย หรือ เป็น University Hospital เหมือนในหลายๆเมืองใหญ่ในโลก โดย เป็นโรงพยาบาลระดับต้นๆของยุโรป ซึ่งมีบริการทางการแพทย์ 44 สาขา มีพนักงาน 90,000 คน ซึ่งในจำนวนดังกล่าวมี แพทย์ประมาณ 15,800 คน โรงพยาบาลนี้ ประกอบด้วย โรงพยาลในเครือ 44 แห่ง และ มีคนไข้ปีหละประมาณ 5.8 ล้านคน … Continue reading Data Science Project ในโรงพยาบาล : Case Study – Assistance Publique-Hôpitaux de Paris

Good Visualization เครื่องมือสำคัญของ Data Scientist

Data Visualization เป็นส่วนสำคัญในเรื่องงานด้าน Data Science ครับ และ ยิ่งข้อมูลเยอะมากๆด้วยแล้ว ารแสดงผล ก็เป็นสิ่งที่มากเหมือนกัน (Visualization make (Big) Data Meaningful) โดย David McCandless แนะนำส่วนประกอบของ data Visualization ที่ดีจะต้องประกอบไปด้วย Information (data) Story (Concept) Goal (Function) Visual Form (Metaphor) ถ้า เรามีส่วนประกอบของ (1) information และ (2) story เราก็สามารถที่จะสร้าง prototype ของงานเราได้ และถ้าเราตกแต่งด้วย (4) visual form แล้วก็จะทำให้ งานของเราใกล้ความจริงของ Good visualization แต่มันอาจจะ “Useless” good visualization ก็ได้ เพราะบางที มันอาจจะไมได้เป็นสิ่งที่ audience เราสนใจ และในทางกลับกัน ถ้าเรา มี (1) information (4) visual form แต่ขาด story ไปก็อาจจะทำให้เป็น “Boring” good visualization David จึงแนะนำและเน้นยำให้ใช้ทั้ง 4 ส่วนให้ครบ โดยเฉพาะ Goal หรือ functionality เพื่อให้การนำเสนอตรงเป้าหมาย และ ตรงใจ audience Good Visualization ยังเป็นการแสดงผลเพื่อให้เข้าใจง่าย และ เน้นการสื่อสาร ข้อมูลเข้าใจใน Insight และ pattern เพื่อจุดประสงค์ที่สำคัญคือ นำไปใช้ต่อได้ (Funcationality) ตัวอย่างของ Good Visualization มีหลายตัวนะครับ … Continue reading Good Visualization เครื่องมือสำคัญของ Data Scientist

มาเรียน Computer Vision จาก Google กันครับ กับ โปรเจค YouTube-8M

ถ้าจะพูดถึงองค์กรที่มีข้อมูลรูปภาพ หรือ วีดีโอ มากที่สุด คงจะต้องมีหลายๆคนนึกถึง google นะครับ ซึ่งเป็นเจ้าของทั้ง google image และ Youtube ครับ และถ้าอยากจะเรียนวิชาการวิเคราะห์ image/video ให้เก่งก็คงต้องเรียนจาก google (และฟรี) วันนี้ขอแนะนำโครงการ YouTube-8M ซึ่งเป็นการแชร์ข้อมูล image (แบบ high quality) และ … Continue reading มาเรียน Computer Vision จาก Google กันครับ กับ โปรเจค YouTube-8M

8 Smart Ways To Become A Data Scientist

บทความน่าสนใจสำหรับคนอยากเป็น Data Scientist ครับ เราจำเป็นต้องเรียนจบสาย data science เลยไหม? เรียนออไนไลน์ได้ไหม หรือ ต้องเรียนรู้จากการทำงาน? ในบทความด้านล่างยังมี 3 คำแนะนำที่น่าสนใจด้วยครับ Data Science เป็นศาสตร์ที่เริ่มที่ปัญหาจากธุรกิจ ค้นหาคำตอบโดยใช้ข้อมูล และ จะต้องเป็นประโยชน์ต่อธุรกิจ ไม่ใช่การซื้อ software การเรียนรู้ คือ การทำความเข้าใจไม่ใช่เรียนเพื่อท่องจำ syntax (หมายถึงเรียนเพื่อนำมาใช้ได้จริง ไม่ใช่ท่องคำสั่งใน python/r แต่ไม่รู้ความหมายจริงๆว่ามันมีไว้ทำอะไร) การฝึกสร้าง data product เป็นวิธีการที่ดี แต่ถ้าจะให้ดีที่สุดควรจะ สร้างและแบ่งปัน เพราะมันคืองานประจำของ data scientist และ การจะเก่งด้าน data science ต้องฝึกฝน เพิ่มทักษะ และต้องใช้เวลา Source https://www.datasciencecentral.com/profiles/blogs/8-smart-ways-to-become-a-data-scientist Continue reading 8 Smart Ways To Become A Data Scientist

เราจะสร้าง Data-Driven Company ได้อย่างไร?

Data-Driven Company Series Part 2 หลังจากบทความ ใครๆก็อยากเป็น Data-Driven Organization ที่กล่าวถึงลำดับขั้นตอนทั้ง 5 ของการปรับเปลี่ยนเป็น Data-Driven Company ของ Christopher S Penn มีบทความที่น่าสนใจของ Sara Brown, MIT ที่เล่าถึงคำว่า Data Culture ซึ่งเป็นส่วนสำคัญของ การสร้าง Data-Driven Organization และการที่จะสามารถปรับเปลี่ยนให้ถึงจุดหมายได้นั้น ต้องมีการสร้าง culture ควบคู่กันไปด้วย แต่มันไม่ง่ายนะครับ เพราะจากกงานวิจัย 61% ของ Analytics Leaders ยังกล่าวว่า culture เป็นอุปสรรคอันดับหนึ่งของการเป็น Data-Driven Organization ไม่ใช้ technology หรือ ในpeople (ThoughtSpot, 2020) งั้นเรามาดูกันเลยดีกว่าว่าอะไรจะทำให้ เรามี culture ของการใช้ข้อมูลกันบ้าง กับ 6 คำแนะนำของคุณ Sara ครับ ทำความเข้าใจกับคำว่า Data-Driven Data ไม่ใช่เป็นเพียงสิ่งที่เก็บอยู่ในระบบหน้าบ้าน แต่ Data จะต้องถูกออกแบบเพื่อใช้การตัดสินใจ และองค์กรจะต้องให้ access กับผู้ที่ตัดสินใจ เพื่อให้ตัดสินใจให้รวดเร็ว ไม่ใช่ว่า เอาข้อมูลมากองรวมกันแล้ว บอกว่าเป็น Data-Driven แล้ว ในองค์กรหลายๆองค์กร ต้องการที่จะคิดว่า Data-Driven คือการรวมของข้อมูล แต่จริงๆแล้วมันไม่ใช่เลย การรวมข้อมูลไม่มีประโยชน์ ถ้าไม่ได้ออกแบบระบบให้สามารถเข้าถึงข้อมูลได้รวดเร็ว ความยากลำบากที่ถึงข้อมูลช้า ทำให้เสียโอกาสในการใช้ข้อมูลในการตัดสินใจ และ อาจจะต้องใช้ วิธิ no-data decision เพราะ time to access data และ time to insight มีระยะเวลานานเกินกว่าเวลาที่ใช้ในการตัดสินใจ ใช้ประโยชน์จาก … Continue reading เราจะสร้าง Data-Driven Company ได้อย่างไร?

3 คอร์สเรียน Machine Learning ฟรี สำหรับผู้เริ่มต้น คอร์สจาก Amazon AWS, Microsoft และ Google

ในช่วงเวลาวันหยุดแบบนี้ น่าจะใช้เวลาว่างมาเรียน Basic Machine Learning กันนะครับ แต่ไหนๆจะเรียนแล้ว เราลองมาเรียนจาก กูรู ดีกว่า วันนี้ขอแนะนำ 3 คอร์สเรียน ML ฟรี ครับ Learn the Data Science Method จาก Microsoft เป็นคอร์สแรกของ Learning Path … Continue reading 3 คอร์สเรียน Machine Learning ฟรี สำหรับผู้เริ่มต้น คอร์สจาก Amazon AWS, Microsoft และ Google

4 ตัวอย่าง การนำ OPEN Data (ภาครัฐ) มาใช้ประโยชน์

เราคงได้ยินเรื่อง open data หรือ ข้อมูลเปิด มากันซักพักแล้ว ทั้ง ข้อมูลเปิดของรัฐบาลอเมริกา (www.data.gov/) หรือในประเทศไทยเราก็มีอยู่ที่ data.go.th/ นะครับ วันนี้คงจะไม่ได้มาแนะนำว่า ข้อมูลเปิดอยู่ที่ไหนบ้าง เพราะเราสามารถค้นหาได้จาก google หรือ ถ้าสนใจก็ลองดูจาก เวปนี้ก็ได้นะครับ รวบรวมไว้ได้ดีเลยทีเดียว รวมเวป open data ที่น่าสนใจ จากหัวข้อข้างตนวันนี้จะนำเสนอถือ use … Continue reading 4 ตัวอย่าง การนำ OPEN Data (ภาครัฐ) มาใช้ประโยชน์

คำแนะนำจากกูรู สำหรับมือใหม่ที่อยากเป็น Data Scientist

Credit Eric Hass If you’re a business person, learning ML can feel daunting. But it doesn’t need to be. By dedicating just a little time each week, you can be ready to make an impact through ML in 2021. Here’s what I’d recommend: Take a free course (link in comments). Spend 1hr/wk. This will give you broad coverage of the basics. Follow a few people on LinkedIn who live and breathe ML every day. You’ll learn the common themes of what’s actually happening.Eric Weber Head of experimentation at Yelp. He’s genuinely interested in helping others learn. Great advice on what … Continue reading คำแนะนำจากกูรู สำหรับมือใหม่ที่อยากเป็น Data Scientist

แนะนำหนังสือ Learning to love Data Science

หนังสือ Learning to Love Data Science เป็นการรวมของรายงาน และบทสัมภาษณ์ต่างๆ ที่เกี่ยวกับ Data Science (วิทยาศาสต์ทางข้อมูล) ซิ่งได้เรียบเรียงและนำมาเล่าให้เราเข้าใจว่า ทำไม Data Science ถีงน่าสนใจ ทำไมถีงเป็นพื้นฐานที่จะเปลี่ยนแปลงโลกของเรา เปลี่ยนแปลงแนวคิดต่อข้อมูล เปลี่ยนแปลงวัฒนธรรมในองค์กร และมีบทบาทไปในทุกๆ ส่วนขององค์กร Mike Barlow ผู้เขียน ได้เล่าถีงปรากฏการณ์ของข้อมูลจำนวนมหาศาล (Big Data) ซิ่งมาพร้อมกับ เทคนิคใหม่ๆ และเครื่องมือต่างๆให้ใช้กันอย่างมากมาย และส่งผลให้เกิดศาสตร์ใหม่ที่เรียกว่า วิทยาศาสต์ทางข้อมูล (Data Science) และผู้ที่ทำงานทางด้านนี้ก็จะเรียกตัวเองว่า นักวิทยาศาสต์ทางข้อมูล (Data Scientist) Data Science ศาสตร์ที่ “Sexy” ที่สุดในศตวรรษ Mike ยังเล่าในตอนแรกของหนังสือว่า ศาสตร์ของ Data Science เป็นศาสตร์ที่ใหม่มาก และยังไม่ได้มีคำจำกัดความที่แน่นอน เพียงแต่มีคนเล่าให้ฟังว่ามันดี มันมีประโยชน์ บางคนก็อ้างถีง Drew Conway Diagram บางคนก็บอกว่า Data Scientist เป็นงานที่ “Sexy” ที่สุดในศตวรรษ ต่างคนก็ต่างพูดกันถีง Data Science ในหลายๆมุม และยังไม่มีข้อสรุปที่ชัดเจน เพียงแต่รู้ว่า มันน่าสนใจ และมีอะไรสำคัญในศาสตร์นี้ และนี่ก็เป็นที่มาที่ทำให้ Mike ได้เขียนหนังสือเล่มนี้ขิ้นมา เขาหวังว่า เนื้อหาของหนังสือเล่มนี้จะทำให้ผู้อ่านเข้าใจ มีความสนใจในด้านวิทยาศาสต์ทางข้อมูล (Data Science) เรียนรู้มัน และจะรักศาสตร์ทางด้านนี้ เหมือนชื่อหนังสือที่ว่า Learning to Love Data Science เน้นเรื่อง People และ Process สำหรับเนื้อหาในหนังสือ มีหลายๆ ประเด็นที่น่าสนใจ (ในบทแรกๆ สามารถโหลดมาอ่านได้ฟรีด้วย) เรื่องแรกที่ Mike เล่าคือ ในขณะนี้มีคนพูดถีง Big Data Anaytics ซิ่งเป็นสิ่งที่ทุกคนพูดกันอย่างมากในขณะนี้ และ จะเน้นกัน … Continue reading แนะนำหนังสือ Learning to love Data Science

หนังสือ AI for People and Business

หนังสือน่าสนใจครับ​ มีแจกให้อ่านฟรี​บางบทด้วยครับ​ ใครสนใจอ่านฟรีได้ตามลิ้งครับ AI for People and Business: เขียนโดย Alex Castrounis สนใจสมัครเป็นสมาชิกและจะได้อ่านบทแรกฟรีครับ บทแรกเป็นเรื่องของ Success in AI และ แนะนำถึงกระบวนการเบื้องต้นว่าทำอย่างไร ถึง win และ ทำอย่างไรถึงไม่ fail ครับ Continue reading หนังสือ AI for People and Business