รายละเอียด : Big Data Series II: Think Like a Data Scientist คิดแบบนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล

Big Data Series II: Think Like a Data Scientist คิดแบบนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล

รู้หรือไม่ว่าพื้นฐานของ Machine Learning เกิดจากการลองผิดลองถูก การจะสร้าง Model ใดก็ตาม จำเป็นต้องเลือกข้อมูลที่มีคุณภาพ และเป็นปัจจัยที่แท้จริง มิเช่นนั้น ผลลัพธ์ที่ได้ อาจไม่ใช่สิ่งที่ธุรกิจต้องการ Data Scientist เป็นผู้สร้าง Model แต่ Business คือคนตั้งโจทย์ และประเมินผลลัพธ์ หาก Business ไม่เข้าใจการทำงานของ Data Scientist ก็อาจไม่สามารถมองเห็นภาพรวมของการทำโครงการได้

คำนำ : Big Data Series II: Think Like a Data Scientist คิดแบบนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล

หนังสือเล่มนี้ เป็นภาคต่อจากหนังสือ Big Data Series I: Introduction to a Big Data Project ซึ่งในเล่มแรกได้กล่าวถึงภาพรวมของการทำโครงการ Big Data ไปแล้ว ส่วนในเล่มนี้ จะเป็นรายละเอียดเกี่ยวกับการวิเคราะห์เชิงลึก และทักษะต่างๆ ที่ Data Scientist ควรมี เนื้อหาในหนังสือเล่มนี้ เขียนเพื่อสร้างความเข้าใจให้บุคคลทั่วไป แต่อย่างไรเสีย อาจมีความจำเป็นต้องอ้างอิงถึงคำศัพท์ในเชิงเทคนิค ที่ใช้ภาษาอังกฤษบ้าง เช่น Big Data ที่แปลเป็นไทยว่า อภิมหาข้อมูล หรือคำว่า Integration ที่แปลว่า การบูรณาการ (ซึ่งผู้เขียนมองว่า Integration แปลว่า การเชื่อมโยงให้มีประสิทธิภาพสูงสุด อาจจะเข้าใจได้มากกว่า) ทั้งนี้หนังสือเล่มนี้ เขียนจากประสบการณ์ในเมืองไทย เขียนเพื่อคนไทย และวิเคราะห์จากสถานการณ์ของไทยที่มีวัฒนธรรมการทำงานไม่เหมือนกับที่ใดในโลก แต่สิ่งที่ต้องเข้าใจร่วมกัน คือการสื่อสารที่ดีเป็นการสื่อสารให้คนแต่ละคนที่เกี่ยวข้องกัน เห็นเป็นภาพเดียวกันจึงต้องขออภัย ในวิธีการนำเสนอที่อาจจะดูแตกต่างไปเสียบ้าง