Category: Data science
-
เมื่อ AI เริ่มเขียน SQL ได้ สร้าง Dashboard ได้ และวิเคราะห์ข้อมูลได้เอง — บทบาทของเราในฐานะคนทำงาน Data จะเปลี่ยนไปอย่างไร? ก่อนอื่นเลย ผมอยากให้คุณลองนึกภาพนี้ดู… ปี 2020 มีคนพูดว่า “ถ้าไม่รู้ Python จะไม่ได้ทำงานด้าน Data” แต่วันนี้มี AI ที่เขียน Python ให้เราได้เป็นร้อยบรรทัดในไม่กี่วินาที แล้วแบบนี้ คนทำงาน Data อย่างเราจะโดนแทนที่ไหม? คำตอบสั้นๆ คือ “ไม่” — แต่ถ้าเราไม่ปรับตัว คำตอบนั้นอาจเปลี่ยนกลับคืนไปได้นะครับ จุดเริ่มต้น – ทำไมถึงต้องพูดเรื่องนี้ตอนนี้ ? ช่วง 2-3 ปีที่ผ่านมา วงการ Data เปลี่ยนเร็วมากจนน่าตกใจ ถ้าคุณยังจำได้ ตอนที่ ChatGPT เปิดตัวครั้งแรก หลายคนใน LinkedIn โพสต์ว่า “Data…
-
ลองนึกดูนะครับว่า วันนี้ตั้งแต่ตื่นนอน คุณทำอะไรบ้าง? เปิดมือถือดูข่าว → กด Like รูปในอินสตาแกรม → สั่ง Grab ไปทำงาน → กินข้าวเที่ยงแล้วรีวิวร้านใน Google Maps → เย็นเปิด Netflix ดูซีรีส์ก่อนนอน ทุก action เหล่านั้น คือ data ทั้งนั้นครับ และทุกวันนี้มีระบบอยู่เบื้องหลังที่คอยเก็บ วิเคราะห์ และเอาข้อมูลพวกนี้ไปใช้ประโยชน์ — บางครั้งเพื่อประโยชน์ของบริษัท บางครั้งเพื่อประโยชน์ของตัวเราเอง แต่คำถามที่น่าสนใจกว่าคือ: ถ้าเราเข้าใจ data analytics จริงๆ เราจะเอามันมาใช้กับชีวิตตัวเองได้ยังไง? บทความนี้ผมจะพาทุกคนไปดูกันครับ ตั้งแต่รากฐานง่ายๆ ไปจนถึงภาพใหญ่ของโลกที่ data กำลังเปลี่ยนแปลงอยู่ตอนนี้ Data Analytics คืออะไร? อธิบายให้เข้าใจใน 2 นาที หลายคนได้ยินคำว่า “data analytics” แล้วรู้สึกว่ามันต้องเป็นเรื่องของคนที่เขียนโค้ด หรือคนที่จบสถิติมาเท่านั้น จริงๆ…
-
ถ้าเราเคยพิมพ์ลง ChatGPT หรือ Claude ว่า “ช่วยเขียน SQL query ให้หน่อย” แล้วได้โค้ดออกมาภายใน 3 วินาที คุณคงเริ่มสงสัยแล้วว่า แล้วจะยังต้องนั่งเรียน SQL เองอยู่ไหม ? คำถามนี้ไม่ได้แปลกเลยครับ และเป็นคำถามที่คนในวงการ data ถามกันเยอะมากในช่วง 1-2 ปีที่ผ่านมา (และถามเยอะมากขึ้นมาก หลังจากที่ตัว Claude ได้ upgrade แบบที่เรียกว่าโครตโหด) คำตอบสั้นๆจากผมเลย คือ “ยังจำเป็นอยู่เหมือนเดิม” แต่เหตุผลอาจไม่ใช่แบบที่คุณคิดครับ บทความนี้จะพาไปดูว่า SQL ยังมีบทบาทอะไรในยุค AI และทักษะการเขียน query ได้นี้ ควรถูกมองใหม่ยังไงสำหรับคนที่ทำงานด้าน data analytics และ data science ในปัจจุบัน ก่อนอื่น ทบทวนกันก่อนว่า SQL คืออะไร SQL ย่อมาจาก Structured Query…