Data Analyst ในปี 2025 ต้องเป็นทั้งนักวิเคราะห์ นักวิทยาศาสตร์ และนักสื่อสาร ที่สามารถทำงานร่วมกับเทคโนโลยี AI เพื่อสร้างมูลค่าจากข้อมูลให้กับองค์กรได้ ต้องมีความรู้รอบด้าน

วันนี้เราจะพามาดูเทรนด์ 10 ทักษะที่เป็นที่ต้องการ เพื่อให้เหล่า Data Analyst ที่เพิ่งเริ่มต้นสายงานนี้ และผู้ที่สนใจเตรียมพร้อมอัปเดต Resume ให้โดดเด่น รับปี 2025 กัน

10 เทรนด์ทักษะ Data Analyst ที่เป็นที่ต้องการในปี 2025

📘 ทักษะจำเป็น

1. ความรู้ด้านสถิติ
ความเข้าใจในสถิติ เช่น ทฤษฎีความน่าจะเป็น การแจกแจง และการทดสอบสมมติฐาน เป็นพื้นฐานสำคัญในงานวิเคราะห์ข้อมูล ซึ่งจะช่วยในการวิเคราะห์แพทเทิร์นข้อมูล นำไปใช้ในการทำ A/B testing, Regression analysis และการคำนวณ Confidence intervals
นอกจากทฤษฎีพื้นฐานแล้ว Data Analyst ควรมีความรู้เกี่ยวกับการทดสอบสมมติฐานต่างๆ เช่น t-test, ANOVA, chi-square test เพื่อนำไปใช้ในการเปรียบเทียบกลุ่มตัวอย่าง หรือหาความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร

2. ความเชี่ยวชาญใน Excel
Excel ยังคงเป็นเครื่องมือพื้นฐานสำหรับการจัดการข้อมูล การวิเคราะห์ และ Visualization และสามารถตาราง Pivot และการสร้างกราฟขั้นสูง เพื่อจัดการงานข้อมูลที่ซับซ้อนมากขึ้นได้อย่างมีประสิทธิภาพ Data Analyst ควรมีความรู้ในการใช้ฟังก์ชันต่างๆ เช่น VLOOKUP, INDEX-MATCH, PivotTable เพื่อจัดการข้อมูลที่ซับซ้อน และสร้าง Dashboard ที่แสดงผลข้อมูลได้อย่างรวดเร็วได้

3. SQL
ความเชี่ยวชาญใน SQL เป็นเรื่องสำคัญสำหรับใช้ในการสืบค้น และจัดการข้อมูลในฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ ทำให้สามารถดึงข้อมูล จัดการ และจัดการชุดข้อมูลขนาดใหญ่ได้อย่างมีประสิทธิภาพ Data Analyst ต้องสามารถเขียนคำสั่ง SQL Query ที่ซับซ้อน เช่น Subquery, Join, Window Functions เพื่อดึงข้อมูลที่ต้องการจากฐานข้อมูลขนาดใหญ่ และทำการวิเคราะห์เชิงลึก

4. Data Visualization
Data Visualization มีความสำคัญอย่างยิ่งสำหรับการสื่อสารข้อมูลเชิงลึกอย่างมีประสิทธิภาพกับผู้มีส่วนได้ส่วนเสียที่ไม่ได้มีความรู้เชิงเทคนิค Data Analyst ควรทำความคุ้นเคยกับเครื่องมือ เช่น Tableau และ Power BI เพื่อสร้าง Interactive Dashboard ทำให้เห็นภาพ Performance Metrics ต่างๆ หรือแสดงข้อมูล Demographics ของลูกค้า สิ่งสำคัญคือต้องเลือกใช้ Chart Type ที่เหมาะสมกับข้อมูลได้

5. ทักษะการนำเสนอ
ในฐานะ Data Analyst ที่ดี ไม่ใช่แค่การวิเคราะห์เก่ง แต่ยังจำเป็นต้องสื่อสารข้อมูลที่ซับซ้อนให้เข้าใจง่าย และดึงดูดความสนใจของผู้ฟัง ไม่ว่าจะเป็นการเขียนรายงาน Performance รายไตรมาส อธิบายผลการวิเคราะห์ให้ผู้บริหาร และนำเสนอข้อมูลเชิงลึกในการประชุมทีม ล้วนต้องใช้ทักษะการสื่อสารและการนำเสนอที่มีประสิทธิภาพ เพื่อทำให้ผลการวิเคราะห์นำไปสู่การตัดสินใจที่ดีในองค์กร

📕 ทักษะขั้นสูง

6. ทักษะการเขียนโปรแกรม
การเขียนโปรแกรมกลายเป็นมาตรฐานใหม่ของ Data Analyst ความเชี่ยวชาญใน Python หรือ R จะมีประโยชน์สำหรับการจัดการข้อมูลขั้นสูง การวิเคราะห์ทางสถิติ ทำ Automation และการประยุกต์ใช้ Machine Learning ควรมีความรู้ในการใช้ Library ต่างๆ เช่น NumPy, Pandas เพื่อทำ Data Manipulation, Machine Learning และสร้าง Model ซึ่งทักษะเหล่านี้จะมีความสำคัญมากขึ้นเรื่อยๆ ในโลกที่ข้อมูลมีปริมาณและความซับซ้อนมากขึ้น

7. การทำความสะอาดข้อมูล (Data Cleansing)
การทำความสะอาด และการเตรียมข้อมูล เพื่อให้ได้ข้อมูลที่มีคุณภาพ เป็นสิ่งสำคัญสำหรับการวิเคราะห์ที่แม่นยำ ทักษะนี้คือการจัดการค่าที่หายไป การลบข้อมูลซ้ำ และการแปลงข้อมูลให้เป็นรูปแบบที่เหมาะสม เพื่อให้แน่ใจว่าการวิเคราะห์จะเชื่อถือได้และแม่นยำ แต่ด้วยปริมาณข้อมูลจำนวนมากที่ถูกสร้างขึ้นทุกวัน การนั่งลบและจัดการเองอาจจะไม่เพียงพอ จำเป็นต้องมีความเชี่ยวชาญใน SQL เพื่อใช้สำหรับการจัดการ และสืบค้นชุดข้อมูลขนาดใหญ่แบบมีประสิทธิภาพ

8. พื้นฐาน Machine Learning
Data Analyst ควรมีความรู้เกี่ยวกับ Algorithm ต่างๆ เช่น Linear Regression, Logistic Regression, Decision Tree, Random Forest เพื่อเลือกใช้ Algorithm ที่เหมาะสมกับปัญหา และช่วยเพิ่มความสามารถในการวิเคราะห์ข้อมูล ช่วยให้สร้างแบบจำลองสำหรับการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ และค้นพบข้อมูลเชิงลึกที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้น เช่น การคาดการณ์แนวโน้มการขาย การเชี่ยวชาญทักษะนี้ยังเปิดประตูสู่อาชีพนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล ที่จะลงลึกเชิงเทคนิคมากยิ่งขึ้น

9. เครื่องมือ Big Data
Data Analyst ควรมีความรู้ในการใช้ Hadoop Ecosystem เพื่อจัดการกับข้อมูลขนาดใหญ่ และใช้ Spark สำหรับการประมวลผลข้อมูลแบบ Parallel นอกจากนี้ยังมีเครื่องมืออย่าง Apache Kafka และ Apache Flink ใช้สำหรับการจัดการสตรีมข้อมูล ทำให้สามารถจัดการทั้งโปรเจคข้อมูลขนาดใหญ่ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

10. คลาวด์คอมพิวติ้ง (Cloud Computing)
แพลตฟอร์มคลาวด์ เช่น AWS, Google Cloud และ Azure ถูกเลือกใช้ในระดับองค์กรมากขึ้น เพื่อการจัดเก็บและประมวลผลข้อมูลที่ปรับขนาดได้ แพลตฟอร์มเหล่านี้ถูกนำมาใช้เป็นโครงสร้างพื้นฐานสำหรับโปรเจคที่ซับซ้อน และเสนอเครื่องมือ เช่น AWS Kinesis สำหรับการประมวลผลแบบเรียลไทม์ และ AWS IoT Core สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล IoT ทำให้มั่นใจได้ถึงการจัดการข้อมูลที่มีประสิทธิภาพในสถานการณ์ต่างๆ

ทักษะของ Data Analyst ที่เราได้กล่าวมาข้างต้นนั้น เป็นรากฐานที่สำคัญในการก้าวเข้าสู่โลกของการวิเคราะห์ข้อมูลยุคใหม่อย่างเต็มตัว นอกจากนี้ยังสามารถใช้ตัวช่วยอย่าง AI Tools เพื่อการวิเคราะห์ข้อมูลที่มีประสิทธิภาพขึ้นได้

 

3 AI Tools ที่น่าสนใจและน่าจับตามองในปี 2025

ปัจจุบันการใช้ AI เข้ามาช่วยในงานวิเคราะห์ข้อมูลกลายเป็นเรื่องปกติ และไม่ใช่แค่ AI ที่ถูกสร้างมาเพื่อวิเคราะห์ข้อมูลให้กับคนอื่นเท่านั้น แต่ยังมี AI Tools ที่สามารถช่วยให้ Data Analyst ทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น

1. Google Cloud AutoML
ช่วยให้การพัฒนาโมเดล Machine Learning แบบกำหนดเองง่ายขึ้น มี Solution หลากหลาย เช่น โมเดลการจำแนกภาพ (Image Classification) การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (Natural Language Processing) และอื่นๆ อีกมากมาย

2. Julius AI 
ผู้ช่วยสุดล้ำในการวิเคราะห์ข้อมูล และยังปรับปรุงความแม่นยำ และประสิทธิภาพในการตีความข้อมูลอย่างต่อเนื่องด้วย Machine Learning ในตัวเอง และมอบข้อมูลเชิงลึกให้กับธุรกิจได้ทั้งในปัจจุบัน และเชิงคาดการณ์ สามารถระบุความสัมพันธ์ที่ละเอียดอ่อนและรูปแบบที่ซ่อนอยู่ซึ่งอาจหลุดรอดจากวิธีการวิเคราะห์แบบดั้งเดิม และช่วยให้องค์กรค้นพบข้อมูลเชิงลึกที่สามารถนำไปสู่การตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ที่ละเอียดอ่อนยิ่งขึ้น

3. ChatGPT 
นปัจจุบัน Data Analyst สามารถอัปโหลดข้อมูลเข้า ChatGPT เพื่อเทรน AI โมเดลให้มีความรู้ความเข้าใจในข้อมูลเฉพาะด้านนั้นๆ และทำให้ ChatGPT สามารถตอบคำถามเกี่ยวกับข้อมูลได้อย่างแม่นยำและรวดเร็ว
.
.
เตรียมทักษะให้พร้อมสู่อาชีพ Data Analyst กับ Data Ready Bootcamp คอร์สเรียนฝึกอบรมแบบเข้มข้น ที่สอนครบทั้งทฤษฎี พื้นฐานการวิเคราะห์ข้อมูล หลักสถิติ และการดูแลจัดการข้อมูล ไปจนถึงการใช้เครื่องมือจำเป็นต่างๆ
– MS Power BI สำหรับการทำ Data Visualization
– SQL สำหรับจัดการฐานข้อมูล
– Python สำหรับการวิเคราะห์ Big Data

📌สนใจดูรายละเอียดเพิ่มเติม และสมัครเรียนได้ที่นี่ : https://www.truedigitalacademy.com/course/data-ready-bootcamp