ບໍ່ມີພື້ນຖານດ້ານກິລາ ສາມາດເປັນນັກວິເຄາະກິລາໄດ້ບໍ?

ได้, ແຕ່ຕ້ອງເພີ່ມຄວາມເຂົ້າໃຈກ່ຽວກັບກິລານັ້ນໆ. ໃນທາງປະຕິບັດແລ້ວ, ຄົນທີ່ເຂົ້າ ໃຈຂໍ້ມູນແລ້ວຮຽນຮູ້ເລື່ອງກິລາຍັງໄວກວ່າຄົນທີ່ເຂົ້າໃຈກິລາແລ້ວມາຮຽນເລື່ອງຂໍ້ມູນ, ເຖິງຢ່າງໃດກໍຕາມ ຖ້າທ່ານເບິ່ງການແຂ່ງຂັນບໍ່ຮູ້ເລື່ອງ, ການວິເຄາະທີ່ເຮັດອອກມາກໍຈະຍາກທີ່ຈະ ໂນ້ມນ້າວ ໃຫ້ຄະນະຄູຝຶກເຊື່ອຖືໄດ້. ດັ່ງນັ້ນ, ທັງສອງຢ່າງແມ່ນມີຄວາມຈຳເປັນ.

ຕ້ອງຮຽນຮູ້ເຄື່ອງມືຫຍັງແດ່?

Python (pandas, ການສ້າງພາບຂໍ້ມູນ) ແລະ SQL ແມ່ນພື້ນຖານ, ພ້ອມກັບຊຸດເຄື່ອງມືສ້າງພາບຂໍ້ມູນ. ສິ່ງທີ່ສຳຄັນກວ່ານັ້ນແມ່ນຄວາມສາມາດໃນການ “ອະທິບາຍຜົນການວິເຄາະໃຫ້ຄົນທີ່ບໍ່ຮູ້ຈັກຂຽນໂຄດຟັງ” – ເພາະວ່າຄູຝຶກບໍ່ໄດ້ມາອ່ານໂນດບຸກ (notebook) ຂອງທ່ານ.

ມີແຫຼ່ງຂໍ້ມູນຟຣີບ່ອນໃດແດ່ທີ່ສາມາດໃຊ້ຝຶກຊ້ອມໄດ້?

StatsBomb ມີການເປີດເຜີຍຊຸດຂໍ້ມູນບານເຕະຟຣີສຳລັບການແຂ່ງຂັນບາງລາຍການ ເພື່ອໃຊ້ໃນການຄົ້ນຄວ້າ ແລະ ວັດຖຸປະສົງທີ່ບໍ່ແມ່ນການຄ້າ ຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ, ເຊິ່ງຖືວ່າເປັນໜຶ່ງໃນວັດຖຸປະສົງເລີ່ມຕົ້ນທີ່ສົມບູນແບບທີ່ສຸດ. ກະລຸນາື່ກສາເງື່ອນໄຂການອະນຸຍາດກ่อนນຳໃຊ້.

ມີຕໍາແໜ່ງງານນີ້ຢູ່ໃນໄต้ຫວນບໍ?

ມີແຕ່ໜ້ອຍຫຼາຍ, ແລະ ສ່ວນໃຫຍ່ແມ່ນສຸມໃສ່ຢູ່ສະໂມສອນກິລາອາຊີບ, ມະຫາວິທະຍາໄລຈຳນວນໜຶ່ງ ແລະ ບໍລິສັດສະຕາດອັບດ້ານເຕັກໂນຊີກິລາ. ເສັ້ນທາງທີ່ເປັນໄປໄດ້ໃນທາງປະຕິບັດແມ່ນການເລີ່ມຕົ້ນເຮັດວຽກວິເຄາະຂໍ້ມູນໃນອຸດສາຫະກຳອື່ນກ່ອນ, ແລ້ວໃຊ້ການວິເຄາະກິລາເປັນວຽກເສີມເພື່ອສະສົມຜົນງານ, ບໍ່ຄວນຄິດຫາວຽກເຕັມເວລານັບແຕ່ມື້ຈົບການສຶກສາໃໝ່ໆ.

ຄູ່ມືອາຊີບວິເຄາະຂໍ້ມູນກິລາ: ວິທີກ້າວເຂົ້າສู່ວົງການນີ້ແຕ່ເລີ່ມຕົ້ນ

ອາຊີບນັກວິເຄາະກິລາແມ່ນເປັນທີ່ຍອມຮັບໃນຕ່າງປະເທດແລ້ວ ແຕ່ໃນໄต้ຫວນຍັງຢູ່ໃນຊ່ວງເລີ່ມຕົ້ນ. ບົດຄວາມນີ້ຈະພາໄປເຈາະເລິກວ່າອາຊີບນີ້ເຮັດຫຍັງແດ່, ຕ້ອງມີທັກສະຫยัง, ມີແຫຼ່ງຂໍ້ມູນຟຣີໃດແດ່ທີ່ສາມາດນຳມາຝຶກຊ້ອມໄດ້, ພ້ອມທັງໂອກາດ ແລະ ຂໍ້ຈຳກັດທີ່ເປັນຈິງໃນຕະຫຼາດ - ລວມທັງຄວາມເປັນຈິງອັນໂຫດຮ້າຍທີ່ຄົນສ່ວນໃຫຍ່ບໍ່ຄ່ອຍເວົ້າເຖິງ.

ບໍ່ດົນມานີ້ 2-3 ປີກ่อน ມີນັກສຶກສາภาคວິຕາສາດຄອມພິວເຕີ ມະຫາວິທະຍາໄລແຫ່ງໜຶ່ງ ໄດ້ຖາມຂ້ອຍວ່າ: "ຂ້ອຍຢາກເຮັດວຽກດ້ານວິເຄາະຂໍ້ມູນກິລາແຮງ ແຕ່ໃນໄຕ້ຫວັນເຫມືອນຈະບໍ່ມີວຽກແບບນີ້ເລີຍແມ່ນບໍ?"

ຄຳຕອບຂອງຂ້ອຍແມ່ນ: ມີ, ແຕ່ບໍ່ຫຼາຍ, ແລະຊ່ອງທາງເຂົ້າສຳຜັດອາດຈະບໍ່ຄືກັບທີ່ເຈົ້າຄິດ.

ບົດຄວາມນີ້ຢາກຈະອະທິບາຍຄວາມຈິງຂອງເສັ້ນທາງນີ້ໃຫ້ຈະແຈ້ງ — ລວມເຖິງສ່ວນທີ່ປະກາດຮັບສະໝັກງານບໍ່ໄດ້ຂຽນໄວ້.

ວຽກນີ້ກຳລັງເຮັດຫຍັງຢູ່ແທ້

ກ່ອນອື່ນໝົດ ຕ້ອງລຶບຄວາມເຂົ້າໃຈຜິດອັນໜຶ່ງກ່ອນ: ນັກວິເຄາະກິລາບໍ່ແມ່ນຄົນທີ່ນັ່ງໜ້າຈໍຄອມພິວເຕີແລ້ວແລ່ນໂມເດວ, ຈາກນັ້ນກໍ່ສົ່ງກາຟງາມໆໃຫ້ແລ້ວຈົບ.

ວຽກຕົວຈິງແບ່ງອອກເປັນ 3 ພາກສ່ວນໃຫຍ່ໆ:

ການກະກຽມກ່ອນການແຂ່ງຂັນ: ວິເຄາະແນວໂນ້ມຂອງທີມຄູ່ແຂ່ງ. ການເຕະມຸມ ແລະ ລູກຕາຍຂອງພວກເຂົາເຈົ້າສົ່ງໄປທາງໃສ? ນັກເຕະຄົນໃດມັກລ້ຽວເຂົ້າທາງໃສ? ສິ່ງເຫຼົ່ານີ້ຕ້ອງກຽມໃຫ້ພ້ອມກ่อนການປະຊຸມຂອງທີມງານຄູຝຶກ, ແລະ ຕ້ອງຫຍໍ້ໃຫ້ເຫຼືອພຽງ 3 ຫາ 5 ຂໍ້ສຳຄັນທີ່ສາມາດນຳໄປປະຕິບັດໄດ້ຈິງ — ບໍ່ແມ່ນບົດລາຍງານ 30 ໜ້າ.

ການສະໜັບສະໜູນລະຫວ່າງການແຂ່ງຂັນ: ເບິ່ງຂໍ້ມູນແບບຮຽນ-ທາມ (Real-time), ບັນທຶກເຫດການສຳຄັນ, ແລະ ມອບເຈ້ຍແຜ່ນໜຶ່ງໃຫ້ຄູຝຶກໃນຊ່ວງພັກເຄິ່ງເວລາ. ຄວາມກົດດັນດ້ານເວລານັ້ນສູງຫຼາຍ.

ຫຼັງການແຂ່ງຂັນ ແລະ រະຍະຍາວ: ທົບທວນ, ຕິດຕາມການພັດທະນາຂອງນັກກິລາ, ແລະ ປະເມີນການສຳພາດຮັບສະໝັກ. ພາກສ່ວນການສຳພາດຮັບສະໝັກນີ້ ຢູ່ຕ່າງປະເທດແມ່ນຈຸດທີ່ນັກວິເຄາະມີອິດທິພົນຫຼາຍທີ່ສຸດ — ການໃຊ້ຂໍ້ມູນເພື່ອຊອກຫານັກກິລາທີ່ຖືກປະເມີນຕໍ່າເກີນໄປ, ແມ່ນແຫຼ່ງທີ່ມາຂອງຄວາມໄດ້ປຽບໃນການແຂ່ງຂັນຂອງຫຼາຍໆທີມ.

ໃນ 3 ພາກສ່ວນນີ້, ການສື່ສານມີນ້ຳໜັກຫຼາຍກວ່າທີ່ຄົນສ່ວນໃຫຍ່ຄິດ. ໂມເດວຂອງທ່ານຈະງາມປານໃດກໍ່ຕາມ, ຖ້າຄູຝຶກຟັງບໍ່ເຂົ້າໃຈ ຫຼື ບໍ່ເຊື່ອຖື, ມັນກໍ່ຈະບໍ່ມີຄວາມໝາຍຫຍັງເລີຍ.

ຕ້ອງການທັກສະຫຍໍ້ງ ຫຍັງແດ່

ພື້ນຖານດ້ານເຕັກນິກ:

Python: ໃຊ້ pandas ຈັດການຂໍ້ມູນ, ໃຊ້ matplotlib ຫຼື plotly ເພື່ອສ້າງຮູບພາບສາຍຕາ (Visualization)
SQL: ຂໍ້ມູນສ່ວນໃຫຍ່ແມ່ນເກັບໄວ້ໃນຖານຂໍ້ມູນ
ພື້ນຖານສະຖິຕິ: ຮູ້ວ່າອັນໃດເອີ້ນວ່າຕົວຢ່າງບໍ່ພຽງພໍ, ອັນໃດເອີ້ນວ່າການຖົດຖອຍສູ່ຄ່າສະເລ່ຍ (Regression to the mean). ຂະໜາດຕົວຢ່າງຂອງຂໍ້ມູນກິລາມັກຈະໜ້ອຍຈົນໜ້າຕົກໃຈ, ລະດູການໜຶ່ງມີ 40 ນັດ, ຂໍ້ສະຫຼຸບທີ່ເຈົ້າສາມາດດຶງອອກມານັ້ນມີຂອບເຂດຈຳກັດຢ່າງເຂັ້ມງວດ.
ຄວາມສາມາດດ້ານການສ້າງພາບຂໍ້ມູນ: ການແຕ້ມຂໍ້ມູນພື້ນຖານອອກມາ (แผนที่ความร้อน ຫຼື Heatmap ຂອງສະໜາມ, ເຄືອຂ່າຍການສົ່ງບານ) ຖືເປັນທັກສະພື້ນຖານຂອງວຽກນີ້.

ດ້ານເນື້ອໃນສະເພາະທາງ:

ເບິ່ງກິລານັ້ນຮູ້ເລື່ອງແທ້ໆ. ເລື່ອງນີ້ບໍ່ມີທາງລັດ, ຕ້ອງເບິ່ງການແຂ່ງຂັນໃຫ້ຫຼາຍ.
ຮູ້ຈັກສົມມຸດຕິຖານທີ່ຢູ່ເບື້ອງຫຼັງຕົວຊີ້ວັດຕ່າງໆ. ເປັນຫຍັງ xG (ຄວາມຄາດຫວັງໃນການຍິງປະຕູ) ຈຶ່ງຄິດໄລ່ແບບນັ້ນ ແລະ ມັນຈະຜິດພາດໃນສະຖານະການໃດແດ່?

ທັກສະທີ່ຖືກປະເມີນຕໍ່າເກີນໄປທີ່ສຸດ:

ການອະທິບາຍການວິເຄາະໃຫ້ຄົນທົ່ວໄປເຂົ້າໃຈ. ປະໂຫຍກທີ່ວ່າ "xG ຂອງລາວສະແດງອອກເກີນໄປ 0.4" ບໍ່มีໃຜຢາກຟັງ, ແຕ່ຖ້າເວົ້າວ່າ "ລະດູການນີ້ລາວ ຍິງປະຕູໄດ້ຫຼາຍກว่าນັກກິລາທົ່ວໄປໃນໂອກາດດຽວກັນເຖິງ 4 ປະຕູ, ເຊິ່ງປົກກະຕິແລ້ວມັນຈະຄົງຕົວຢູ່ຕະຫຼອດທັງລະດູການບໍ່ໄດ້" ຈຶ່ງຈະມີຄົນຢາກຟັງ.

ວິທີຝຶກຝົນ: เริ่มຕົ້ນຈາກຂໍ້ມູນຟຣີ

ຂ່າວດີກ็ຄື, ເອກະສານເລີ່ມຕົ້ນສຳລັບວຽກນີ້ແມ່ນຟຣີ.

StatsBomb ໄດ້ເປີດເຜີຍชุดຂໍ້ມູນເຫດການທີ່ສົມບູນຂອງການແຂ່ງຂັນບາງລາຍການໃຫ້ ນຳໄປໃຊ້ສຶກສາຄົ້ນຄວ້າໃນໄລຍະຍາວ, ຄວາມລະອຽດແມ່ນລະອຽດຮອດຕຳແໜ່ງຂອງຜູ້ຮັກສາປະຕູໃນຈັງຫວະທີ່ຍິງ. မູນຄ່າຂອງชุดຂໍ້ມູນນີ້ແມ່ນມັນຢູ່ໃນລະດັບມາດຕະຖານອຸດສາຫະກຳ — ການວິເຄາະທີ່ທ່ານເຮັດໂດຍໃຊ້ມัน ແມ່ນມີສະເປັກດຽວກັນກັບຂໍ້ມູນທີ່ຢູ່ໃນມືຂອງນັກວິເຄາະທີມອາຊີບ.

ເສັ້ນທາງການຝຶກຝົນທີ່ແນະນຳ:

ສ້າງຊ້ຳການວິເຄາະຂອງຄົນອື່ນກ່ອນ. ຊອກຫາບົດຄວາມວິເຄາະທີ່ເປີດເຜີຍຕໍ່ສາທາລະນະ, ໃຊ້ชุดຂໍ້ມູນດຽວກັນເພື່ອສ້າງກາຟອັນດຽວກັນ. ຂັ້ນຕອນນີ້ຈະບັງຄັບໃຫ້ທ່ານຕ້ອງເຂົ້າໃຈໂຄງສ້າງຂອງຂໍ້ມູນ.
ຈາກນັ້ນຈຶ່ງຕັ້ງຄຳຖາມຂອງຕົນເອງ. เลือกທີມທີ່ທ່ານຄຸ້ນເຄີຍ, ຕັ້ງຄຳຖາມສະເພາະເຈາະຈົງ (ຕົວຢ່າງ: "ຕຳແໜ່ງການກົດດັນຂອງພວກເຂົາເຈົ້າໄດ້ຍັບໄປຂ້າງໜ້າຫຼັງຈາກປ່ຽນຄູຝຶກຫຼືບໍ່"), ເຮັດຕັ້ງແຕ່ຕົ້ນຈົນຈົບ.
ຂຽນມັນອອກມາເປັນບົດຄວາມສຳລັບຜູ້ອ່ານທີ່ບໍ່ແມ່ນສາຍເຕັກນິກ. ຂັ້ນຕອນນີ້ເຈັບປວດທີ່ສຸດ, ແຕ່ກໍ່ມີຄຸນຄ່າທີ່ສຸດ. ທ່ານຈະພົບວ່າຕົວຈິງແລ້ວທ່ານຍັງຄິດບໍ່ຈະແຈ້ງພໍ.

ຫຼັງຈາກເຮັດครบ 3 ຮອບວຽນນີ້, ຜົນງານຂອງທ່ານຈະດີກວ່າຜູ້ສະໝັກງານສ່ວນໃຫຍ່ແລ້ວ.

ສະພາບຄວາມເປັນຈິງຂອງຕະຫຼອດຕະຫຼາດໄຕ້ຫວັນ

ຕອນນີ້ຂໍເວົ້າເຖິງຄວາມຈິງທີ່ອາດຈະຟັງແລ້ວບໍ່ມ່ວນປານໃດ.

ตำแหน่งວຽກວ່າງມີໜ້ອຍຫຼາຍ. ຂະໜາດຂອງກິລາອາຊີບໃນໄຕ້ຫວັນແມ່ນມີຈຳກັດ, ທີມໃນ CPBL, P.League, T1 ມີນັກວິເຄາະຂໍ້ມູນສະເພາະທາງໜ້ອຍຫຼາຍ, ແລະ ສ່ວນໃຫຍ່ແມ່ນຕ້ອງເຮັດວຽກອື່ນຄວບຄຸມໄປນຳ. ຫ້ອງທົດລອງວິທະຍາສາດການກິລາຂອງມະຫາວິທະຍາໄລມີຄວາມຕ້ອງການ, ແຕ່ສ່ວນໃຫຍ່ແມ່ນມາໃນຮູບແບບຂອງໂຄງການຄົ້ນຄວ້າ, ບໍ່ແມ່ນຕຳແໜ່ງວຽກທີ່ໝັ້ນຄົງ.

โครงສ້າງຄ່າຈ້າງບໍ່ເໝາະສົມ. ທັກສະດຽວກັນນີ້ ຖ້າໄປເຮັດວຽກໃນ ວົງການການເງິນ ຫຼື ເຕັກໂນໂລຊີ ຈະໄດ້ຮັບເງິນເດືອນທີ່ສູງກວ່າອຸດສາຫະກຳກິລາຢ່າງຊັດເຈນ. ນີ້ແມ່ນປະກົດການທົ່ວໄປທົ່ວໂລກ, ບໍ່ແມ່ນແຕ່ໃນໄຕ້ຫວັນ — ຫຼາຍໆຄົນເຮັດວຽກນີ້ໂດຍອາໄສຄວາມມັກຮັກເທົ່ານັ້ນ.

ຊ່ອງທາງເຂົ້າສຳຜັດມັກຈະບໍ່ແມ່ນການ "ສະໝັກເປັນນັກວິເຄາະ". ເສັ້ນທາງທີ່ປະສົບຜົນສຳເລັດຫຼາຍທີ່ສຸດທີ່ຂ້ອຍເຄີຍເຫັນ ມັກຈະເປັນແບບນີ້: ເຮັດວຽກອື່ນໃນທີມກ່ອນ (ເປັນຝຶກງານ, ວຽກບໍລິຫານ, ພະນັກງານຕິດຕາມທີມ), ຈາກນັ້ນກໍ່ສ້າງບົດວິເຄາະຂຶ້ນມາເອງແລ້ວເອົາໄປໃຫ້ຄູຝຶກເບິ່ງ ເພື່ອພິສູດຄຸນຄ່າ, ແລ້ວຕຳແໜ່ງຈຶ່ງຄ່ອຍໆເກີດຂຶ້ນຕາມມາ. ວຽກນີ້ເນັ້ນໜັກເລື່ອງ "ເຈົ້າຕ້ອງເຮັດຜົນງານອອກມາກ່ອນ".

ແລ້ວໂອກາດຢູ່ໃສ? ຂ້ອຍຄິດວ່າມີ 3 ທິດທາງທີ່ໜສົນໃຈ:

ອັນທີໜຶ່ງ, ສະຕາຣ໌ທັບເຕັກໂນໂລຊີກິລາ (Sports Tech Startups). บริษัทປະເພດວິເຄາະຮູບພາບ, อุปกรณ์ສວມໃສ່ (Wearables), ການແພດກິລາ ຕ້ອງການຄົນທີ່ເຂົ້າໃຈກິລາແລະເຂົ້າໃຈຂໍ້ມູນ, ແລະ โครงສ້າງຄ່າຈ້າງກໍ່ດີກ່ວາຝ່າຍທີມກິລາ.

ອັນທີສອງ, ວົງການການພະນັນ ແລະ ສື່ມວນຊົນ. ທັງສອງພາກສ່ວນນີ້ໃນລະດັບສາກົນແມ່ນຜູ້ຊື້ຂໍ້ມູນກິລາລາຍໃຫຍ່ທີ່ສຸດ. บริษัทຢ່າງ Sportradar ແລະ Stats Perform ມີຂະໜາດຸລະກິດທີ່ໃຫຍ່ກວ່າທີມກິລາໃດໜຶ່ງຫຼາຍ. ຄົນໄຕ້ຫວັນສາມາດມີສ່ວນຮ່ວມໃນໂຄງການສາກົນແບບຣີໂມດ (Remote) ໄດ້, ເສັ້ນທາງນີ້ມີຄວາມເປັນຈິງຫຼາຍກວ່າການຊອກຫາວຽກໃນທີມກິລາຢູ່ໄຕ້ຫວັນ.

ອັນທີສາມ, ໃຫ້ມັນເປັນຄວາມສາມາດພິເສດອັນທີສອງ. ເຮັດວຽກຫຼັກເປັນວິສະວະກອນຂໍ້ມູນ ຫຼື ນັກວິເຄາະ, ແຕ່ໃຊ້ເວລາຫວ່າງເຮັດການວິເຄາະກິລາ, ສ້າງຄອນເທນ ແລະ ເຂົ້າຮ່ວມກຸ່ມຊຸມຊົນ. ເສັ້ນທາງນີ້ມີรายໄດ້ທີ່ໝັ້ນຄົງ, ແລະ ມື້ໃດມື້ໜຶ່ງໂອກາດອາດຈະເຂົ້າມາຫາເອງ.

3 ຄຳແນະນຳສຳລັບຜູ້ທີ່ຢາກກ້າວເຂົ້າສູ່ວົງການນີ້

ໜຶ່ງ, เลือกກິລາປະເພດດຽວແລ້ວເຈາະເລິກ, ຢ່າເຮັດທຸກຢ່າງ. ລະບົບนิເວດຂໍ້ມູນຂອງບານເຕະແມ່ນສົມບູນທີ່ສຸດ, ບານບ້ວງເປັນອັນດັບສອງ, ສ່ວນເບສບອນໃນສະຫະລັດອາເມລິກາມີຮີດຄອງປະເພນີທີ່ເລິກເຊິ່ງຫຼາຍ. ສໍາລັບໄຕ້ຫວັນ, ຊຸມຊົນເບສບອນແລະການເຂົ້າເຖິງຂໍ້ມູນແມ່ນດີກວ່າກິລາອື່ນ.

ສອງ, ເປີດເຜີຍຜົນງານຂອງທ່ານ. ວັດທະນະທຳຊຸມຊົນຂອງວົງການນີ້ເປີດກວ້າງຫຼາຍ, ວຽກທຳອິດຂອງຫຼາຍໆຄົນແມ່ນມາຈາກການທີ່ບົດວິເຄາະທີ່ພວກເຂົາໂພສລົງອອນໄລນ໌ຖືກເຫັນ. ສິ່ງທີ່ໄຕ້ຫວັນຂາດບໍ່ແມ່ນຄົນເກັ່ງ, ແຕ່ແມ່ນໂອກາດທີ່ຈະຖືກເຫັນ.

ສາມ, ຮຽນຮູ້ທີ່ຈະເວົ້າພາສາດຽວກັນກັບຄູຝຶກ. ປະໂຫຍກນີ້ຂ້ອຍເວົ້າເປັນເທື່ອທີສາມແລ້ວ, ເພາະວ່າມັນສຳຄັນທີ່ສຸດແທ້ໆ. ເທັກໂນໂລຊີສາມາດຮຽນຮູ້ກັນໄດ້, ແຕ່ຄົນທີ່ຍອມນັ່ງຍອງໆຢູ່ຂ້າງສະໜາມເພື່ອຟັງຄູຝຶກຈົ່ມ ແລະ ເຂົ້າໃຈບັນຫາທີ່ພວກເຂົາຕ້ອງການແກ້ໄຂແທ້ໆນັ້ນ, ມີໜ້ອຍຫຼາຍ.

ບົດສະຫຼຸບ ແລະ ຄວາມເຫັນຈາກ TheAI學院

ການວິເຄາະຂໍ້ມູນກິລາຍັງคงເປັນວົງການນ້ອຍໆຢູ່ໃນໄຕ້ຫວັນ, ນ້ອຍຈົນຖ້າເຈົ້າຕັ້ງໃຈເຮັດມັນເປັນເວລາສອງປີ, ຄົນໃນວົງການກໍ່ຈະຮູ້ຈັກເຈົ້າໝົດ. ນີ້ຄือທັງຂໍ້ຈຳກັດ ແລະ ໂອກາດ.

ຄວາມເຫັນ: ວົງການນີ້ບໍ່ໄດ້ຂາດຄົນທີ່ແລ່ນໂມເດວເປັນ, ແຕ່ຂາດຄົນທີ່ສາມາດແປຕົວເລກໃຫ້ກາຍເປັນພາສາທີ່ຄູຝຶກເຂົ້າໃຈ, ແລະ ເຂົ້າໃຈກິລານັ້ນຢ່າງແທ້ຈິງ. ເທັກໂນໂລຊີແມ່ນບັດຜ່ານປະຕູ, ແຕ່ຄວາມເຂົ້າໃຈແມ່ນຄອງປ້ອງກັນເມືອງ.

ຄຳແນະນຳທີ່ເປັນຮູບປະທຳສຳລັບຜູ້ອ່ານ: ເດືອນນີ້ໃຫ້ດાວໂຫຼດชุดຂໍ້ມູນສາທາລະນະມາชุดໜຶ່ງ, ສ້າງກາຟຂຶ້ນມາໜຶ່ງອັນ, ຈາກນັ້ນຂຽນເປັນບົດຄວາມທີ່ແມ່ປ້າຂອງທ່ານກໍ່ສາມາດອ່ານເຂົ້າໃຈໄດ້. ບໍ່ຈໍາເປັນຕ້ອງລໍຖ້າໃຫ້ທັກສະສົມບູນແບບ, ການສ້າງສິ່ງທຳອິດອອກມາມີຄວາມສຳຄັນກວ່າທຸກຢ່າງ. ເຮັດ 3 ອັນໃນ 3 ເດືອນ, ທ່ານກໍ່ຈະມີແຟ້ມຜົນງານ (Portfolio) ແລ້ວ.

ອ່ານເພີ່ມເຕີມ: ຂະບວນການວິເຄາະວິດີໂອການແຂ່ງຂັນກິລາດ້ວຍ AI ສຳລັບທີມລະດັບຮາກຖານ, ການໃຊ້ AI ຈັດການພາລະການຝຶກຊ້ອມ, ທັກສະດ້ານຂໍ້ມູນສາມາດເລີ່ມຕົ້ນໄດ້ຈາກ ຄູ່ມືການວິເຄາະຂໍ້ມູນ AI, ສ່ວນເຄື່ອງມືສາມາດໄປຊອກຫາຄຳສັ່ງ (Prompt) ສຳເລັດຮູບໄດ້ທີ່ ຄັງແມ່ແບບຄຳສັ່ງ (Prompt Template).

ແຫຼ່ງຂໍ້ມູນ

(ບົດຄວາມນີ້ຮຽບຮຽງຂຶ້ນຕາມຂໍ້ມູນສາທາລະນະ ແລະ ການສຳພາດຄົນໃນອຸດສາຫະກຳ, ສະພາບຕຳແໜ່ງວຽກ ແລະ ເງິນເດືອນອາດມີການປ່ຽນແປງຕາມຕະຫຼາດ, ໃຊ້ສຳລັບອ້າງອີງເທົ່ານັ້ນ.)