จากภาพที่ให้มา สามารถอธิบายรายละเอียดของแต่ละตำแหน่งงานด้านข้อมูลได้ดังนี้ครับ:

1. นักวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analyst)

   • หน้าที่หลัก: วิเคราะห์และตีความข้อมูลเพื่อค้นหาข้อมูลเชิงลึก (insights) ที่เป็นประโยชน์ และนำมาช่วยในการตัดสินใจทางธุรกิจ
   • ทักษะที่จำเป็น:
     • SQL: สำหรับดึงและจัดการข้อมูลจากฐานข้อมูล
     • Excel: สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลเบื้องต้นและการสร้างรายงาน
     • Power BI/Tableau: เครื่องมือสำหรับสร้างภาพข้อมูล (Data Visualization) และแดชบอร์ด (Dashboard)
     • สถิติพื้นฐาน (Basic statistics): เพื่อทำความเข้าใจและวิเคราะห์ข้อมูล
   • งานที่ทำ:
     • สร้างรายงานและแดชบอร์ดเพื่อนำเสนอข้อมูล
     • วิเคราะห์แนวโน้ม (trends) และรูปแบบ (patterns) ที่ซ่อนอยู่ในข้อมูล

2. วิศวกรข้อมูล (Data Engineer)

   • หน้าที่หลัก: สร้างและดูแลระบบท่อส่งข้อมูล (Data Pipelines) และโครงสร้างพื้นฐาน (Infrastructure) ที่เกี่ยวข้องกับการจัดการข้อมูลทั้งหมด
   • ทักษะที่จำเป็น:
     • Python: ภาษาโปรแกรมที่นิยมใช้ในการจัดการข้อมูลและสร้างระบบอัตโนมัติ
     • เครื่องมือ ETL (Extract, Transform, Load): เครื่องมือที่ใช้ในการดึงข้อมูลจากแหล่งต่างๆ, แปลงข้อมูลให้อยู่ในรูปแบบที่ต้องการ, และโหลดข้อมูลไปยังปลายทาง
     • ข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data): ความรู้ความเข้าใจเกี่ยวกับเทคโนโลยีและแพลตฟอร์มสำหรับจัดการข้อมูลปริมาณมหาศาล เช่น Hadoop, Spark
     • แพลตฟอร์มคลาวด์ (Cloud platforms): ความรู้เกี่ยวกับบริการคลาวด์ เช่น AWS, Google Cloud, Azure สำหรับการจัดเก็บและประมวลผลข้อมูล
   • งานที่ทำ:
     • ทำความสะอาดและแปลงข้อมูลดิบ (raw data) ให้อยู่ในรูปแบบที่พร้อมใช้งาน
     • ติดตั้งและจัดการคลังข้อมูล (Data Warehouses) หรือทะเลสาบข้อมูล (Data Lakes)

3. นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล (Data Scientist)

   • หน้าที่หลัก: ใช้ข้อมูลเพื่อสร้างแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ (Models) และทำนายผลลัพธ์หรือเหตุการณ์ในอนาคต
   • ทักษะที่จำเป็น:
     • Python/R: ภาษาโปรแกรมที่นิยมใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลขั้นสูงและการสร้างแบบจำลอง
     • การเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning): เทคนิคในการสร้างแบบจำลองที่สามารถเรียนรู้จากข้อมูลได้เอง
     • สถิติ (Statistics): ความรู้ทางสถิติในเชิงลึกเพื่อสร้างและประเมินแบบจำลอง
     • การสร้างภาพข้อมูล (Data Visualization): เพื่อนำเสนอผลการวิเคราะห์ที่ซับซ้อนให้เข้าใจง่าย
   • งานที่ทำ:
     • สร้างแบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่อง (ML Models)
     • ทำการวิเคราะห์เชิงพยากรณ์ (Predictive Analytics) เพื่อทำนายสิ่งที่จะเกิดขึ้น และการวิเคราะห์เชิงแนะนำ (Prescriptive Analytics) เพื่อแนะนำแนวทางการดำเนินการที่ดีที่สุด

สรุปความแตกต่าง:

• Data Analyst: เน้นการวิเคราะห์ข้อมูลในอดีตเพื่อหาข้อสรุปและช่วยตัดสินใจในปัจจุบัน
• Data Engineer: เน้นการสร้างและดูแลระบบเพื่อให้ข้อมูลพร้อมใช้งานสำหรับ Analyst และ Scientist
• Data Scientist: เน้นการใช้ข้อมูลและเทคนิคขั้นสูงเพื่อสร้างแบบจำลองและทำนายอนาคต

หวังว่าคำอธิบายนี้จะช่วยให้เข้าใจบทบาท หน้าที่ และทักษะของแต่ละตำแหน่งงานได้ชัดเจนยิ่งขึ้นนะครับ