ก้าวแรกสู่การย้ายสายมาทำงาน Data (จากคนเคยเกลียดงาน Data)

เคยมีคนมาปรึกษาผมว่า

“อยากทำงานสาย Data อยากย้ายมาทำงาน Data ควรเริ่มยังไงดี”

ในโพสต์นี้เลยมานำประสบการณ์ส่วนตัวมาแชร์ให้ฟังกันครับ

ก้าวแรกในการเรียน

ก่อนอื่น ต้องบอกก่อนว่า ตัวผมเองไม่ได้จบสายที่เกี่ยวข้องกับการทำ Data มาโดยตรง เพราะผมจบด้านบริหารธุรกิจการเงินมา โดยตอนแรกก็วางแผนว่าจะเรียนด้าน Business IT แต่สุดท้ายก็จบการเงินมา เพราะเรียนการเงินแล้วชอบมากกว่า รวมถึงไม่อยากจบมาแล้วทำงานที่ต้องอยู่กับคอมพิวเตอร์เท่าไหร่ (ส่วนทุกวันนี้เป็นยังไงคงไม่ต้องถาม)
.

ก้าวแรกในการงาน และ งาน Data ที่เราเกลียด

เมื่อจบมา ผมก็พยายามหางานเกี่ยวกับการวิเคราะห์ด้านเงินทุนหลักทรัพย์ แต่ด้วยหลายๆ ปัจจัย ทำให้ผมหางานพวกนั้นไม่ได้ จนกระทั่งยอมแพ้ และขอหางานอะไรก็ได้ที่เกี่ยวกับการเงิน แล้วได้ชื่อว่าเป็นนักวิเคราะห์ จนมาได้งานแรก ก็คืองานที่ชื่อว่า Data Analyst นั่นเอง
.
แต่ Data Analyst ของผมในตอนนั้น ไม่มีอะไรเกี่ยวข้องกับ Data Science เลย ไม่มีการเขียนโค้ด Python, R, SQL ไม่มีการใช้ Data Visualization เพราะเป็นงานที่หนักไปทางการใช้ Excel จัด Format Data เพื่อโหลดเท่านั้น การวิเคราะห์อะไรแทบไม่มีเลย แต่ก็ทำให้ผมได้ใช้ skill ต่างๆ ในการจัด data format ซึ่งตอนนั้นไม่มีใครสอน แต่เราทำเพื่อลดโหลดงาน และข้อผิดพลาดของงานเราลงเอง
.
ครับ จากประสบการณ์นี้ ที่ผมต้องมาจัดระเบียบข้อมูลแบบกึ่ง Manual แทนที่จะได้ทำงานวิเคราะห์เป็นหลัก หลายคนคงเดาได้ไม่ยากว่า ผมเกลียดงาน Data เพราะอะไร จนถึงกับแทบจะบอกตัวเองว่า ถ้าเลือกได้ จะไม่ไปยุ่งหรือทำงาน Data อีกเด็ดขาด เลยเลือกที่จะพยายามหางานวิเคราะห์การเงินหรือธุรกิจอีกครั้ง
.
หลังจากนั้น ก็เหมือนชะตายังคงวน loop ผมไม่สามารถหางานที่ผมหมายปองได้ จนกระทั่งผมได้สมัครงานที่บริษัทแห่งหนึ่ง ในตำแหน่งด้าน Business แต่เขากลับสนใจประสบการณ์ที่มีคำว่า Data ของผมมากกว่า แม้ว่าผมจะบอกเขาว่า ผมทำได้แค่ Excel ก็ตาม นั่นทำให้ผมได้เข้าไปทำงานด้าน Online Research กับ Content Marketing แทน ทำให้ผมเริ่มอยากเติบโตในสาย Marketing แทน
.

ก้าวแรกในการพยายามเป็น Data Scientist (และไม่ได้เป็น)

อย่างไรก็ตาม ในตอนนั้น ผมก็ไม่สามารถหางานในด้าน Marketing ได้ อาจเพราะ Content ที่ทำมันเฉพาะทางเกินไป รวมถึงยังคิดไม่ออกด้วยว่าจะเติบโตในหน้าที่การงานได้อย่างไร ทำให้ผมเคว้งอีกครึ่ง จนกระทั่งกระแสของ Data Science เริ่มมา ทำให้เราเริ่มมองว่า ถ้าจะเติบโต ไปทางนี้น่าจะเวิร์คแหละ
.
ด้วยความที่ผมมีพื้นฐานด้าน Excel อยู่แล้ว ทำให้ผมลองพยายามต่อยอดด้วยการเรียน SQL, Python, Tableau ผ่านคอร์สต่างๆ ทั้งฟรี ทั้งจ่ายเงิน ทั้งออนไลน์ ทั้งออฟไลน์ ซึ่งแต่ละเรื่อง ก็เรียนแบบรู้เรื่องบ้าง ไม่รู้เรื่องบ้าง

ส่วนที่ไม่รู้เรื่องเลยแน่ๆ คือ Machine Learning ครับ อย่าว่าแต่ Math, Algorithm แม้แต่ use case ยังนึกไม่ออกเลย และจากการไปปลุกปล้ำกับ Python มาหลายเดือน ก็ทำให้เราได้ Skill ในจัดการ Data ที่มีขนาดใหญ่เกินกว่า Excel จะทำได้มา
.
แต่แม้ว่าจะได้ Skill ต่างๆมา และพยายามสมัครงานผ่านช่องทางต่างๆ ทั้ง platform ออนไลน์ ผ่าน Facebook Group ต่างๆ ไปงานออกบูธบริษัท Tech ต่างๆ เข้าแข่ง Hackatron หาผ่านคนที่เราเคยช่วยทำฟรีแลนซ์ หาทุกโอกาสในการยื่น CV แต่ก็เงียบหายไปกันเยอะ สัมภาษณ์ไม่ผ่านบ้าง
.

ก้าวแรกในการใช้ Data มาทำ Business, Marketing

หลังอกหักจากการสมัครและสัมภาษณ์มามากมาย ผมก็มาได้งานๆ หนึ่ง ผ่าน Post บน Facebook นี่แหละ ซึ่งตอนนั้นต้องการคนที่รู้ทั้ง Digital Marketing, Data Analytics ทำให้ผมได้ใช้ทุกสิ่งที่เรียนรู้มา ตั้งแต่คิด campaign, คิด creative, ตัดต่อรูป, ยิงแอด, ทำ analytics ด้วย SQL, ทำ data visualization, คิด strategy ต่างๆ จนเพิ่มยอดขายให้บริษัทได้เยอะกว่าที่คิดมากๆ
.
จะเห็นว่า ในการได้งาน บางทีมันก็ไม่มีสูตรตายตัวครับ ตัวผมเอง กว่าจะมาทำงานสาย Data ได้ ก็ลองผิดลองถูกมาไม่น้อย พยายามเพิ่มโอกาสให้ตัวเองให้มากที่สุด ไม่ว่าจะเป็นการเพิ่ม Skills, ประสบการณ์, connections ต่างๆ ซึ่งถึงแม้ว่าจะไม่ได้ไปสาย Data Scientist ตามที่คิดไว้ตอนแรก แต่ก็เจอว่าจริงๆ เราชอบงานสาย Growth หรือ Marketing Analytics มากกว่า เพราะรู้สึกว่ามันสามารถหา use case และสร้าง impact โดยตรงได้ชัดเจน
.
ผมไม่ได้บอกว่าการใช้ Data Science หรือ Machine Learning ไม่ดี แต่ถ้าจะใช้ ก็ควรหา use cases ที่เหมาะสมกับการใช้ รวมถึงดูปัจจัยโดยรอบอื่นๆ เพื่อความเหมาะสมด้วย

เราจะหาโอกาสในการหางาน Data ได้ยังไงบ้าง

สำหรับคนที่เพิ่งเริ่ม การเพิ่มโอกาสให้ตัวเอง อาจจะต้องทำหลายๆ ทางครับ ซึ่งแต่ละคนที่ผมเจอมา ก็มีวิธีที่อาจจะไม่เหมือนกันเท่าไหร่
– บางคนเพิ่มโอกาสด้วยการเรียนตั้งแต่ปริญญาตรี
– บางคนเพิ่มโอกาสด้วยการเรียนคอร์สออนไลน์ต่างๆ
– บางคนเพิ่มโอกาสด้วยการทำ Portfolio ต่างๆ
– บางคนเพิ่มโอกาสด้วยการเรียนปริญญาโท
– บางคนเพิ่มโอกาสด้วยการหางานในระดับเริ่มต้นก่อน

แม้จะไปไม่ถึงเป้าหมายที่แรก แต่อาจไปถึงเป้าหมายที่ใช่กว่า

นอกจากเรื่องการเพิ่มโอกาสแล้ว บางครั้ง เราอาจพบว่า โอกาสที่เข้ามา แม้จะไม่ตรงกับที่คิดไว้ตอนแรก แต่เราอาจจะพบว่ามันตรงกับความต้องการของเรามากกว่าก็ได้
– บางคน อาจเริ่มด้วยการอยากทำ ML แต่มาทำสาย Analytics
– บางคน อาจเริ่มด้วยการเรียน Techinical แต่ได้ทำสาย Business
– บางคน อาจเริ่มด้วยการอยากทำ Business แต่ได้ทำสาย Engineer (ถึงน่าจะมีน้อยก็ตาม)
– บางคน อาจเริ่มต้นด้วยการอยากทำงาน Data แต่เติบโตได้ด้วยการเอา Data Skills ไปใช้กับงานตัวเองแทน
.

สรุป

แน่นอนครับ ว่าการค้นพบสายที่เหมาะกับตัวเอง ไม่มีใครบอกได้เท่าประสบการณ์ของคุณเอง ใครที่อยากลองเริ่มมาทำสาย data ลองหาวิธีเพิ่มทั้ง skills, โอกาสในการได้งานให้มากที่สุด แล้วลองเลือกโอกาสที่คิดว่าเหมาะกับตัวเอง แล้วทำมันให้ดีที่สุดดูครับ คุณอาจจะพบว่า ไม่ว่างาน data จะเหมาะกับคุณมั้ย แต่คุณอาจจะได้เรียนรู้ว่าสิ่งไหนเหมาะกับความต้องการและการเติบโตของคุณมากที่สุดครับ