[อย่า]ผึ้งหนีไปลูก เมื่อเรียน Data science ไป 1 เทอม (อย่าเพิ่งรีบตาย ฉันเพิ่งเริ่ม)
“Warning reference เรื่องล่าเยอะมาก”
ความเดิมตอนที่แล้ว เมื่อคนไม่รู้เลขและโค้ด ต้องก้าวสู่โลกของ Data Science (ตอนที่ 1) ที่เหมือนจะเป็นการเริ่มต้นด้วยความมุ่งมั่น และพลังอันเปี่ยมล้นในการแสวงหาความรู้ในศาตร์วิชานี้ และได้เตือนคนที่ไม่มีพื้นฐานเหมือนกันว่า ระวังตัวไว้ก่อนเริ่มเรียน Data Science (ถ้าไม่อยากจะหัวใจวายตอนเรียน) (ตอนที่ 2)
แต่เมื่อกลับเรียนไปหนึ่งเทอมจนได้เรียนรู้อะไรหลายอย่างในการเรียนที่ BADS NIDA และเมื่อใครถามถึงสิ่งหนึ่งที่ในใจอยากจะกรี๊ดร้องออกไป “ผึ้งหนีไปลูกกกกกกกกก” แต่ถ้าคำเตือนนี้ไม่มีผลกับความมุ่งมั่นของคุณแล้วล่ะก็ขอแสดงความยินดีด้วย คุณมีความมุ่งมั่นมาก และขอเตือนคนไม่มีพื้นฐาน (หรือมีพื้นฐาน) อีกครั้งว่าโปรดย้อนกลับไปอ่านตอนที่ 2 เพื่อดูแนวทางการเตรียมตัวก่อนเรียน
-BUT IF YOU NEVER TRY, YOU’LL NEVER KNOW-
การเรียนเทอมแรกที่ BADS NIDA นั้นเป็นการตัดสินได้เลยว่าคุณได้เตรียมตัวและพยายามมากแค่ไหน ที่สำคัญที่สุดคุณถึกมากแค่ไหน ยิ่งถ้าคุณตัดสินใจเรียนภาคพิเศษซึ่งเรียนวันเสาร์และอาทิตย์ นั้นหมายความว่าจะไม่มีปาร์ตี้วันศุกร์อีกต่อไป (ถ้าใครกล้านี้ขอนับถือในความถึกจริงๆ)
จากหนึ่งเทอมที่ผ่านมาก็มีคนถอดใจไปด้วยหลายๆสาเหตุ หนึ่งในสาเหตุนั้นคือ “ไม่เข้าใจสิ่งที่ตัวเองต้องเผชิญ” หมายความว่าเขาอาจจะไม่เข้าใจในการเรียน Data Science ที่แท้จริงว่าต้องเรียนอะไรบ้างหรือประเมินความยากในการเรียนต่ำเกินไป สาเหตุนี้แหละเป็นสาเหตุแรกที่ผมอยากรีวิวให้คนที่สนใจใน Data Science ได้เข้าใจก่อนตัดสินใจและเตรียมตัวก่อนเข้าเรียน ในบางที่คุณอาจจะไม่ได้ต้องการรู้ลึกในเชิงเทคนิคขนาดที่ต้องเลือกเรียนสาขา Data Science ก็ได้
ซึ่ง ณ ตอนนี้คณะสติถิประยุกต์ BADS NIDA ได้แยกตัวเป็น 2 หลักสูตรแล้ว (MADT และ DADS) สำหรับคนที่ไม่ต้องการู้เชิงเทคนิคแค่ต้องการเรียนรู้การบริหารจัดการข้อมูลสำหรับการวิเคราะห์ต่างๆในองค์กรสามารถเลือกเรียน MADT (Management of Analytics and Data Technologies) เป็นการเรียนในเชิงการบริหาร + วิเคราะห์ + เทคโนโลยี ที่เหมาะสมกับความต้องการเรียนเน้นเข้าใจการบริหารภาพรวมทั้งหมด
ส่วนคนที่ยังใจกล้ายังอยากเรียน Data Science หลังจากเตือนแล้วเตือนอีกอยากผจญชะตาชีวิตแบบเดียวกับผมสามารถเลือกเรียน DADS (Data Analytics and Data Science) เนื้อหาในหลักสูตรนี้ก็จะคล้ายเนื้อหา BADS NIDA สาขา Data Science ที่ผมเล่าไปตอนก่อนๆ พื้นฐานยังไงก็ต้องใช้แบบเดียวกันแน่นอน ทั้งที่ทั้งนั้นลองเข้าไปศึกษาหลักสูตรแบบละเอียดด้วยตนเองอีกทีนะครับ ผมรู้มาแค่นี้
ใครอยากรู้ว่าคุณเหมาะกับ DADS Nida หรือ MADT Nida ลองอ่านบทความนี้นะครับ MADT หรือ DADS ที่นิด้าเลือกอะไรดี (ก็มันแยกจาก BADS แล้วสับสนแหละ)
-อย่าเพิ่งรีบตาย ฉันเพิ่งเริ่ม-
กลับมาต่อในเรื่องราวใน 1 เทอมที่ผ่านมาของผมกันดีกว่าจากที่อารัมภบทมายืดยาว ความรู้สึกที่ผ่านการเรียนในช่วงโควิดครึ่งเทอมหลังนั้นก็หนักหนาสาหัสเลยทีเดียว ถ้า Data Science เป็นคนและสามารถพูดกับผมได้ เขาหรือเธอคงต้องพูดว่า “อย่าเพิ่งรีบตาย ฉันเพิ่งเริ่ม” (โปรดคลิกดูวีดีโอเพื่ออรรถรส)
แต่ต้องขอชื่นชมในการรับมือการเรียนการสอนออนไลน์ของอาจารย์ทุกท่านจริงๆ ที่เตรียมการสอนให้นักศึกษาทุกคนแบบเต็มที่ พยายามให้ห้องเรียนออนไลน์แตกต่างจากการเรียนออนไลน์ทั่วไป เป็นการปรับตัวที่พยายามทำให้นักศึกษามีส่วนร่วมกับการเรียนในทุกครั้ง โดยเฉพาะคลาสเรียน Introduction to Business Analytic and Data Science ของอ. ธนชาตย์ ที่ทำให้การเรียนออนไลน์ในห้องสนุกและตื่นเต้นตลอดเวลา พร้อมทั้งเนื้อหาที่ประยุกต์ใช้กับธุรกิจในสาขาวิชาต่างๆ ได้เห็นมุมมองการใช้โมเดลหรืออัลกอริทึมต่างๆในการแก้ไขปัญหาธุรกิจ (การตลาด การเงิน การจัดการทรัพยากรบุคคล) พร้อมกับโปรเจคมหาโหด (ขนาดย่อม)ที่ต้องใช้ความรู้ทุกอย่างในหนึ่งเทอมแก้ไขปัญหาธุรกิจที่ต้องการ ในขณะที่คนอื่นทำกัน 2–3 คน แต่เพื่อนในกลุ่มผมดันจากไปพร้อมกับโควิด (ลาออก) ทำให้ต้องสู้กับมันลากเลือดพอตัว เรียกได้ว่าเรียนวิชานี้คุณก็คุ้มแล้วสำหรับการเรียนหนึ่งเทอมที่ผ่านมา
-CAUSE YOUR X IS EQUAL TO MY WHY-
สิ่งที่ยากที่สุดก็สำหรับคนไม่เคยเรียนเลขก็คือวิชาเลขซึ่งผมจะไม่ขออธิบายเนื้อหาแบบละเอียดว่าเรียนอะไรบ้าง เพราะนี่คือการรีวิวไม่อยากจะสปอยทุกอย่างที่คุณต้องเจอหรอกนะแต่จะบอกคีย์เวิร์ดแค่ว่า Calculus ใช้ Probability ใช้ Liner Algebra ใช้ Matrix ใช้ Vector ใช้ Statistic ใช้ ไม่ชอบก็ต้องชอบไม่อยากเรียนก็ต้องเรียน สิ่งที่ทำให้ผิดคำสัญญาตัวเอง (สัญญาว่าจะไม่เรียนคณะที่มีเลข) คือความอยากรู้ล้วนๆ บางคนอาจจะยังไม่เข้าใจอะไรดลใจ อะไรเข้าสิงผม เรื่องนี้ต้องขยายในบทความต่อๆไปจริงๆ สรุปตอนนี้คือผมว่า สุดท้ายแล้วทุกสาขาต้องใช้ข้อมูลในการวิเคราะห์เพื่อหาองค์ความรู้ใหม่เพราะข้อมูลทุกวันที่มันอยู่รอบตัวเราไปหมด
อีกวิชาหนึ่งคือการเขียนโค้ดในวิชานี้จะเน้นไปที่ Python ครอบคลุมพื้นฐานทั้งหมดแต่สิ่งที่ผมอยากจะแนะนำเพิ่มเติมคือเรียนรู้จากห้องเรียนก็ยังไม่พอ เพราะหลังจากเทอม 1 นั้นมันได้ใช้ในการทำการบ้าน ทำงานกลุ่ม ทำทุกอย่างที่ต้องทำส่งแม้ว่าการเรียนในห้องจะได้พื้นฐานแน่นแล้วไม่ได้หมายความว่าคุณจะรู้ทั้งหมด มันถึงเป็นวิชาพื้นฐานไง เพื่อที่จะเอาพื้นตรงนี้ไปต่อยอดในจุดอื่นๆ และการปูพื้นฐานที่ BADS NIDA เป็นการปูพื้นฐานกระเบื้องที่แน่นมาก เรียกได้ว่าเทปูนแล้วเทปูนอีก กระทืบแล้วกระทืบอีก ทุบแล้วทุบอีกให้มั่นใจว่าพื้นฐานเราได้ นั้นหมายความว่าอะไร หมายความว่าในเทอมแรกคุณจะต้อง เขียนโค้ด เขียนโค้ด และเขียนโค้ด แม้จะท้อแค่ไหนต้องท่องและกล่อมตัวเองไว้เสมอว่า “ฉันคือ DS ฉันคือ DS ฉันคือ DS DS ฉันคือ DS” จริตเดียวกันกับมธุสรเลยทีเดียว (ดูวีดีโอเพื่ออรรถรสเดี๋ยวนี้ !!)
-RESEARCH ME OBSESSIVELY, AH HUH-
และที่สำคัญที่สุดในการเรียนปริญญาโทคือทักษะการทำวิจัย โดยที่ BADS NIDA จะปูพื้นฐานทุกคนให้เข้าใจถึงหลักการทำวิจัย ถ้าถามผมว่าทำไมต้องเรียนวิจัยด้วย รูัอะไรไหมครับ ว่าการวิจัยนี้ละคืออีกหนึ่งจุดเริ่มต้นที่สำคัญในการเป็น Data Scientist ผมรู้ว่าจะสงสัยอีกทำไมมันสำคัญขนาดนั้นด้วยแค่เขียนโค้่ดเป็นคำนวนได้ยังไม่พออีกหรอไง ถ้าหากจะเรียนไปงั้นๆก็ได้นะ แต่เหตุผลแรกถ้าไม่เรียนจะทำเล่มจบโทยังไง
แต่มันไม่ใช่แค่เรื่องการเขียนเล่มละจบไป มันคือการตั้งคำถามอย่างชาญฉลาดและแก้ปัญหาเหล่านั้นด้วยหลักการผ่านการเรียนรู้จากแหล่งต่างๆที่น่าเชื่อถือ ผมถือว่าการเรียนวิชานี้ได้ Soft skill ที่สำคัญอย่างยิ่ง จากบทความ World Economic Forum: These are the top 10 job skills of tomorrow — and how long it takes to learn them ที่บอกถึงสกิลที่สำคัญในอนาคต การเรียนวิจัยและทำวิจัยได้สกิลนี้ถึง 8 ใน 10 สกิลเลยยิ่งถ้าทำวิจัยเป็นกลุ่มนี้ได้ครบหมดทุกสกิล (ไม่ได้โอเวอร์แต่ผมรู้สึกอย่างนี้จริงๆจากการเรียนวิจัย) ซึ่งวิจัยที่ BADS NIDA นั้นขึ้นชื่อเรื่องความโหดและเข้มข้นมาก ได้ฝึกมุมมองความคิดหลายๆอย่างจากการทำงานกลุ่มและฟังกลุ่มอื่นๆมากมาย แม้ว่าตอนทำเดี่ยวก่อนจบไม่รู้จะเจอหนักกว่านี้ไหม แต่ถือว่าการเรียนวิจัยนั้นมันพัฒนาอะไรหลายๆอย่างจริงๆ
-I am defying gravity & you won't bring me down-
การเรียนเทอมที่ 1 แม้ว่าจะเป็นการเรียนที่หนักด้วยโควิด ด้วยความยากของคนไม่มีพื้นฐานเลขและโค้ด ด้วยความเตรียมใจแต่ลืมเตรียมตัว ด้วยความทำงานไปด้วยเรียนไปด้วย แต่เมื่อผ่านมาแล้วมันแบบเรายังไม่ตาย และได้เรียนรู้อะไรมากมายเพียงแค่ 1 เทอมเท่านั้นแม้จะเป็นแค่พื้นฐานแต่สามารถนำไปใช้กับที่ทำงานได้ทันที แต่ก็ยังขอยืนยันคำเดิมสำหรับคนที่จะมาเรียน Data Science ตอนนี้หลักสูตร DADS หรือ MADT ก็ตามว่า “ผึ้งหนีไปลูก” ถ้ายังไม่พร้อมไปตั้งหลักก่อนแล้วมาเรียนยังทัน สำหรับเพื่อนๆที่เข้ามาเรียนแล้วอยากบอกทุกคนว่า “อย่าเพิ่งหนีไปลูก” (บอกกับตัวเองด้วย) เรายังสู้ไปด้วยกันมีอะไรก็เกาะกันไป ช่วยเหลือกันและกัน
ขอบคุณทุกเพื่อนๆทุกคนที่ยังคอยช่วยเหลือ รวมถึงอาจารย์และเจ้าหน้าที่ทุกคนจริงๆที่ทำให้รอดชีวิตจากการเรียนมาได้ และในเทอมที่ 2 นั้นเรื่องราวจะเป็นอย่างไร จะต้องเรียนอะไรบ้าง ขอให้ทุกคนติดตามกันต่อไปนะครับ
ตอนต่อไป เป็นตอนหลังจากที่ผมเรียนไป 1 ปีแล้วลองวิชาตัวเองดู เรียน Data Science 1 ปีแล้วนึกว่าเป็นนัมโดซานเลยลง Hackathon (เป็นไงล่ะ รอดไหมล่ะ)
ถ้าใครพึ่งเริ่มใหม่และมีความไม่ถนัดเลขและโค้ดเแบบผม แต่อยากเรียน Data Science ไม่อยากรอตอนต่อไปก็สามารถทักผมมาได้ที่ Facebook หรือ Linkedin เลยนะครับ
Something u don’t need to know:
