<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
  "original_hash": "70d65aeddc06170bc1aed5b27805f930",
  "translation_date": "2025-09-05T21:41:55+00:00",
  "source_file": "1-Introduction/4-techniques-of-ML/assignment.md",
  "language_code": "th"
}
-->
# สัมภาษณ์นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล

## คำแนะนำ

ในบริษัทของคุณ ในกลุ่มผู้ใช้งาน หรือในหมู่เพื่อนหรือเพื่อนร่วมชั้น ลองพูดคุยกับใครสักคนที่ทำงานเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลมืออาชีพ เขียนเรียงความสั้น ๆ (500 คำ) เกี่ยวกับงานประจำวันของพวกเขา พวกเขาเป็นผู้เชี่ยวชาญเฉพาะด้าน หรือทำงานแบบ 'full stack'?

## เกณฑ์การประเมิน

| เกณฑ์ | ยอดเยี่ยม                                                                          | พอใช้                                                          | ต้องปรับปรุง         |
| ------ | ---------------------------------------------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------- | --------------------- |
|        | เรียงความมีความยาวที่ถูกต้อง พร้อมแหล่งอ้างอิงที่ชัดเจน และนำเสนอในรูปแบบไฟล์ .doc | เรียงความมีแหล่งอ้างอิงที่ไม่ชัดเจนหรือสั้นกว่าความยาวที่กำหนด | ไม่มีการนำเสนอเรียงความ |

---

**ข้อจำกัดความรับผิดชอบ**:  
เอกสารนี้ได้รับการแปลโดยใช้บริการแปลภาษา AI [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) แม้ว่าเราจะพยายามให้การแปลมีความถูกต้อง แต่โปรดทราบว่าการแปลอัตโนมัติอาจมีข้อผิดพลาดหรือความไม่แม่นยำ เอกสารต้นฉบับในภาษาดั้งเดิมควรถือเป็นแหล่งข้อมูลที่เชื่อถือได้ สำหรับข้อมูลที่สำคัญ แนะนำให้ใช้บริการแปลภาษาจากผู้เชี่ยวชาญ เราไม่รับผิดชอบต่อความเข้าใจผิดหรือการตีความที่ผิดพลาดซึ่งเกิดจากการใช้การแปลนี้