อาชีพ Real Estate Analyst กูรูอ่านเกมอสังหาฯ ด้วยตัวเลข

อาชีพ Real Estate Analyst กูรูอ่านเกมอสังหาฯ ด้วยตัวเลข

สวัสดีครับน้องๆ นักเรียนทุกคน! วันนี้ Education for Success จะพาไปเจาะลึก อาชีพ Real Estate Analyst กูรูตัวเลขที่อ่านเกมอสังหาฯ ได้ขาด ฟังดูแล้วอาจไม่ฮิตเท่าเกมเมอร์หรือยูทูบเบอร์ แต่บอกเลยว่ากำลังเป็นดาวรุ่งพุ่งแรงสุดๆ ในยุค PropTech & Data‑Driven Society! ถ้าน้องยังงงๆ ว่า ‘ต้องเรียนต่ออะไร? เริ่มตรงไหน?’ ไม่ต้องห่วง มาลุยไปด้วยกัน!

---

1. ทำไม “Real Estate Analyst” ถึงน่าโดน 🔥

1. ข้อมูลทะลักแบบ Big Data

   • ทุกตึก คอนโด ที่ดิน มีตัวเลข ราคา โลเกชัน ยอดเช่า วิ่งเข้าระบบตลอด 24 ชม. ใครแปลงข้อมูลเป็นคำตอบได้ = คนสำคัญของทีมลงทุน

2. เทรนด์ดิจิทัล & PropTech บูมรัวๆ

   • สตาร์ตอัปอสังหาฯ ผุดเป็นดอกเห็ด ตั้งแต่แอปเช่าคอนโดถึงแพลตฟอร์ม VR พาเดินบ้าน น้องที่เข้าใจทั้งอสังหาและเทคโนโลยี = แต้มต่อโหดมาก

3. เม็ดเงินไหลข้ามประเทศ

   • นักลงทุนสิงคโปร์ จีน ยุโรป มาซื้อคอนโดในกรุงเทพฯ เต็มไปหมด Real‑Estate Analyst ที่อ่านเทรนด์โลกได้เลยกลายเป็น ‘โค้ชส่วนตัว’ ของเงินทุนยักษ์จากต่างชาติ

4. สายกรีนมาแรง

   • ตึกต้องประหยัดพลังงาน ลดคาร์บอน ใครวิเคราะห์ข้อมูลสิ่งแวดล้อมเหล่านี้ได้ไวก็ได้เปรียบ!

---

2. 10‑Step Roadmap สู่การเป็น Real Estate Analyst

STEP	What to Do	Trainer Tip
1 ส่องตัวเองก่อน	ชอบเลขไหม? คลั่งแผนที่รึเปล่า? ตื่นเต้นกับกราฟหรือไม่?	ให้คะแนนตัวเอง 1–5 เรื่องเลข / เศรษฐศาสตร์ / IT / Present
2 เลือกวิชา ม.ปลาย ให้ปัง	เลขเพิ่มเติม, Econ, คอม, ภูมิศาสตร์	ถ้ามีชมรมแผนที่ (GIS) หรือเขียนโค้ด มีโอกาสรีบสมัคร!
3 สร้าง Analyst Toolkit	Excel ขั้นเทพ → Python (pandas) → SQL พื้นฐาน	ลองโค้ดง่ายๆ ทุกวัน วันละ 20 นาที
4 ไล่เช็กเรียนต่อคณะในฝัน	ไทยก็มีนะ BBA (Real Estate) – Chulalongkorn Business + Real‑Estate – Thammasat Urban & Real‑Estate Dev. – KMITL ถ้าฝันไกล BSc in Real Estate, NUS (Singapore) BSc Econ (Real Estate), LSE (UK) MIT Center for Real Estate (grad)	เข้าเว็บคณะ โหลดแผนการเรียนมานั่งดู
5 วางแผนวิชาเรียนในมหาลัย	ปี 1 ปูพื้นเลข & บัญชี ปี 3 เจาะ Valuation, GIS	ใช้สเปรดชีตทำ “แผนที่หน่วยกิต” กันพลาด
6 สะสม Certificate ยามปิดเทอม	Couresa > Real Estate, ARGUS, basic CFA	หนึ่งใบต่อหนึ่งปิดเทอม—ไม่เหนื่อยเกินไป
7 เล่นของจริงกับ Data Set	โหลดราคาคอนโด กทม. แล้วทำกราฟเทียบ BTS vs MRT	อัปขึ้น GitHub หรือ Medium โชว์ผลงาน!
8 ฝึกงานให้ไว	โบรกเกอร์ คอนซัลต์ หรือ REIT	ไปขอล่วงหน้า 6 เดือน—ที่ดีๆ คิวแน่น
9 ขัดเกลาสกิลพรีเซนต์	Toastmasters, แข่งเคสสตัดดี้	อัดคลิป 3 นาที อธิบายดีลอสังหาฯ ให้เพื่อนฟัง
10 รีวิวยุทธศาสตร์ทุก 6 เดือน	โลกเปลี่ยนไว! อัปเดต AI, Blockchain อสังหา	หา ‘พี่เลี้ยง’ หรือ Mentor ประจำตัว

---

3. Time‑Line ตัวอย่างเรียนต่อ 4 ปีจบ ความรู้แน่นปึ้ก!

• ตอนนี้‑ม.6: ปูพื้นเลข, หัด Excel, ดู YouTube เรื่อง PropTech

• ปี 1: Stat, Accounting, Intro Real Estate → ฝึกทำ Dashboard ง่ายๆ

• ปี 2: Finance, Econometrics, Valuation → ปิดเทอมสอบ ARGUS + ฝึกงาน

• ปี 3: GIS, Investment Analysis, Sustainable Building → เขียนรายงานโพสต์ลง Medium

• ปี 4: โปรเจกต์วิเคราะห์ตึกมิกซ์ยูส, เตรียมสอบ CFA Lv. 1 → เซ็นสัญญางานเลย!

---

4. เคล็ดลับการทำงานในฐานะนักวิเคราะห์อสังหาริมทรัพย์

1. เชื่อมต่อ PropTech APIs & Data Feeds
   สมัครใช้งานผู้ให้บริการข้อมูลอสังหา (เช่น Zillow, REIDI, Real Capital Analytics) และดึงข้อมูลผ่าน REST‑API เข้าสู่ workflow ของคุณแบบอัตโนมัติ จะได้ข้อมูลราคา ข้อมูลเช่า และเทรนด์ตลาดที่อัปเดตตลอดเวลา

2. สร้าง & ปรับใช้โมเดลทำนาย
   ใช้ไลบรารี Python (scikit‑learn, TensorFlow) ฝึกโมเดล regression หรือ time‑series กับข้อมูลประวัติราคา จากนั้น deploy เป็น web service (Flask หรือ FastAPI) ให้ทีมงานกรอกพารามิเตอร์ทรัพย์สินแล้วดูพยากรณ์ราคาได้ทันที

3. อัตโนมัติรายงานด้วย Notebooks & Dashboards
   พัฒนา Jupyter Notebook ที่ตั้งแต่ทำความสะอาดข้อมูลจนสร้างกราฟ แล้วใช้ nbconvert แปลงเป็น HTML/PDF อัตโนมัติ หรือสร้าง dashboard โต้ตอบได้ด้วย Streamlit หรือ Plotly Dash ให้ทีม non‑tech ใช้งานง่าย

4. เก่ง GIS & Mapping บนคลาวด์
   ใช้แพลตฟอร์ม GIS ออนไลน์ (Google Earth Engine, ArcGIS Online) มาซ้อนแผนที่โซน นำข้อมูลประชากร และระบบขนส่ง เขียนสคริปต์ AI วิเคราะห์ภาพดาวเทียม เพื่อจับการก่อสร้างใหม่หรือพื้นที่สีเขียวที่เปลี่ยนไป

5. ใช้ AI‑Driven Document Intelligence
   ใช้บริการ OCR+NLP (AWS Textract, Azure Form Recognizer หรือ OpenAI GPT) สกัดข้อมูลสำคัญจากสัญญาเช่า เอกสารสินเชื่อ หรือรายงาน PDF ลดเวลาพิมพ์ข้อมูลลงอย่างมหาศาล

6. อัปสกิลด้วย Micro‑credentials ออนไลน์
   ลงคอร์สสั้นๆ บน Coursera, Udacity, DataCamp เช่น “Machine Learning for Time Series” หรือ “Spatial Data Science” สะสมควบคู่กับใบรับรองอุตสาหกรรม (ARGUS, CFA Level 1) เพื่อให้ทั้งทักษะด้านโดเมนและเทคนิคคมขึ้น

7. เชื่อมต่อในชุมชนออนไลน์ PropTech & AI
   เข้าร่วมกลุ่ม LinkedIn, Reddit (เช่น r/RealEstateData) หรือฟอรัม AI ต่างๆ แข่งขัน Kaggle ด้วยชุดข้อมูลอสังหา การสร้างเครือข่ายแบบ virtual ช่วยเปิดมุมมองใหม่ๆ และโอกาสร่วมมือ

8. ตั้ง Real‑Time Alerts & วิเคราะห์ Sentiment
   สร้างสคริปต์ Python ดึงข่าวและโพสต์โซเชียลมีเดียมาเก็บ วิเคราะห์ sentiment ด้วย NLP แล้วตั้งแจ้งเตือน (Slack, อีเมล, SMS) เมื่อคำว่า “foreclosure” หรือ “market crash” พุ่งขึ้น

9. ทดลอง No‑Code/Low‑Code AI Tools
   เล่น Microsoft Power BI AI visuals (เช่น Key Influencers, Decomposition Tree) หรือ Google AutoML Tables เพื่อดูว่า feature ไหนส่งผลต่อราคาทรัพย์สินมากที่สุด โดยไม่ต้องเขียนโค้ดหนัก

10. เข้าร่วมสัมมนา & Webinar ออนไลน์
    แนะนำให้สละเวลาไตรมาสละ 1 ครั้ง เข้าฟัง PropTech Summit หรือ Webinar ด้าน AI in Real Estate ดูเดโม่เทคโนโลยีใหม่ๆ (ตรวจอาคารด้วยโดรน, VR Property Tour, blockchain deeds) ก่อนมันจะเป็นเทรนด์หลัก

---

5. Q&A

• “ผมไม่เก่งเลข ทำได้ไหม?”
  ได้สิ! เดี๋ยวนี้ซอฟต์แวร์คำนวณแทนเยอะ ขอแค่เข้าใจตรรกะและกล้าถาม Google

• “ต้องบินไปเรียนเมืองนอกมั้ย?”
  ไม่จำเป็น แต่มหาลัยต่างประเทศเปิดมุมมองและคอนเนกชัน ถ้ามีงบจัดไป ถ้างบน้อยแลกเปลี่ยนสั้นๆ ก็ช่วยได้

• “งานนี้จะโดน AI แย่งไหม?”
  ถ้าน้องปรับตัว ทำโมเดล + ตีความ + เล่าเรื่องได้ AI ก็กลายเป็นผู้ช่วย ไม่ใช่คู่แข่ง

---

6. Weekly Action List

1. ฟังพอดคาสต์ PropTech 1 ตอน แล้วจด 1 ประโยคเด็ด

2. ติดตามข่าวและบทวิเคราะห์จากแหล่งข้อมูลอสังหาริมทรัพย์ที่เชื่อถือได้ Condonewb วิเคราะห์ตลาดอสังหา, Facebook community group, ศูนย์ข้อมูลอสังหาริมทรัพย์, The Standard > อสังหาริมทรัพย์

3. ลิสต์ 3 คณะไทย 3 คณะต่างประเทศที่สนใจเรียนต่อ ใส่เกณฑ์รับตรงไว้

4. ลองทำกราฟราคาเช่าแมนชั่นแถวโรงเรียน ด้วย Google Sheets

5. DM รุ่นพี่ เช่น พี่ใน LinkedIn ที่ทำงาน JLL หรือ CBRE ขอคุย 15 นาที

---

สรุปส่งท้าย

อสังหาฯ ไม่ได้เป็นแค่ตึก มันคือ ข้อมูล + เม็ดเงิน + เมืองในอนาคต ถ้าน้องอยากสร้าง Skylines ของกรุงเทพฯ ผ่านตัวเลขบนหน้าจอคอม…

เริ่ม roadmap วันนี้ แล้วไปเจอกันบนเวทีนักวิเคราะห์อสังหาริมทรัพย์รุ่นใหม่!
edu- เอาใจช่วยสุดแรงงงง 💖✌️