---
Data Science หรือวิทยาการข้อมูล เป็นหัวข้อฮอตฮิตในวงการไอทีและโปรแกรมมิ่ง ที่กำลังเป็นที่ต้องการอย่างมากในอุตสาหกรรมหลากหลายประเภท โดย Data Science นั้นเชื่อมโยงหลายสาขาวิชาด้วยกัน ได้แก่ สถิติ, คณิตศาสตร์, การเขียนโปรแกรม และความเข้าใจในแบบจำลองทางธุรกิจ เพื่อแยกแยะ และวิเคราะห์ข้อมูลอย่างมีความหมาย
โลกปัจจุบันนี้ข้อมูลคือราชา การเข้าใจได้ถึงวิธีรวบรวม จัดการ วิเคราะห์ และอธิบายข้อมูล สามารถนำไปสู่การตัดสินใจในการทำงานที่มีคุณภาพและรวดเร็วยิ่งขึ้น ไม่ว่าจะเป็นการปรับปรุงโปรเซสทางธุรกิจ ขยายกลยุทธ์การขาย หรือแม้แต่การพัฒนาผลิตภัณฑ์ใหม่ๆ ที่ตอบโจทย์ตลาดมากยิ่งขึ้น
สำหรับโปรแกรมเมอร์ หัวใจหลักของ Data Science คือ การเขียนโปรแกรมเพื่อการวิเคราะห์ข้อมูล โดยลักษณะของงานที่จะทำมีตั้งแต่การทำ Data Cleaning การจัดการข้อมูลที่ยุ่งเหยิงให้เป็นระเบียบ, Data Analysis การทำความเข้าใจข้อมูลผ่านการใช้เทคนิคต่างๆ เช่น การสร้างและการวิเคราะห์สถิติ, ไปจนถึง Machine Learning การเขียนโปรแกรมที่ช่วยให้คอมพิวเตอร์เรียนรู้จากข้อมูลเพื่อทำนายหรือตัดสินใจโดยไม่ต้องมีคนกำหนดรูปแบบหรือกฎเกณฑ์ไว้ล่วงหน้า
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.cluster import KMeans
# โหลดข้อมูล
customer_data = pd.read_csv('customer_data.csv')
# ทำการวิเคราะห์ K-Means Clustering เพื่อแบ่งกลุ่มลูกค้า
kmeans = KMeans(n_clusters=5)
customer_data['cluster'] = kmeans.fit_predict(customer_data[['age', 'annual_income']])
# ทำการแสดงผลแบบกราฟ
plt.scatter(customer_data['age'], customer_data['annual_income'], c=customer_data['cluster'])
plt.xlabel('Age')
plt.ylabel('Annual Income')
plt.show()
2. การทำนายยอดขายด้วย Time Series Analysis: การใช้ข้อมูลในอดีตเพื่อทำนายแนวโน้มการขายในอนาคต โดยอาจใช้ภาษา R ซึ่งมี package ที่เชี่ยวชาญในการทำ Time Series อย่าง `forecast`
ตัวอย่างโค้ดใน R:
library(forecast)
# โหลดข้อมูล
sales_data <- read.csv('sales_data.csv')
# แปลงข้อมูลให้เป็น time series
sales_ts <- ts(sales_data$total_sales, frequency=12)
# ทำนายแนวโน้มด้วยโมเดล ARIMA
fit <- auto.arima(sales_ts)
forecasted_sales <- forecast(fit)
# พล็อตกราฟทำนายยอดขาย
plot(forecasted_sales)
ที่ Expert-Programming-Tutor (EPT), นักเรียนจะได้พัฒนาทักษะการเขียนโปรแกรมสำหรับ Data Science อย่างเป็นขั้นเป็นตอน เรามีหลักสูตรที่ปูพื้นฐานให้แน่นและมั่นคง ตั้งแต่ Python พื้นฐานไปจนถึงการใช้งาน libraries สำหรับ Data Science เช่น pandas, NumPy ไปจนถึง Machine Learning กับ scikit-learn
การศึกษาที่ EPT ไม่เพียงแต่จะกระตุ้นให้นักเรียนได้สัมผัสกับภาษาโปรแกรมมิ่งยอดนิยม แต่พวกเขายังจะได้เรียนรู้แนวคิดและกลยุทธ์ที่ใช้งานได้จริงในโลก Data Science แวดวงนี้ไม่ได้มีแต่ข้อมูลแห้งๆ แต่ยังมีเรื่องราวที่น่าทึ่ง สถิติที่น่าสนใจ และแนวทางในการถ่ายทอดข้อมูลเหล่านั้นให้กลายเป็นบทเรียนที่เปี่ยมไปด้วยคุณค่า
หากคุณเป็นหนึ่งในผู้ที่ต้องการเปิดประตูสู่โอกาสใหม่ๆ ในโลกของข้อมูล มาร่วมเป็นส่วนหนึ่งของเราที่ Expert-Programming-Tutor และพบกับมิติใหม่ของการเขียนโปรแกรมที่ซึมซับได้มากยิ่งขึ้น จากข้อมูลที่คุณมีอยู่บนมือ!
หมายเหตุ: ข้อมูลในบทความนี้อาจจะผิด โปรดตรวจสอบความถูกต้องของบทความอีกครั้งหนึ่ง บทความนี้ไม่สามารถนำไปใช้อ้างอิงใด ๆ ได้ ทาง EPT ไม่ขอยืนยันความถูกต้อง และไม่ขอรับผิดชอบต่อความเสียหายใดที่เกิดจากบทความชุดนี้ทั้งทางทรัพย์สิน ร่างกาย หรือจิตใจของผู้อ่านและผู้เกี่ยวข้อง
หากเจอข้อผิดพลาด หรือต้องการพูดคุย ติดต่อได้ที่ https://m.me/expert.Programming.Tutor/
หากมีข้อผิดพลาด/ต้องการพูดคุยเพิ่มเติมเกี่ยวกับบทความนี้ กรุณาแจ้งที่ http://m.me/Expert.Programming.Tutor
085-350-7540 (DTAC)
084-88-00-255 (AIS)
026-111-618
หรือทาง EMAIL: NTPRINTF@GMAIL.COM