สมัครเรียนโทร. 085-350-7540 , 084-88-00-255 , ntprintf@gmail.com
ในยุคของข้อมูลที่เพิ่มขึ้นแบบก้าวกระโดดนี้ Data Scientist กลายเป็นหนึ่งในสายอาชีพที่ได้รับความนิยมและมีความต้องการสูงในตลาดแรงงานทั่วโลก แต่การเป็น Data Scientist ที่เก่งและเชี่ยวชาญไม่ใช่เรื่องง่าย ผู้ที่สนใจต้องเดินทางผ่านพื้นฐานวิชาการหลายด้าน ซึ่งก่อให้เกิดคำถามว่า "เริ่มต้นจากใด เพื่อสู่จุดหมายที่เป็น Data Scientist?"
หัวใจสำคัญของสายงาน Data Scientist คือความแข็งแกร่งในด้านคณิตศาสตร์และสถิติ เพื่อทำความเข้าใจข้อมูล (Data) อย่างถ่องแท้ และสามารถนำเสนอข้อมูลเหล่านั้นในรูปแบบที่มีประโยชน์ได้ วิชาที่ควรเริ่มต้นศึกษาอาทิเช่น พีชคณิตเชิงเส้น (Linear Algebra), แคลคูลัส (Calculus), สถิติ (Statistics) และความน่าจะเป็น (Probability).
ตัวอย่างการนำคณิตศาสตร์ไปประยุกต์ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลสามารถง่ายต่อการเข้าใจ ได้แก่ การใช้เทคนิคการการหาค่าเฉลี่ย (mean), การวัดความแปรปรวน (variance) หรือการเรียนรู้วิธีการทำ normalization และ standardization ที่เป็นขั้นตอนพื้นฐานในการเตรียมข้อมูลก่อนทำการวิเคราะห์ที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้น.
การวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analysis) คือ ศาสตร์ที่ใช้ในการแปลงข้อมูลดิบ ให้กลายเป็นข้อมูลที่มีความหมาย โดยการใช้ซอฟต์แวร์หรือเครื่องมือต่างๆ เช่น Python, R, SQL, Excel และอื่นๆ การศึกษาภาษาการพัฒนาโปรแกรมสำหรับการวิจัยข้อมูล เช่น Python และการเรียนรู้เกี่ยวกับไลบรารีการวิเคราะห์ข้อมูลหลักๆ เช่น Pandas, NumPy และ Matplotlib เป็นสิ่งสำคัญ.
ตัวอย่างการสนทนากับข้อมูลอย่างง่ายผ่าน Python สามารถจะมองเห็นการทำงานของ pandas เมื่อต้องการโหลดข้อมูลและสำรวจข้อมูลเบื้องต้น:
import pandas as pd
# โหลดข้อมูลจาก CSV
df = pd.read_csv('data.csv')
# ดูข้อมูลห้าแถวแรก
print(df.head())
# การแสดงสถิติพื้นฐาน
print(df.describe())
เนื่องจาก Data Scientist มักจะต้องทำงานกับข้อมูลขนาดใหญ่ที่อาจจะมีโครงสร้างที่ซับซ้อน เข้าใจและสามารถใช้งานหลักการของวิทยาการคอมพิวเตอร์ เช่น การจัดการฐานข้อมูล (Database Management), โครงสร้างข้อมูล (Data Structures), และอัลกอริธึม (Algorithms) ถือว่าเป็นความสามารถสำคัญ.
การแก้ไขปัญหาบางอย่างได้ทุกวันนี้ด้วยโครงสร้างข้อมูลเช่น:
# เก็บข้อมูลด้วย Dictionary
customer_data = {
'Name': 'John Doe',
'Balance': 1200.75,
'Transactions': [250.0, -100.25, 300.00]
}
# การเข้าถึงข้อมูล
print(customer_data['Name'])
print(customer_data.get('Balance'))
# การปรับปรุงข้อมูล
customer_data['Balance'] += 200.00 # เพิ่มเงิน
print(customer_data.get('Balance'))
การเรียนรู้ของเครื่องเป็นพื้นฐานที่จะสร้างระบบที่สามารถเรียนรู้และสร้างแบบจำลองจากข้อมูลได้ การมีความเข้าใจหลักการของ machine learning algorithms เช่น regression, classification, clustering, และ neural networks คือหนทางสู่การสร้างแบบจำลองที่มีประสิทธิภาพ.
ตัวอย่างการสร้างแบบจำลองการทำนายราคาบ้าน:
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# สมมุติว่า X คือข้อมูลที่เกี่ยวกับพื้นที่บ้านและ Y คือราคาบ้าน
X = [[1200], [1500], [1800]] # ขนาดพื้นที่ในตารางฟุต
Y = [300000, 350000, 400000] # ราคาบ้าน
# สร้างและฝึกฝนโมเดล
model = LinearRegression()
model.fit(X, Y)
# ทำนายราคาบ้าน
predicted_price = model.predict([[2000]])
print(predicted_price) # Output: [441666.66666667]
การกลายเป็น Data Scientist ที่มีความสามารถและชำนาญไม่จำเป็นต้องดำเนินการทั้งหมดด้วยตัวคุณเอง สถาบันการศึกษาและหลักสูตรออนไลน์มีอยู่มากมายที่จะช่วยเตรียมคุณพร้อมสำหรับการเป็น Data Scientist หนึ่งในนั้นคือ EPT ที่มุ่งมั่นในการพัฒนาทักษะและพื้นฐานวิชาการให้กับผู้เรียน และเตรียมพวกเขาให้พร้อมสำหรับการเปลี่ยนแปลงและการตลาดงานในอนาคต.
ในที่สุด สิ่งสำคัญคือการมีทัศนคติที่ถูกต้องต่อการเรียนรู้และการปรับตัว เพราะโลกของข้อมูลนั้นไม่หยุดนิ่ง และ Data Scientist ที่ดีควรจะมีความกระหายในความรู้ใหม่ๆ เสมอไป.
หมายเหตุ: ข้อมูลในบทความนี้อาจจะผิด โปรดตรวจสอบความถูกต้องของบทความอีกครั้งหนึ่ง บทความนี้ไม่สามารถนำไปใช้อ้างอิงใด ๆ ได้ ทาง EPT ไม่ขอยืนยันความถูกต้อง และไม่ขอรับผิดชอบต่อความเสียหายใดที่เกิดจากบทความชุดนี้ทั้งทางทรัพย์สิน ร่างกาย หรือจิตใจของผู้อ่านและผู้เกี่ยวข้อง
หากเจอข้อผิดพลาด หรือต้องการพูดคุย ติดต่อได้ที่ https://m.me/expert.Programming.Tutor/
Tag ที่น่าสนใจ: data_scientist คณิตศาสตร์ สถิติ การวิเคราะห์ข้อมูล python การเรียนรู้ของเครื่อง machine_learning linear_algebra calculus statistics probability data_analysis database_management algorithms programming_language
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
Copyright (c) 2013 expert-programming-tutor.com. All rights reserved. | 085-350-7540 | 084-88-00-255 | ntprintf@gmail.com