สมัครเรียนโทร. 085-350-7540 , 084-88-00-255 , ntprintf@gmail.com
ในโลกของ Data Science การมีเครื่องมือที่ดีสามารถช่วยให้นักวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analysts) และนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล (Data Scientists) สามารถทำงานของพวกเขาได้อย่างมีประสิทธิภาพ หนึ่งในเครื่องมือที่มีอำนาจและยืดหยุ่นได้มากที่สุดคือบรรดา command line tools ที่มีอยู่ภายในระบบปฏิบัติการของเครื่องคอมพิวเตอร์
1. awk`awk` เป็นเครื่องมือที่ทรงพลังสำหรับการประมวลผลข้อมูลข้อความในรูปแบบของ column และตัวอักษร ในโลกของ Data Science, `awk` สามารถใช้ในการกรองหรือทำการแปลงข้อมูลในไฟล์ที่มีโครงสร้าง เช่น CSV หรือ TSV.
*ตัวอย่างโค้ด:*
awk -F, '{ print $1 }' data.csv
ในตัวอย่างนี้, `-F,` กำหนดให้ข้อมูลที่ถูกแยกด้วย comma และ `{ print $1 }` บอก `awk` ให้พิมพ์ข้อมูลใน column แรก.
2. sed`sed` (stream editor) เป็นเครื่องมือที่ใช้สำหรับการแก้ไขข้อมูลในไฟล์ข้อความอย่างรวดเร็วผ่าน command line. นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถใช้ `sed` เพื่อเปลี่ยนข้อความหรือข้อมูลในไฟล์โดยไม่ต้องเปิดไฟล์นั้น.
*ตัวอย่างโค้ด:*
sed 's/old-text/new-text/g' data.txt
ที่นี่ `s/old-text/new-text/g` คือคำสั่งสำหรับการแทนที่ `old-text` ด้วย `new-text` ในไฟล์ `data.txt`.
3. grep`grep` เป็นเครื่องมือที่ใช้สำหรับการค้นหาข้อความหรือ patterns ในไฟล์ข้อความ. สำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล, `grep` มีประโยชน์เมื่อทำการวิเคราะห์ล็อกไฟล์หรือชุดข้อมูลเพื่อค้นหาข้อมูลที่เกี่ยวข้อง.
*ตัวอย่างโค้ด:*
grep "error" logfile.log
คำสั่งนี้ค้นหาคำว่า "error" ภายในไฟล์ `logfile.log`.
4. cut`cut` เป็นเครื่องมือที่ใช้สำหรับการตัด (cut) ข้อมูลจากไฟล์ข้อความ. บ่อยครั้งที่ใช้ในการแยกข้อมูลออกจาก column เฉพาะในไฟล์ข้อความที่มีโครงสร้าง.
*ตัวอย่างโค้ด:*
cut -d ',' -f 2 data.csv
ในตัวอย่างนี้, `-d ','` ระบุ delimiter เป็น comma และ `-f 2` บ่งชี้ให้แสดงเฉพาะข้อมูลที่อยู่ใน column สอง.
5. sort`sort` ให้ความสามารถในการเรียงลำดับข้อมูลในไฟล์ข้อความ. ในการวิเคราะห์ข้อมูล, การเรียงลำดับข้อมูลอาจเป็นขั้นตอนสำคัญในการเตรียมข้อมูลก่อนทำการวิเคราะห์เพิ่มเติม.
*ตัวอย่างโค้ด:*
sort -n -k 2 data.txt
`-n` บอก `sort` ให้เรียงลำดับตามตัวเลขและ `-k 2` ระบุว่าจะเรียงลำดับข้อมูลตาม column ที่สอง.
ในการรับมือกับข้อมูลขนาดใหญ่หรือการทำงานที่ซับซ้อน, การรวม command line tools ที่กล่าวมานี้เข้ากับสคริปต์อาจช่วยเพิ่มความสะดวกและลดเวลาในการทำงาน. นอกจากนี้, ข้อดีของ command line tools คือไม่จำเป็นต้องใช้ส่วนต่อประสานผู้ใช้กราฟิก (GUI), ทำให้สามารถดำเนินการผ่าน remote server ได้ง่ายๆ ผ่าน SSH ทำให้เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการทำงานในสภาพแวดล้อมที่มีทรัพยากรจำกัด.
ในการเรียนรู้วิธีการรวมเครื่องมือเหล่านี้ลงในกระบวนการวิเคราะห์ข้อมูล, การเข้าห้องเรียนเสมือนจริงหรือหาคอร์สออนไลน์ที่เน้นทักษะ command line ที่ EPT สามารถเป็นตัวเลือกที่ดีที่จะเปิดโลกใหม่แห่งการเรียนรู้ด้าน Data Science ให้กับคุณ. อย่าลืมว่าในโลกของการวิเคราะห์ข้อมูล, ความเข้าใจในการจัดการและการดึงข้อมูล คือพื้นฐานสำคัญที่สร้างขึ้นเป็นอาชีพที่แข็งแกร่งได้.
หมายเหตุ: ข้อมูลในบทความนี้อาจจะผิด โปรดตรวจสอบความถูกต้องของบทความอีกครั้งหนึ่ง บทความนี้ไม่สามารถนำไปใช้อ้างอิงใด ๆ ได้ ทาง EPT ไม่ขอยืนยันความถูกต้อง และไม่ขอรับผิดชอบต่อความเสียหายใดที่เกิดจากบทความชุดนี้ทั้งทางทรัพย์สิน ร่างกาย หรือจิตใจของผู้อ่านและผู้เกี่ยวข้อง
หากเจอข้อผิดพลาด หรือต้องการพูดคุย ติดต่อได้ที่ https://m.me/expert.Programming.Tutor/
Tag ที่น่าสนใจ: command_line_tools data_science awk sed grep cut sort text_processing data_analysis
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