สมัครเรียนโทร. 085-350-7540 , 084-88-00-255 , ntprintf@gmail.com
เมื่อเอ่ยถึง Data Science หลายคนอาจนึกถึงการวิเคราะห์ข้อมูลในรูปแบบขนาดใหญ่ (Big Data) ที่ไม่จำกัดเฉพาะตัวเลข แต่ยังรวมไปถึงข้อความ, ภาพ, เสียง, และข้อมูลที่สลับซับซ้อนอื่นๆ ด้วยเทคโลยีที่ล้ำสมัยและอัลกอริธึมที่ฉลาดขึ้น เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลจึงเป็นสิ่งที่คนในวงการ Data Science จำเป็นต้องใช้เพื่อไขข้อมูลและสร้างความเข้าใจที่ลึกซึ้งผ่านมุมมองที่หลากหลาย
ในบทความนี้ เราจะพูดถึง 5 Data Science Tools ที่ได้รับความนิยมและถูกนำไปใช้กันอย่างแพร่หลาย ทั้งในหมู่นักวิเคราะห์ข้อมูลมืออาชีพและนักศึกษาที่เรียนรู้ในด้านนี้ โดยที่แต่ละเครื่องมือมีคุณสมบัติเฉพาะตัวที่ตอบโจทย์การทำงานแตกต่างกันออกไป ถ้าพร้อมแล้ว ไปดูกันว่ามีเครื่องมือใดบ้าง
Python คือภาษาการเขียนโปรแกรมที่เข้าถึงได้ง่ายและมีห้องสมุด (Libraries) สำหรับ Data Science มากมาย เช่น NumPy, Pandas, Matplotlib และ SciPy ที่ช่วยให้การคำนวณและการวิเคราะห์ข้อมูลเป็นไปอย่างราบรื่น เข้าถึงได้ทั้งมือใหม่และมืออาชีพ
ตัวอย่างการใช้งาน Python ใน Data Science:
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')
print(df.describe())
R เป็นภาษาโปรแกรมและสภาพแวดล้อมสำหรับคณิตศาสตร์สถิติและกราฟิก ซึ่งรองรับการทำงานหลายๆ ด้าน ยกตัวอย่างเช่นการจัดการข้อมูล, การคำนวณสถิติ, และการสร้างกราฟิก
ตัวอย่างการใช้งาน R ใน Data Science:
library(ggplot2)
data <- read.csv('data.csv')
ggplot(data, aes(x=variableX, y=variableY)) + geom_point()
Tableau มักถูกนำมาใช้เพื่อทำการวิเคราะห์และแสดงผลข้อมูลแบบจัดภูมิ ซึ่งทำได้อย่างงามและสามารถทำความเข้าใจได้อย่างรวดเร็ว มีระบบการจัดการที่สามารถสร้างแดชบอร์ดและรายงานที่เป็นปฏิสัมพันธ์ได้
Jupyter Notebook เป็นแอปพลิเคชันเว็บที่อนุญาตการสร้างและแชร์เอกสารที่มีโค้ด, สมการ, การแสดงภาพและข้อความอธิบาย นิยมใช้โดยนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสำหรับการทำงานร่วมกันและการสร้
TensorFlow เป็นไลบรารีที่พัฒนาโดย Google สำหรับการเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning) มีประสิทธิภาพในการจัดการและการคำนวณที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลขนาดใหญ่และมีความซับซ้อนอย่าง machine learning models
การเขียนโปรแกรมเป็นทักษะพื้นฐานที่สำคัญในการทำ Data Science และเครื่องมือที่กล่าวมานี้ให้คุณสมบัติที่หลากหลายและความเจาะจงต่อหลายประเภทของงาน การศึกษาโปรแกรมเหล่านี้ให้คล่องแคล่วสามารถเข้าถึงและวิเคราะห์ข้อมูลได้ดียิ่งขึ้น สำหรับใครที่สนใจที่จะเข้าสู่โลกของ Data Science หรือต้องการพัฒนาทักษะการเขียนโปรแกรมด้วยเครื่องมือเหล่านี้ การเรียนรู้ที่รักษ์วัณโรคที่เหมาะสมอย่างที่ EPT (Expert-Programming-Tutor) ถือเป็นจุดเริ่มต้นที่ดีที่จะช่วยก้าวไปสู่เป้าหมายของคุณในโลกแห่งข้อมูลที่กว้างใหญ่และเต็มไปด้วยโอกาสนี้!
หมายเหตุ: ข้อมูลในบทความนี้อาจจะผิด โปรดตรวจสอบความถูกต้องของบทความอีกครั้งหนึ่ง บทความนี้ไม่สามารถนำไปใช้อ้างอิงใด ๆ ได้ ทาง EPT ไม่ขอยืนยันความถูกต้อง และไม่ขอรับผิดชอบต่อความเสียหายใดที่เกิดจากบทความชุดนี้ทั้งทางทรัพย์สิน ร่างกาย หรือจิตใจของผู้อ่านและผู้เกี่ยวข้อง
หากเจอข้อผิดพลาด หรือต้องการพูดคุย ติดต่อได้ที่ https://m.me/expert.Programming.Tutor/
Tag ที่น่าสนใจ: data_science_tools python r tableau jupyter_notebook tensorflow programming_language data_analysis machine_learning deep_learning
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