สมัครเรียนโทร. 085-350-7540 , 084-88-00-255 , ntprintf@gmail.com
การเรียนรู้ Data Science ที่ดีสามารถเกิดขึ้นได้ทั้งในห้องเรียนและผ่านการปฏิบัติจริง โดยโครงการ Open-Source ถือได้ว่าเป็นแหล่งความรู้ที่สำคัญอย่างหนึ่ง ซึ่งเปิดโอกาสให้ผู้เรียนมีปฏิสัมพันธ์กับโค้ดจริงและเข้าใจการทำงานของแอปพลิเคชันในระดับที่ลึกกว่าเดิม ในบทความนี้ เราจะสำรวจ 5 โปรเจ็ค Open-Source ที่จะช่วยให้คุณเรียนรู้ Data Science ได้ดียิ่งขึ้น
1. Scikit-learnหนึ่งในไลบรารีที่ได้รับความนิยมมากที่สุดในภาษา Python สำหรับเรียนรู้เครื่องจักร (Machine Learning) คือ Scikit-learn โปรเจกต์นี้จัดเต็มไปด้วยอัลกอริธึมและการทดลองที่สามารถช่วยให้คุณได้สัมผัสกับการวิเคราะห์ข้อมูล การจำแนกประเภท (Classification), การถดถอย (Regression), การจัดกลุ่ม (Clustering) และอื่นๆ
Usecase: การพัฒนาโมเดลเพื่อคาดการณ์ราคาบ้านโดยใช้ข้อมูลจริง กำหนดให้มีการกำหนดคุณลักษณะต่างๆ และการประเมินโมเดลผ่านการใช้ Scikit-learn เพื่อการทำนายที่มีประสิทธิภาพ 2. Pandasการทำงานกับข้อมูลมีความสำคัญอย่างมากใน Data Science และ Pandas เป็นไลบรารีที่แทบจะเป็นตัวเลือกแรกๆ สำหรับการวิเคราะห์และจัดการข้อมูล ด้วยโครงสร้างข้อมูลที่ทรงพลังเช่น DataFrame และ Series
Usecase: หนึ่งใน usecase ที่นิยมคือการทำความสะอาดข้อมูล (Data Cleaning) เช่นการจัดการกับค่าที่หายไป, การเปลี่ยนแปลงรูปแบบข้อมูล, และการรวมข้อมูลจากแหล่งที่ต่างกัน ให้พร้อมสำหรับการวิเคราะห์ต่อไป 3. TensorFlowไลบรารีนี้เป็นส่วนหนึ่งของโครงการนำเสนอโดย Google และมีส่วนสำคัญในการพัฒนาโมเดลด้าน Deep Learning TensorFlow มีความเข้ากันได้กว้างและมีชุมชนที่ให้การสนับสนุนเป็นอย่างดี
Usecase: การสร้างและการทดสอบโมเดล Neural Networks สำหรับการจำแนกประเภทรูปภาพ การวิเคราะห์อารมณ์ของข้อความ หรือการทำนายลำดับเวลาทางการเงิน 4. Matplotlibการสร้างภาพเชิงประกอบเป็นส่วนสำคัญในการนำเสนอข้อมูลที่เราได้วิเคราะห์ และ Matplotlib เป็นกระดานวาดภาพของ Data Science ไลบรารีนี้ช่วยให้สร้างแผนภูมิและกราฟได้อย่างหลากหลาย
Usecase: การเริ่มต้นอาจรวมถึงการสร้างกราฟเส้น, แผนภูมิแท่ง, หรือแผนที่ความร้อนเพื่อแสดงความสัมพันธ์ในข้อมูลที่ซับซ้อน 5. Jupyter Notebooksไม่ใช่ไลบรารี, แต่ Jupyter Notebook เป็นสภาพแวดล้อมการพัฒนาที่สามารถใช้เขียนโค้ดไปพร้อมกับการทำโน้ต เป็นเครื่องมือที่เยี่ยมเพื่อเรียนรู้และจดจำทางไกล
Usecase: การชี้แจงวัตถุประสงค์ของการวิเคราะห์, การเขียนโค้ด, การขึ้นรูปข้อมูลการวิเคราะห์, และการแสดงผลที่ได้ ทั้งนี้สามารถแบ่งปันกับผู้อื่นได้ง่ายดายการศึกษาและปฏิวัติผ่านโปรเจ็คเหล่านี้ไม่เพียงแต่อุดมไปด้วยทรัพยากรและความรู้เท่านั้น, แต่ยังช่วยเสริมทักษะการทำงานร่วมกับอื่นๆ และการเข้าใจลึกซึ้งถึงหลักการทำงานของ Data Science ในโลกจริง ซึ่งทั้งหมดนี้เป็นส่วนที่สำคัญในการพัฒนาฝีมือด้านการเขียนโปรแกรมที่คุณจะได้เรียนรู้และประสบการณ์ถ้าคุณต้องการดำเนินการศึกษาในสนามของ Data Science อย่างจริงจังและมีประสิทธิผล.
หมายเหตุ: ข้อมูลในบทความนี้อาจจะผิด โปรดตรวจสอบความถูกต้องของบทความอีกครั้งหนึ่ง บทความนี้ไม่สามารถนำไปใช้อ้างอิงใด ๆ ได้ ทาง EPT ไม่ขอยืนยันความถูกต้อง และไม่ขอรับผิดชอบต่อความเสียหายใดที่เกิดจากบทความชุดนี้ทั้งทางทรัพย์สิน ร่างกาย หรือจิตใจของผู้อ่านและผู้เกี่ยวข้อง
หากเจอข้อผิดพลาด หรือต้องการพูดคุย ติดต่อได้ที่ https://m.me/expert.Programming.Tutor/
Tag ที่น่าสนใจ: open-source_projects data_science scikit-learn pandas tensorflow matplotlib jupyter_notebooks machine_learning data_analysis deep_learning python programming_environment
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