สมัครเรียนโทร. 085-350-7540 , 084-88-00-255 , ntprintf@gmail.com
# 5 Packages ที่ Data Engineers นิยมใช้งานในประจำ
การทำงานของ Data Engineers ในยุคสมัยนี้ไม่ได้เป็นเพียงการเคลื่อนย้ายข้อมูลจากจุดหนึ่งไปยังอีกจุดหนึ่ง แต่ยังรวมถึงการทำความสะอาดข้อมูล, การเตรียมข้อมูลให้พร้อมสำหรับการวิเคราะห์และการเรียนรู้ของเครื่องจักร (Machine Learning) ในบทความนี้ ผมจะขอนำเสนอ 5 packages ที่นิยมใช้ครอบคลุมในหลากหลายฟังก์ชันเหล่านี้ ซึ่งช่วยให้การทำงานของคุณเป็นเรื่องง่ายดายยิ่งขึ้น
Pandas เป็น library ที่มีชื่อเสียงของภาษา Python ออกแบบมาเพื่อการทำ Data manipulation และการวิเคราะห์ข้อมูล ด้วยโครงสร้างข้อมูลคุณภาพสูงเช่น DataFrame ทำให้การจัดการตารางข้อมูลหรือ Time series ทำได้ง่ายและรวดเร็ว
import pandas as pd
# การสร้าง DataFrame จากข้อมูลเบื้องต้น
data = {'name': ['John', 'Anna'], 'age': [28, 22]}
df = pd.DataFrame(data)
# หาค่าเฉลี่ยของอายุ
print(df['age'].mean())
การใช้ Pandas นั้นสามารถลดเวลาที่ใช้ไปกับการเขียนโค้ดสำหรับการจัดการข้อมูลดิบให้มีโครงสร้างที่ดี ทำให้ Data Engineers สามารถโฟกัสไปที่การวิเคราะห์และการได้มุมมองที่สำคัญจากข้อมูล
Apache Airflow เป็น platform ที่ใช้ในการกำหนดเส้นทางของการสตรีมและตารางข่ายวงจร (workflow orchestration) ที่เขียนด้วย Python โดยคุณสามารถกำหนดลำดับขั้นตอนและกำหนดเงื่อนไขเฉพาะเจาะจงสำหรับการประมวลผลและการเคลื่อนย้ายข้อมูลได้
from airflow import DAG
from airflow.operators.python_operator import PythonOperator
def my_function():
# เอกสารและวิธีการที่ Data Engineers ต้องดำเนินการ
pass
dag = DAG('my_dag', schedule_interval='@daily')
task = PythonOperator(
task_id='my_task',
python_callable=my_function,
dag=dag,
)
task.run()
การใช้งาน Airflow ช่วยให้ Data Engineers สามารถมีการจัดระเบียบงานและปรับขนาดการทำงานได้สำหรับระบบข้อมูลขนาดใหญ่
Dask เป็น library ที่ช่วยในการทำคำนวณขนาดใหญ่โดยใช้การทำงานขนาน (parallel computing) ที่เหมาะสำหรับงานที่มีข้อมูลขนาดใหญ่และต้องการปริมาณการคำนวณที่สูง
import dask.array as da
# สร้าง Dask array ที่มีข้อมูลสุ่มขนาด 10000x10000
x = da.random.random((10000, 10000), chunks=(1000, 1000))
# คำนวณค่าเฉลี่ย ในการทำงานที่แตกต่างกัน automate
mean = x.mean().compute()
print(mean)
ใช้ Dask ในการบริหารจัดการข้อมูลขนาดใหญ่ ช่วยให้สามารถทำงานได้คล่องตัวมากขึ้นโดยไม่ต้องพึ่งพา memory ของเครื่องเดียว
TensorFlow เป็น library ที่มีชื่อเสียงในการพัฒนา Neural Networks และ Machine Learning ช่วยให้ Data Engineers สามารถพัฒนา models ที่สามารถวิเคราะห์และทำนายข้อมูลในชุดข้อมูลขนาดใหญ่ได้
import tensorflow as tf
# สร้าง model พื้นฐาน
model = tf.keras.models.Sequential([
tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
tf.keras.layers.Dense(1)
])
model.compile(optimizer='adam', loss='mean_absolute_error')
# สร้างและฝึกสอนโมเดล
# train_data และ train_labels จะเป็นข้อมูลสำหรับการฝึกสอน
# model.fit(train_data, train_labels, epochs=10)
PySpark คือ Python API สําหรับ Spark ที่ช่วยให้สามารถเขียนโปรแกรม Spark ได้โดยใช้ Python มันทำให้การทำงานขนานโดยการกระจายข้อมูลและการประมวลผลที่เร็วซึ่งเหมาะสำหรับข้อมูลขนาดใหญ่
from pyspark.sql import SparkSession
# สร้าง Session สำหรับ PySpark
spark = SparkSession.builder.appName("example").getOrCreate()
# อ่านข้อมูลจากไฟล์ CSV
df = spark.read.csv("data.csv", header=True)
# การประมวลผลต่างๆ
df.groupBy("category").count().show()
การใช้ PySpark สามารถช่วยในการจัดการข้อมูลขนาดใหญ่ได้อย่างมีประสิทธิภาพ และขยายขีดความสามารถของ Spark ด้วยภาษา Python ที่ใช้กันอย่างแพร่หลาย
บทสรุปและวิจารณ์
ห้า packages ที่กล่าวมาข้างต้น เป็นเครื่องมือสำคัญใน toolkit ของ Data Engineer ทั้งในเรื่องของการจัดการข้อมูล การคำนวณแบบขนาน และการพัฒนาโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง ผ่านเครื่องมือเหล่านี้ Data Engineers สามารถทำงานได้รวดเร็ว มีประสิทธิภาพ และสามารถปรับใช้กับโครงการที่มีขนาดและความซับซ้อนที่แตกต่างกันได้
แนวทางในการใช้งาน packages จำเป็นต้องมีความเข้าใจทางเทคนิคและเลือกใช้ตามความเหมาะสมของโครงการ ประสบการณ์ในการทำงานกับข้อมูลจะช่วยให้การใช้เครื่องมือเหล่านี้เป็นเรื่องที่ง่ายและราบรื่นยิ่งขึ้น
หมายเหตุ: ข้อมูลในบทความนี้อาจจะผิด โปรดตรวจสอบความถูกต้องของบทความอีกครั้งหนึ่ง บทความนี้ไม่สามารถนำไปใช้อ้างอิงใด ๆ ได้ ทาง EPT ไม่ขอยืนยันความถูกต้อง และไม่ขอรับผิดชอบต่อความเสียหายใดที่เกิดจากบทความชุดนี้ทั้งทางทรัพย์สิน ร่างกาย หรือจิตใจของผู้อ่านและผู้เกี่ยวข้อง
หากเจอข้อผิดพลาด หรือต้องการพูดคุย ติดต่อได้ที่ https://m.me/expert.Programming.Tutor/
Tag ที่น่าสนใจ: data_engineers packages python pandas apache_airflow dask tensorflow pyspark machine_learning data_manipulation neural_networks parallel_computing workflow_orchestration
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