ยุคสมัยของการวิเคราะห์ข้อมูลและ Data Science กำลังก้าวไปอย่างรวดเร็ว และการทำความเข้าใจในเครื่องมือที่จำเป็นสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลเป็นสิ่งจำเป็นยิ่ง หนึ่งในภาษาโปรแกรมมิ่งยอดนิยมที่ใช้กันในวงการ Data Science นั้นคือ Python ด้วยความที่ Python มี libraries มากมายที่ช่วยในการวิเคราะห์ข้อมูล วันนี้เราจะมาพูดถึง 5 libraries ที่เหมาะสมที่สุดในการเพิ่มเข้าไปใน Data Science Toolkit ของคุณ
1. Pandas
ไม่พูดถึงไม่ได้เลยสำหรับ library ตัวแรกที่ชื่อ Pandas ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งที่ขาดไม่ได้ของ Data Scientist ทุกคน ด้วยความสามารถในการจัดการข้อมูลรูปแบบตาราง (DataFrame) ทำให้การทำงานกับข้อมูลหลายมิติเป็นเรื่องง่าย ตัวอย่างของการใช้งาน Pandas คือการอ่านข้อมูลจากไฟล์ CSV เข้ามาเพื่อทำการวิเคราะห์ดังนี้:
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')
print(df.head())
2. NumPy
NumPy หรือ Numeric Python คือ library ที่ให้ความสามารถในการทำงานกับอาเรย์หลายมิติอย่างรวดเร็วและง่ายดาย ทุก operation ที่จำเป็นในการคำนวณทางคณิตศาสตร์บนอาเรย์หรือเมทริกซ์สามารถทำได้ด้วย NumPy ตัวอย่างการใช้ NumPy อย่างง่าย คือการสร้างอาเรย์และคำนวณค่าเฉลี่ย:
import numpy as np
data = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(np.mean(data))
3. Matplotlib
หากพูดถึงการสร้างการแสดงผลทางกราฟิกของข้อมูล Matplotlib ทำหน้าที่นี้ได้อย่างดีเยี่ยม สามารถสร้างได้ตั้งแต่แผนภูมิง่ายๆ ไปจนถึง Visualization ที่ซับซ้อน การเริ่มต้นใช้งาน Matplotlib ไม่ยาก เช่น การสร้าง Line Chart:
import matplotlib.pyplot as plt
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 3, 2, 3, 4]
plt.plot(x, y)
plt.show()
4. Scikit-learn
Scikit-learn เป็น library ชั้นนำสำหรับ Machine Learning ที่ให้คุณเข้าถึง Algorithms ต่างๆ อย่างง่ายดาย ตั้งแต่การจัดกลุ่ม (clustering) ไปจนถึงการจำแนกประเภท (classification) ตัวอย่างของการใช้ Scikit-learn ในการฝึกสอนโมเดลการจำแนกประเภทคือ:
from sklearn.svm import SVC
from sklearn import datasets
iris = datasets.load_iris()
X, y = iris.data, iris.target
model = SVC()
model.fit(X, y)
5. TensorFlow
สุดท้ายและไม่น้อยหน้าคือ TensorFlow, library ที่พัฒนาโดย Google สำหรับ deep learning ที่สามารถใช้งานได้ทั้งกับ CPU และ GPU ด้วยการใช้งานที่หลากหลายและรองรับงานที่ซับซ้อน TensorFlow เป็นที่นิยมอย่างมากในการสร้างโมเดลทางด้านการเรียนรู้ของเครื่อง ตัวอย่างการสร้างโมเดลด้วย TensorFlow:
import tensorflow as tf
model = tf.keras.models.Sequential([
tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
tf.keras.layers.Dropout(0.2),
tf.keras.layers.Dense(10)
])
model.compile(optimizer='adam',
loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
metrics=['accuracy'])
model.fit(X_train, y_train, epochs=5)
การผสานรวมเครื่องมือเหล่านี้เข้าไปใน Toolkit สำหรับวิเคราะห์ข้อมูลและพัฒนาโมเดลการเรียนรู้ของคุณจะช่วยให้คุณสามารถเข้าถึงประสิทธิภาพที่สูงขึ้นและขยายขอบเขตของการทำงานได้อย่างมาก ทั้งนี้ความรู้และความเข้าใจในการใช้เครื่องมือเหล่านี้จะเป็นพื้นฐานที่สำคัญสำหรับผู้ที่สนใจหรือกำลังทำงานในสาขา Data Science และเป็นจุดเริ่มต้นที่ดีในการพัฒนาทักษะเหล่านี้ผ่านการศึกษาเพิ่มเติม เช่น การเรียนรู้และทดลองใช้งานจริงโดยยกตัวอย่างโปรเจกต์ที่มีความท้าทาย ซึ่งสถาบันอบรมด้านการเขียนโปรแกรมมที่มีคุณภาพเช่น EPT สามารถช่วยคุณได้ พวกเขามีหลักสูตรที่ครอบคลุมทั้งทฤษฎีและแนวปฏิบัติเพื่อพัฒนาทักษะการใช้งาน libraries เหล่านี้ให้มีประสิทธิภาพและตอบสนองต่อความต้องการของคุณในโลก Data Science ยุคใหม่ได้อย่างแท้จริง
หมายเหตุ: ข้อมูลในบทความนี้อาจจะผิด โปรดตรวจสอบความถูกต้องของบทความอีกครั้งหนึ่ง บทความนี้ไม่สามารถนำไปใช้อ้างอิงใด ๆ ได้ ทาง EPT ไม่ขอยืนยันความถูกต้อง และไม่ขอรับผิดชอบต่อความเสียหายใดที่เกิดจากบทความชุดนี้ทั้งทางทรัพย์สิน ร่างกาย หรือจิตใจของผู้อ่านและผู้เกี่ยวข้อง
หากเจอข้อผิดพลาด หรือต้องการพูดคุย ติดต่อได้ที่ https://m.me/expert.Programming.Tutor/
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