สมัครเรียนโทร. 085-350-7540 , 084-88-00-255 , ntprintf@gmail.com
ในยุคของข้อมูลขนาดใหญ่และโลกที่เชื่อมต่อกันภายใต้เครือข่ายดิจิทัล เทคโนโลยีการวิเคราะห์ข้อมูลกลายเป็นส่วนสำคัญของวงการธุรกิจและวิทยาศาสตร์ ในฐานะ Data Scientist พื้นฐานที่ไม่ควรมองข้ามคือการใช้งาน Python ซึ่งเป็นภาษาโปรแกรมมิ่งที่นิยมใช้กันอย่างแพร่หลาย ทว่านอกเหนือจากเครื่องมือหลักอย่าง NumPy, Pandas, Matplotlib, SciPy, และ Scikit-learn ยังมี Libraries หลายตัวที่อาจจะยังไม่ค่อยโด่งดังแต่ก็มีความสามารถสูงในการช่วยงานวิทยาศาสตร์ข้อมูล
1. DaskDask คือเครื่องมือที่ทำให้งานวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่กลายเป็นเรื่องง่ายขึ้น มันช่วยให้คุณทำงานกับอาร์เรย์ขนาดใหญ่ที่ไม่สามารถเข้ากับหน่วยความจำได้ โดยประมวลผลแบบขนานบนเครื่องเดียวหรือข้ามหลายเครื่อง เหมาะสำหรับงานที่ต้องการความเร็วและประสิทธิภาพสูง
Sample Code:
import dask.array as da
x = da.random.random((10000, 10000), chunks=(1000, 1000))
y = x + x.T
z = y[::, 5000:].mean(axis=1)
result = z.compute()
Streamlit เป็น library ที่ช่วยให้นักวิทยาการข้อมูลสามารถสร้าง Web Apps ได้อย่างรวดเร็วและง่ายดาย โดยไม่จำเป็นต้องมีทักษะด้าน Front-end Development มากนัก ทำให้สามารถนำเสนองานวิเคราะห์ข้อมูลได้อย่างมืออาชีพและสะดวกสบาย
Sample Code:
import streamlit as st
import pandas as pd
import numpy as np
st.title('Simple Streamlit Example')
st.write("Here's our first attempt at using data to create a table:")
st.write(pd.DataFrame({
'first column': np.arange(1, 5),
'second column': np.power(np.arange(1, 5), 2)
}))
สำหรับการสร้าง visualizations ที่มีปฏิสัมพันธ์กับผู้ใช้งาน Bokeh เป็นตัวเลือกที่น่าสนใจ ซึ่งมันเป็นเครื่องมือในการสร้างกราฟิกแบบ Interactive สามารถนำไปใช้งานในเว็บได้ง่าย และมีความยืดหยุ่นสูง
Sample Code:
from bokeh.plotting import figure, output_file, show
output_file("lines.html")
p = figure(title="simple line example", x_axis_label='x', y_axis_label='y')
p.line([1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 2, 4, 5], legend_label="Temp.", line_width=2)
show(p)
Vaex เป็น library ที่ใช้ในการเขียนโปรแกรมเพื่อวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่แบบเรียลไทม์ ที่เหมาะสำหรับการทำงานกับ Big Data ด้วยการโหลดข้อมูลบางส่วนที่จำเป็นในความจำ ทำให้สามารถวิเคราะห์ได้เร็วและไม่ต้องรอโหลดข้อมูลทั้งหมด
Sample Code:
import vaex
df = vaex.open('my_big_data.hdf5')
df.plot(df.x, df.y, limits='99.7%')
Joblib คือ library ที่เน้นไปที่การประมวลผลพื้นฐาน เช่น caching และ parallel computing ที่จะช่วยให้การวิเคราะห์ข้อมูลที่มีความซับซ้อนสามารถทำได้ง่ายและเร็วขึ้น
Sample Code:
from joblib import Parallel, delayed
import math
def process(i):
return i * math.log(i)
result = Parallel(n_jobs=2)(delayed(process)(i) for i in range(10))
แต่ละ library ที่กล่าวมามีประโยชน์อย่างมากในการพัฒนาการวิเคราะห์ข้อมูลในด้านต่างๆ การที่ Data Scientist แสวงหาความรู้ใหม่ๆ และอัพเดทเครื่องมือในการทำงานเป็นสิ่งที่สำคัญ ผู้ที่สนใจอยากจะศึกษาและผลักดันความสามารถของตนเองในการเรียนรู้ข้อมูลบนโลกดิจิทัล ไม่ควรมองข้ามโอกาสในการเรียนรู้และพัฒนาฝีมือกับสถาบันที่เชี่ยวชาญอย่าง EPT หรือ Expert-Programming-Tutor ที่มุ่งหวังแบ่งปันความรู้และทักษะการเขียนโปรแกรมให้กับผู้เรียนในทุกระดับ เพื่อรับมือกับการทำงานในอนาคตและประกาศนียบัตรในโลกแห่งข้อมูลในยุคปัจจุบันนี้.
หมายเหตุ: ข้อมูลในบทความนี้อาจจะผิด โปรดตรวจสอบความถูกต้องของบทความอีกครั้งหนึ่ง บทความนี้ไม่สามารถนำไปใช้อ้างอิงใด ๆ ได้ ทาง EPT ไม่ขอยืนยันความถูกต้อง และไม่ขอรับผิดชอบต่อความเสียหายใดที่เกิดจากบทความชุดนี้ทั้งทางทรัพย์สิน ร่างกาย หรือจิตใจของผู้อ่านและผู้เกี่ยวข้อง
หากเจอข้อผิดพลาด หรือต้องการพูดคุย ติดต่อได้ที่ https://m.me/expert.Programming.Tutor/
Tag ที่น่าสนใจ: python data_scientist dask streamlit bokeh vaex joblib programming data_analysis web_apps visualization big_data parallel_computing
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