สมัครเรียนโทร. 085-350-7540 , 084-88-00-255 , ntprintf@gmail.com
Data Science หรือวิทยาการข้อมูลเป็นสาขาที่เติบโตอย่างรวดเร็วในโลกของเทคโนโลยี ความสำคัญของการวิเคราะห์ข้อมูลถูกยกระดับในทุกวงการธุรกิจ นักวิทยาการข้อมูลจึงเป็นอาชีพที่มีความต้องการสูง วันนี้เราจะมาดู 5 Python Libraries ที่เป็นกุญแจสำคัญในงาน Data Science กัน
NumPy หรือ Numerical Python คือไลบรารีที่ใช้งานกันอย่างแพร่หลายในการทำคณิตศาสตร์เชิงตัวเลขและ array ที่มีประสิทธิภาพสูง เป็นพื้นฐานสำคัญที่ไลบรารีอื่นๆ ใช้สร้างขึ้นต่อยอด เช่น pandas และ scikit-learn
import numpy as np
# สร้าง array 2 มิติ
data = np.array([[1, 2], [3, 4]])
# คำนวณ determinant
det = np.linalg.det(data)
print("Determinant:", det)
pandas เป็นไลบรารีที่ออกแบบมาเพื่อการจัดการข้อมูลในรูปแบบ DataFrame ซึ่งทำให้ดึงข้อมูล, ตัดแต่ง หรือแปลงรูปได้อย่างง่ายดาย
import pandas as pd
# สร้าง DataFrame
df = pd.DataFrame({
'A': [1, 2, 3],
'B': [4, 5, 6]
})
# เพิ่มคอลัมน์ใหม่
df['C'] = df['A'] + df['B']
print(df)
Matplotlib เป็นไลบรารีสำหรับการสร้างภาพกราฟิกและการแสดงข้อมูลแบบสองมิติที่สามารถปรับแต่งได้อย่างละเอียด
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# ข้อมูลสำหรับพล็อตกราฟ
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)
# สร้างกราฟ
plt.plot(x, y)
plt.show()
SciPy เป็นไลบรารีที่ใช้สำหรับการคำนวณทางวิทยาศาสตร์ เช่น การคำนวณเชิง integrate, การแก้สมการเชิงเส้น, การวิเคราะห์สัญญาณ
from scipy import integrate
# กำหนดฟังก์ชันที่ต้องการทำการ integrate
func = lambda x: x**2
result, _ = integrate.quad(func, 0, 1)
print("Integral of x^2 from 0 to 1:", result)
scikit-learn เป็นไลบรารีที่ได้รับความนิยมสำหรับงาน Machine Learning ให้การเข้าถึง algorithms ต่างๆ เช่น classification, regression และ clustering
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
# โหลดเซตข้อมูล
iris = datasets.load_iris()
X, y = iris.data, iris.target
# แบ่งข้อมูลสำหรับการฝึกและทดสอบ
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3)
# สร้างโมเดล
model = RandomForestClassifier()
model.fit(X_train, y_train)
# ทดสอบโมเดล
accuracy = model.score(X_test, y_test)
print(f'Accuracy: {accuracy:.2f}')
การใช้งานไลบรารีเหล่านี้ในงาน Data Science เป็นพื้นฐานของหลักสูตรที่ EPT พัฒนามาสำหรับนักเรียน ด้วยกรณีศึกษาจริงและการปฏิบัติมืออย่างเข้มข้น ผู้เรียนจะได้สัมผัสกับการใช้งานไลบรารีและแพ็คเกจเหล่านี้ในการแก้ปัญหาทางธุรกิจและการวิจัย โดยไม่จำเป็นต้องเป็นการขายแบบแข็ง แต่เป็นการชักนำให้เห็นความสำคัญของการเรียนรู้และต่อยอดความรู้เหล่านี้ในโลกปัจจุบันอย่างมีประสิทธิผล.
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_science numpy pandas matplotlib scipy scikit-learn programming machine_learning data_analysis data_visualization scientific_computing array_operations data_manipulation
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