สมัครเรียนโทร. 085-350-7540 , 084-88-00-255 , ntprintf@gmail.com
ในยุคของข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) นี้ ผู้ที่ทำงานในสาย Data Science และ Data Analytics ต้องมีอาวุธคู่กายเพื่อวิเคราะห์ จัดการ และสร้างมูลค่าจากข้อมูลอันมหาศาล หนึ่งในอาวุธที่สำคัญคือภาษาโปรแกรมมิ่ง Python ที่มีทั้งความยืดหยุ่นและ library มากมายที่รองรับการทำงานเกี่ยวกับข้อมูล ในบทความนี้เราจะมาพูดถึง 5 Python packages ที่จะเพิ่มประสิทธิภาพให้กับเหล่านักวิเคราะห์ข้อมูล
1. PandasPandas เป็นหนึ่งใน packages ที่ไม่พูดถึงไม่ได้เลยสำหรับการทำงานกับข้อมูลในรูปแบบตารางหรือ Time Series Data หัวใจหลักของมันคือ DataFrame ที่ช่วยให้การจัดการและการวิเคราะห์ข้อมูลทำได้ง่ายดาย เช่น การนำเข้าข้อมูล, การจัดการกับข้อมูลหาย (Missing Data), การทำ Pivot tables หรือการเขียนคำสั่ง SQL style
import pandas as pd
# สร้าง DataFrame จาก CSV
df = pd.read_csv('data.csv')
# ดูข้อมูลห้าแถวแรก
print(df.head())
NumPy คือพื้นฐานของหลายๆ packages ใน Python ที่ทำงานกับ Scientific Computing มันมีเอกลักษณ์ในเรื่องของ numpy array ที่แสดงถึงการจัดเก็บข้อมูลในรูปแบบที่เหมาะกับการคำนวณทางคณิตศาสตร์ โดยเฉพาะ Linear Algebra ซึ่งมีความสำคัญสูงในการวิเคราะห์ข้อมูล
import numpy as np
# สร้าง array ขนาด 2x3 ด้วยค่า 0
zeros_array = np.zeros((2,3))
print(zeros_array)
เมื่อพูดถึงการแสดงผลข้อมูลในรูปแบบภาพกราฟิกหรือชาร์ท Matplotlib คือทางเลือกที่ดีที่สุด มันช่วยให้สามารถ customise กราฟได้อย่างหลากหลาย เช่น การสร้าง bar plots, histograms, scatter plots ซึ่งช่วยให้เข้าใจข้อมูลและสรุปผลได้ชัดเจนยิ่งขึ้น
import matplotlib.pyplot as plt
# สร้างข้อมูลสำหรับ plot
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)
# สร้าง Line plot
plt.plot(x, y)
plt.show()
สำหรับงานที่เกี่ยวข้องกับ Machine Learning หรือการประมวลผลข้อมูลอย่างซับซ้อน Scikit-learn เป็นคำตอบที่ยอดเยี่ยม มันมี algorithms สำหรับ classification, regression และ clustering ที่พร้อมใช้งานมีทั้งการให้คะแนนแบบ cross-validation และเครื่องมือทางสถิติอื่นๆ
from sklearn.cluster import KMeans
# สร้าง dataset
X = np.random.rand(100, 2)
# สร้าง KMeans model และ Train
kmeans = KMeans(n_clusters=3)
kmeans.fit(X)
# ทำนายกลุ่มข้อมูล
predicted_clusters = kmeans.predict(X)
เมื่อเข้าสู่ยุคของ Deep Learning และ Neural Networks, TensorFlow และ Keras (ที่ตอนนี้ถูกรวมเข้ากับ TensorFlow) เป็น library ที่ไม่สามารถมองข้ามได้ เพราะมันจัดการกับการสร้าง การเรียนรู้ และการประเมินประสิทธิภาพของโมเดลที่มีความซับซ้อนได้อย่างดีเยี่ยม
import tensorflow as tf
# สร้างและ Compile model ง่ายๆ ใน Keras
model = tf.keras.models.Sequential([
tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
tf.keras.layers.Dropout(0.2),
tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])
model.compile(optimizer='adam',
loss='sparse_categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
การแสดงศักยภาพของตัวเองในสายอาชีพ Data ได้อย่างเต็มที่ จำเป็นต้องมีความรู้และเข้าใจในการใช้เครื่องมือเหล่านี้ Python packages ต่างๆที่กล่าวมานี้เป็นเพียงจุดเริ่มต้น แต่ศักยภาพในการใช้งานก็ขึ้นอยู่กับทักษะและความคิดสร้างสรรค์ของนักวิเคราะห์เอง การศึกษาและพัฒนาทักษะการเขียนโค้ดอย่างต่อเนื่อง เช่น ที่ EPT จะช่วยเปิดประตูสู่โอกาสใหม่ๆ และลึกซึ้งในพลังของข้อมูลที่อยู่รอบตัวเรา
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 data_analytics pandas numpy matplotlib scikit-learn tensorflow keras machine_learning deep_learning neural_networks
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