สมัครเรียนโทร. 085-350-7540 , 084-88-00-255 , ntprintf@gmail.com
ด้วยเทคโนโลยีที่เติบโตอย่างไม่หยุดยั้งและฐานข้อมูลที่มีขนาดใหญ่ขึ้นเรื่อยๆ อาชีพในสายงานวิทยาศาสตร์ข้อมูลหรือ Data Science กำลังเป็นที่ต้องการสูงสุดในตลาดงานทุกวันนี้ และภาษา Python ก็เป็นอีกหนึ่งเครื่องมือทรงพลังที่มืออาชีพในสายงานนี้ไม่ควรมองข้าม ด้วยความที่ Python เป็นภาษาเขียนโปรแกรมที่มีไลบรารีและแพ็กเกจที่รองรับการทำงานที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลอย่างมหาศาล วันนี้เราจะมาพูดถึง 5 Python Packages ที่ผู้ที่ทำงานในสายข้อมูลควรรู้จักไว้
1. Pandas: ยกระดับการจัดการข้อมูล
Pandas เป็นหนึ่งในแพ็กเกจพื้นฐานที่ใช้ในการจัดการและวิเคราะห์ข้อมูลที่ซับซ้อน Pandas ให้โครงสร้างข้อมูลที่เรียกว่า DataFrame ซึ่งทำให้การจัดการกับข้อมูลแบบตารางนั้นง่ายดาย เช่น การเข้าถึงข้อมูลแบบคอลัมน์, การคำนวณสถิติ, และการจัดเรียงข้อมูล
import pandas as pd
# การสร้าง DataFrame จาก Dictionary
data = {'Name': ['John', 'Emma'], 'Age': [28, 22]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
2. NumPy: คำนวณทางคณิตศาสตร์ขั้นสูง
NumPy (Numerical Python) เป็นแพ็กเกจที่มีฟังก์ชันทางคณิตศาสตร์มากมายเพื่อช่วยในการคำนวณข้อมูลที่มีปริมาณมากหรืองานวิทยาศาสตร์ NumPy มี array เป็นหลักที่ช่วยให้คำนวณทางเลขได้เร็วขึ้นและมีประสิทธิภาพ
import numpy as np
# การสร้าง NumPy array และการคำนวณ
data = np.array([1, 2, 3, 4])
print(np.mean(data)) # คำนวณค่าเฉลี่ย
3. Matplotlib: สร้างการแสดงข้อมูลเชิงภาพ
Matplotlib เป็นแพ็กเกจที่ใช้สำหรับการสร้างการแสดงผลเชิงภาพข้อมูลในหลายรูปแบบ เช่น กราฟแท่ง, กราฟเส้น และแผนภูมิพาย สิ่งนี้ช่วยให้ผู้วิเคราะห์สามารถนำเสนอข้อมูลได้ในรูปแบบที่เข้าใจง่าย
import matplotlib.pyplot as plt
# การสร้างกราฟเส้น
plt.plot([1, 2, 3, 4])
plt.ylabel('Numbers')
plt.show()
4. Scikit-learn: เรียนรู้จากข้อมูล
Scikit-learn เป็นแพ็กเกจที่มีฟังก์ชันการเรียนรู้ของเครื่องหรือ Machine Learning ซึ่งมีอัลกอริธึมหลากหลายสำหรับการสร้างโมเดลการทำนายและการวิเคราะห์ข้อมูล เช่น การจัดกลุ่ม (Clustering), การจำแนกประเภท (Classification) และ Regression
from sklearn import datasets
from sklearn import svm
# การสร้าง Classifier ด้วย SVM
iris = datasets.load_iris()
clf = svm.SVC(gamma='scale')
clf.fit(iris.data, iris.target)
# ทำนายข้อมูลใหม่
print(clf.predict([iris.data[0]]))
5. TensorFlow/Keras: ความสามารถในการสร้างโมเดล Deep Learning
TensorFlow และ Keras เป็นแพ็กเกจที่สำคัญสำหรับการสร้างโมเดลทาง AI โดยเฉพาะในส่วนของ Deep Learning ทั้งสองแพ็กเกจนี้ทำงานร่วมกันได้อย่างเป็นธรรมชาติ โดย TensorFlow เป็น Framework ที่มีความทรงพลังในการคำนวณเชิงตัวเลขและการสร้างกราฟการคำนวณ ในขณะที่ Keras ให้ API ที่ง่ายต่อการใช้งานเพื่อสร้างและการทดสอบโมเดล
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
# การสร้างโมเดลง่ายๆ ด้วย Keras
model = keras.Sequential([
keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])
model.compile(optimizer='adam',
loss='sparse_categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
# การฝึกโมเดล...
เหล่านี้คือเป็นเพียงห้าตัวอย่างของไลบรารีใน Python ที่ครอบคลุมงานที่เกี่ยวกับข้อมูลได้อย่างกว้างขวาง แม้ว่าจะมีไลบรารีอื่นๆ อีกมากมายที่คุณควรศึกษาและทดลองใช้ ทว่าการเริ่มต้นศึกษาจากไลบรารีเหล่านี้จะช่วยพัฒนาทักษะความเข้าใจในข้อมูลของคุณได้อย่างมีประสิทธิภาพ
การใช้แพ็กเกจเหล่านี้ให้เข้าถึงศักยภาพเต็มที่ไม่ใช่เรื่องง่าย แต่ด้วยความพยายามและแนวทางการเรียนรู้ที่ถูกต้อง คุณสามารถก้าวไปสู่ก้าวข้างหน้าในสายงานได้รายการวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่มีความต้องการสูงมากในปัจจุบัน และสถาบัน EPT เราเข้าใจในความท้าทายนี้และมีหลักสูตรที่ออกแบบมาเพื่อให้คุณสามารถบรรลุเป้าหมายในอาชีพวิทยาศาสตร์ข้อมูลของคุณ ณ ที่นี้ เราขอตั้งใจเป็นพันธมิตรที่จะดึงทักษะและศักยภาพของคุณให้เติบโตอย่างเต็มเปี่ยมในการเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่โดดเด่นในอนาคต
หมายเหตุ: ข้อมูลในบทความนี้อาจจะผิด โปรดตรวจสอบความถูกต้องของบทความอีกครั้งหนึ่ง บทความนี้ไม่สามารถนำไปใช้อ้างอิงใด ๆ ได้ ทาง EPT ไม่ขอยืนยันความถูกต้อง และไม่ขอรับผิดชอบต่อความเสียหายใดที่เกิดจากบทความชุดนี้ทั้งทางทรัพย์สิน ร่างกาย หรือจิตใจของผู้อ่านและผู้เกี่ยวข้อง
หากเจอข้อผิดพลาด หรือต้องการพูดคุย ติดต่อได้ที่ https://m.me/expert.Programming.Tutor/
Tag ที่น่าสนใจ: python_packages data_science pandas numpy matplotlib scikit-learn tensorflow keras machine_learning deep_learning
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