สมัครเรียนโทร. 085-350-7540 , 084-88-00-255 , ntprintf@gmail.com
# 5 Python Projects สั้นๆ เพื่อทำวิทยานิพนธ์ปริญญาตรี
Python เป็นภาษาโปรแกรมมิ่งที่กำลังได้รับความนิยมอย่างสูงในหมู่นักศึกษาวิทยาการคอมพิวเตอร์ ด้วยความยืดหยุ่น, ชุดคำสั่งที่อ่านเข้าใจง่าย และ library มากมายที่พร้อมช่วยเหลือในการพัฒนาโปรเจ็คต์ จึงไม่น่าแปลกใจที่ Python ถูกเลือกมาใช้เป็นภาษาหลักในการทำวิทยานิพนธ์ปริญญาตรี ในบทความนี้ ผมจะแนะนำ 5 โปรเจ็คต์ Python ที่เหมาะสำหรับนักศึกษาที่ต้องการหาไอเดียในการทำวิทยานิพนธ์
บทนำ
ห้องสมุดเป็นศูนย์กลางของความรู้ และการมีระบบที่สามารถจัดการข้อมูลหนังสือและผู้ใช้งานได้อย่างชาญฉลาดจะช่วยปรับปรุงการใช้งานให้มีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น
วัตถุประสงค์
โปรเจ็คต์นี้สังเกตการณ์การทำงานของระบบการจัดการห้องสมุด ซึ่งรวมถึงการเข้าถึงข้อมูลหนังสือ, การยืมและการคืนหนังสือ รวมไปถึงการสร้างระบบแนะนำหนังสือสำหรับผู้ใช้
Usecase
- การจัดเรียงข้อมูลหนังสือตามหมวดหมู่
- ระบบยืมและคืนหนังสือตาม QR Code
- การแนะนำหนังสือตามประวัติยืมของผู้ใช้
ตัวอย่างโค้ด
import pandas as pd
# ระบบการจัดการห้องสมุด
class LibraryManagementSystem:
def __init__(self):
self.books_db = pd.DataFrame()
def add_book(self, book_id, book_title, category):
new_book = {'book_id': book_id, 'book_title': book_title, 'category': category}
self.books_db = self.books_db.append(new_book, ignore_index=True)
def borrow_book(self, book_id, user_id):
# โค้ดสำหรับการยืมหนังสือ
pass
def return_book(self, book_id, user_id):
# โค้ดสำหรับการคืนหนังสือ
pass
# ตัวอย่างการใช้งานระบบ
library_system = LibraryManagementSystem()
library_system.add_book(1, 'Python Programming', 'Computer Science')
library_system.borrow_book(1, 'U001')
library_system.return_book(1, 'U001')
บทนำ
ข้อมูลอุณหภูมิเป็นปัจจัยสำคัญที่สะท้อนถึงสภาพการเปลี่ยนแปลงของสิ่งแวดล้อม การสร้างโปรเจ็คต์ที่สามารถวิเคราะห์และทำนายอุณหภูมิจะช่วยให้เราเข้าใจมิติของปัญหาโลกร้อน
วัตถุประสงค์
สร้างโปรแกรมที่สามารถวิเคราะห์ข้อมูลอุณหภูมิจากหลากหลายแหล่งและใช้การเรียนรู้ของเครื่อง(machine learning)เพื่อทำนายอุณหภูมิในอนาคต
Usecase
- การรวบรวมข้อมูลอุณหภูมิจาก API ของ NASA
- การใช้ machine learning เพื่อทำนายอุณหภูมิในอนาคต
- การสร้างกราฟแสดงผลทางสถิติของอุณหภูมิ
ตัวอย่างโค้ด
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression
import matplotlib.pyplot as plt
# โหลดข้อมูลอุณหภูมิ
temperature_data = pd.read_csv('global_temperature_data.csv')
# เตรียมข้อมูลสำหรับการวิเคราะห์
# ...
# สร้างและฝึกโมเดลการทำนายอุณหภูมิ
model = LinearRegression()
# ...
# ทำนายและพล็อตกราฟอุณหภูมิ
predicted_temperature = model.predict(X_test)
plt.plot(X_test, predicted_temperature, label='Predicted Temperature')
# ...
บทนำ
การจัดการเวลาและงานส่วนตัวเป็นทักษะที่สำคัญซึ่งผู้คนส่วนใหญ่ต้องการพัฒนา แอปพลิเคชันที่ช่วยให้ผู้ใช้สามารถปรับปรุงการจัดการเวลาและงานของตนได้เป็นสิ่งที่น่าตื่นเต้น
วัตถุประสงค์
สร้างแอปพลิเคชันที่ช่วยให้ผู้ใช้วางแผน บันทึก และติดตามงานส่วนตัวได้อย่างง่ายดาย พร้อมฟีเจอร์การแจ้งเตือนและการวิเคราะห์การใช้เวลา
Usecase
- การสร้างรายการงานและกำหนดเวลา
- การซิงค์ข้อมูลกับ cloud เพื่อการใช้งานข้ามแพลตฟอร์ม
- การวิเคราะห์ประสิทธิภาพการใช้เวลาของผู้ใช้
ตัวอย่างโค้ด
from datetime import datetime
import sqlite3
# ระบบการจัดการงานและเวลาส่วนบุคคล
class PersonalTaskManager:
def __init__(self, db_path):
self.conn = sqlite3.connect(db_path)
# สร้างตารางข้อมูลถ้ายังไม่มี
def add_task(self, task_name, deadline):
# เพิ่มงานใหม่ลงในฐานข้อมูล
pass
def complete_task(self, task_id):
# ทำเครื่องหมายงานว่าเสร็จสิ้น
pass
# ตัวอย่างการใช้งานระบบ
task_manager = PersonalTaskManager('tasks.db')
task_manager.add_task('Finish writing article', datetime(2023, 1, 25))
task_manager.complete_task(1)
บทนำ
ความรู้สึกและอารมณ์เป็นส่วนหนึ่งที่สะท้อนถึงปฏิกิริยาของผู้คน การสามารถวิเคราะห์ความรู้สึกจากข้อความเป็นเครื่องมือที่มีคุณค่าในหลากหลายอุตสาหกรรม
วัตถุประสงค์
สร้างเครื่องมือที่สามารถวิเคราะห์ความรู้สึกจากข้อความ(deployment) ที่ใช้งานได้จริง พร้อมกับการให้คะแนนความรู้สึก (Positive, Neutral, Negative)
Usecase
- การวิเคราะห์ความรู้สึกจากรีวิวสินค้า
- การประเมินความรู้สึกของลูกค้าจากข้อความบนโซเชียลมีเดีย
- การให้คะแนนความรู้สึกอัตโนมัติสำหรับการศึกษาวิจัย
ตัวอย่างโค้ด
from textblob import TextBlob
# ฟังก์ชันวิเคราะห์ความรู้สึก
def analyze_sentiment(text):
analysis = TextBlob(text)
polarity = analysis.sentiment.polarity
if polarity > 0:
return 'Positive'
elif polarity == 0:
return 'Neutral'
else:
return 'Negative'
# ตัวอย่างการใช้งาน
text = "I love this product, it works great!"
sentiment = analyze_sentiment(text)
print(f"The sentiment of the text is: {sentiment}")
บทนำ
ระบบแนะนำเป็นหนึ่งในฟีเจอร์ที่ผู้สร้างแพลตฟอร์มสตรีมมิ่งหลายท่านเป็นต้องมี เนื่องจากสามารถนำเสนอเนื้อหาที่ตรงตามความชื่นชอบของผู้ใช้แต่ละคนได้
วัตถุประสงค์
พัฒนาระบบที่สามารถแนะนำภาพยนตร์ให้กับผู้ใช้งานโดยอาศัยข้อมูลจากการเรียนรู้ของเครื่องและวิทยาศาสตร์ข้อมูล
Usecase
- การเรียนรู้และวิเคราะห์ประวัติการชมภาพยนตร์ของผู้ใช้
- การใช้งานแอลกอริทึม Collaborative Filtering สำหรับการแนะนำภาพยนตร์
- การปรับปรุงระบบแนะนำภาพยนตร์โดยใช้ข้อเสนอแนะจากผู้ใช้งาน
ตัวอย่างโค้ด
from surprise import Dataset, Reader
from surprise import KNNBasic
# โหลดข้อมูลรีวิวภาพยนตร์
data = Dataset.load_builtin('ml-100k')
trainset = data.build_full_trainset()
# สอนข้อมูลโมเดลระบบแนะนำภาพยนตร์
sim_options = {'name': 'cosine', 'user_based': True}
algorithm = KNNBasic(sim_options=sim_options)
algorithm.fit(trainset)
# ทำนายและแนะนำภาพยนตร์
# ...
สรุปได้ว่าการทำวิทยานิพนธ์โดยใช้โปรแกรม Python เป็นทางเลือกที่ดีสำหรับนักศึกษา เพราะสามารถใช้ศักยภาพของ Python ไปในหลายโดเมนการศึกษาได้ พร้อมกับการส่งเสริมทักษะการคิดวิเคราะห์และการแก้ปัญหา หวังว่าไอเดียที่เรานำเสนอไปจะถูกนำไปพัฒนาและสร้างสรรค์สิ่งใหม่ๆ ในวิทยานิพนธ์ที่ไม่เพียงแต่จะให้ความรู้ทางวิชาการ แต่ยังสามารถนำไปใช้ประโยชน์ได้จริงในสังคมปัจจุบันและอนาคตด้วย.
หมายเหตุ: ข้อมูลในบทความนี้อาจจะผิด โปรดตรวจสอบความถูกต้องของบทความอีกครั้งหนึ่ง บทความนี้ไม่สามารถนำไปใช้อ้างอิงใด ๆ ได้ ทาง EPT ไม่ขอยืนยันความถูกต้อง และไม่ขอรับผิดชอบต่อความเสียหายใดที่เกิดจากบทความชุดนี้ทั้งทางทรัพย์สิน ร่างกาย หรือจิตใจของผู้อ่านและผู้เกี่ยวข้อง
หากเจอข้อผิดพลาด หรือต้องการพูดคุย ติดต่อได้ที่ https://m.me/expert.Programming.Tutor/
Tag ที่น่าสนใจ: python projects programming library_management_system data_analysis personal_task_manager sentiment_analysis movie_recommendation_system machine_learning api web_development text_analysis
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