สมัครเรียนโทร. 085-350-7540 , 084-88-00-255 , ntprintf@gmail.com
ในยุคข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) ที่เรากำลังเผชิญอยู่นี้ การทำงานของ Data Scientists ถือเป็นหนึ่งในอาชีพที่มีความสำคัญและท้าทายอย่างมาก การวิเคราะห์ข้อมูลที่ครอบคลุมและลึกซึ้งต้องการเครื่องมือที่ช่วยให้การทำงานมีประสิทธิภาพ และมีเครื่องมือหลายตัวที่ถูกออกแบบมาเพื่อตอบสนองความต้องการเหล่านี้ ในบทความนี้ เราจะมาพูดถึง 5 เครื่องมือหลักที่ขาดไม่ได้สำหรับ Data Scientists เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน พร้อมด้วยตัวอย่างการใช้งาน (Use case) และสำหรับซอฟแวร์ที่มีที่มาเปิดเผย (open source) เราจะใช้โค้ดตัวอย่างเพื่อประกอบความเข้าใจ
Jupyter Notebook เป็นเครื่องมือที่ไม่อาจขาดไปได้สำหรับ Data Scientists ในเวลานี้ เพราะมันช่วยให้พวกเขาสามารถทำการทดลอง (experimentation) และให้ข้อมูลฟีดแบคได้อย่างรวดเร็ว ด้วย Jupyter, ผู้ใช้สามารถสร้างและแบ่งปันเอกสารที่มีโค้ด, สมการทางคณิตศาสตร์, การแสดงผล Visualization, และข้อความที่อธิบายได้
Use case
: สำหรับการแสดงข้อมูลความคืบหน้าของโครงการวิจัยทางสถิติ, Data Scientists สามารถใช้ Jupyter Notebook เพื่อพล็อตกราฟหรือแผนภูมิที่ช่วยให้เข้าใจได้ง่าย
# ตัวอย่างโค้ดใน Jupyter Notebook
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# สร้างข้อมูลสำหรับพล็อตกราฟ
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)
# พล็อตกราฟ
plt.plot(x, y)
plt.show()
Pandas เป็นไลบรารี่ที่ทรงพลังสำหรับภาษา Python ซึ่งเหมาะสำหรับการจัดการและวิเคราะห์ข้อมูลที่มีโครงสร้าง ทำให้สามารถทำงานกับข้อมูลในรูปแบบตารางได้อย่างสะดวกสบาย
Use case
: เมื่อต้องการทำ data cleaning หรือต้องการคำนวณค่าสถิติพื้นฐานจากชุดข้อมูล, Pandas ช่วยให้งานเหล่านี้ทำได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ
import pandas as pd
# อ่านข้อมูลจากไฟล์ CSV
df = pd.read_csv('data.csv')
# หาค่าเฉลี่ยของคอลัมน์ 'A'
average = df['A'].mean()
print(average)
Scikit-learn เป็นไลบรารี่สำหรับ Machine Learning ที่ใช้ใน Python มันมีชุดข้อมูลในตัวสำหรับการทดลอง, อัลกอริธึมการเรียนรู้ที่หลากหลาย, และเครื่องมือสำหรับการประเมินผลการทำงานของโมเดล
Use case
: สำหรับการวิเคราะห์ภาพลักษณ์ของลูกค้าจากข้อมูลการช้อปปิ้ง, Data Scientists อาจใช้ scikit-learn เพื่อทำการวิเคราะห์ cluster หรือการจำแนกกลุ่ม
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.datasets import make_blobs
# สร้างข้อมูลสมมติ
X, y = make_blobs(n_samples=300, centers=4, cluster_std=0.60, random_state=0)
# สร้างและฝึกรูปแบบ KMeans
kmeans = KMeans(n_clusters=4)
kmeans.fit(X)
# ทำนายกลุ่มข้อมูล
predicted_clusters = kmeans.predict(X)
TensorFlow และ Keras เป็นไลบรารี่สำหรับ Deep Learning ที่ใช้ใน Python โดยมาพร้อมกับความสามารถในการจัดการงานที่ซับซ้อนและมีการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่
Use case
: ในการสร้างโมเดลทำนายราคาหุ้น, Data Scientists อาจพัฒนาโมเดลการทำนายเวลาอนาคต (time series prediction) ด้วย TensorFlow และ Keras
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, LSTM
# สร้างโมเดลแบบ Sequential
model = Sequential()
# เพิ่มชั้น LSTM
model.add(LSTM(units=50, return_sequences=True))
model.add(LSTM(units=50))
# เพิ่มชั้น output
model.add(Dense(1))
# คอมไพล์โมเดล
model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')
Apache Spark เป็นเฟรมเวิร์กที่ช่วยให้การทำงานกับข้อมูลขนาดใหญ่ในระบบการจัดการข้อมูลแบบกระจาย (distributed data management system) ด้วย Spark, Data Scientists สามารถวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ได้โดยใช้เวลาน้อยลง
Use case
: เมื่อต้องการทำ real-time data processing จากแหล่งข้อมูลออนไลน์, Apache Spark สามารถให้ข้อได้เปรียบในการวิเคราะห์ข้อมูลที่มีปริมาณมากในเวลาจริง
from pyspark.sql import SparkSession
# สร้าง Spark session
spark = SparkSession.builder.appName('BigDataAnalysis').getOrCreate()
# อ่านข้อมูลจากไฟล์
df = spark.read.csv('hdfs:///data.csv', header=True, inferSchema=True)
# แสดงผล 5 แถวแรกของข้อมูล
df.show(5)
เครื่องมือเหล่านี้มีความสำคัญและมีบทบาทอย่างมากในการเปลี่ยนแปลงวิธีการทำงานของ Data Scientists ในปัจจุบัน เพราะมันไม่เพียงแต่ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการทำงานเท่านั้น แต่ยังช่วยให้ผู้ทำงานสามารถทดลองและนำเสนอผลลัพธ์ได้อย่างคล่องตัวและมีประสิทธิผลมากยิ่งขึ้น
การศึกษาและเรียนรู้เครื่องมือเหล่านี้เป็นทักษะสำคัญที่จำเป็นต่อการเป็น Data Scientists ที่มีคุณภาพ หากคุณเป็นหนึ่งที่มีความสนใจในการเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลก้าวหน้า อย่าลืมว่าการเรียนรู้และพัฒนาทักษะของคุณเป็นสิ่งที่ทำได้ตลอดเวลา และหากคุณมองหาสถานที่ที่ดีในการพัฒนาองค์ความรู้นี้อยู่ การศึกษาโปรแกรมต่างๆ ที่ช่วยส่งเสริมได้เป็นอย่างดี เป็นอีกทางเลือกหนึ่งที่คุณสามารถพิจารณาได้.
หมายเหตุ: ข้อมูลในบทความนี้อาจจะผิด โปรดตรวจสอบความถูกต้องของบทความอีกครั้งหนึ่ง บทความนี้ไม่สามารถนำไปใช้อ้างอิงใด ๆ ได้ ทาง EPT ไม่ขอยืนยันความถูกต้อง และไม่ขอรับผิดชอบต่อความเสียหายใดที่เกิดจากบทความชุดนี้ทั้งทางทรัพย์สิน ร่างกาย หรือจิตใจของผู้อ่านและผู้เกี่ยวข้อง
หากเจอข้อผิดพลาด หรือต้องการพูดคุย ติดต่อได้ที่ https://m.me/expert.Programming.Tutor/
Tag ที่น่าสนใจ: data_scientists jupyter_notebook pandas scikit-learn tensorflow keras apache_spark python machine_learning data_analysis deep_learning big_data programming data_visualization data_processing
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