สมัครเรียนโทร. 085-350-7540 , 084-88-00-255 , ntprintf@gmail.com
ในโลกของวิทยาการข้อมูล (Data Science) การเลือกใช้เครื่องมือที่เหมาะสมสำหรับการทำงานเป็นสิ่งสำคัญที่จะช่วยให้ Data Scientist มือใหม่สามารถวิเคราะห์ข้อมูลและได้ผลลัพธ์ที่ต้องการได้อย่างมีประสิทธิภาพ วันนี้เราจะมาแนะนำ 5 tools ยอดนิยมที่ควรรู้จักซึ่งจะมาพร้อมกับตัวอย่างการใช้งานแบบคร่าวๆ เพื่อให้เห็นภาพการทำงานในแบบที่ Data Scientist จะใช้เป็นประจำ
Python เป็นภาษาโปรแกรมมิ่งที่ได้รับความนิยมสูงสุดในด้านวิทยาการข้อมูล เนื่องจากมีไลบรารีที่หลากหลายที่พัฒนามาสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลเช่น NumPy, pandas, Matplotlib และ Scikit-learn
ตัวอย่างการใช้ pandas ในการวิเคราะห์ข้อมูล
import pandas as pd
# โหลดข้อมูลจากไฟล์ CSV
data = pd.read_csv('example.csv')
# แสดงหัวข้อของข้อมูล (columns)
print(data.columns)
# คำนวณค่าเฉลี่ยของข้อมูล
print(data.mean())
R คือภาษาโปรแกรมมิ่งที่ถูกสร้างมาโดยเฉพาะสำหรับการวิเคราะห์สถิติและกราฟิกส์ มันมีแพ็คเกจมากมายเช่น ggplot2 และ dplyr ที่ช่วยให้การทำงานกับข้อมูลเป็นเรื่องง่าย
ตัวอย่างการใช้ ggplot2 เพื่อสร้างแผนภูมิ
library(ggplot2)
# โหลดข้อมูล
data <- read.csv('example.csv')
# สร้างแผนภูมิ
ggplot(data, aes(x=column1, y=column2)) + geom_line()
Jupyter Notebook เป็นเครื่องมือที่ใช้สำหรับเขียนโค้ดและทำการวิเคราะห์ข้อมูลโดยตรงในเว็บเบราว์เซอร์ มันช่วยให้ Data Scientist สามารถจดบันทึก พล็อตกราฟ และแชร์ผลลัพธ์ได้อย่างง่ายดาย
# การใช้งาน Jupyter Notebook เพื่อแสดงผลลัพธ์ของการวิเคราะห์ข้อมูล
import seaborn as sns
# โหลดข้อมูล
iris = sns.load_dataset('iris')
# สร้าง pairplot
sns.pairplot(iris, hue='species')
SQL หรือ Structured Query Language คือภาษามาตรฐานสำหรับการจัดการฐานข้อมูลแบบ relational ความรู้ใน SQL เป็นสิ่งที่สำคัญสำหรับ Data Scientist เพื่อที่จะสามารถดึง และประมวลผลข้อมูลจากฐานข้อมูลได้
ตัวอย่างการใช้ SQL เพื่อค้นหาข้อมูล
SELECT customer_name, sum(order_total)
FROM orders
GROUP BY customer_name
HAVING sum(order_total) > 1000;
สุดท้ายนี้ไม่ใช่เพียงซอฟต์แวร์ แต่ Tableau เป็นเครื่องมือ visualization ที่ช่วยให้สามารถสร้างและแชร์ข้อมูลแบบ visualize ได้อย่างง่ายดาย แม้ใครที่ไม่มีพื้นฐานด้านโปรแกรมมิ่งก็สามารถใช้งานได้
การนำข้อมูลมาสร้าง Dashboard ใน Tableau
ไม่สามารถให้ตัวอย่างโค้ดได้เนื่องจาก Tableau เป็นโปรแกรมที่ทำงานผ่าน GUI (Graphical User Interface) แต่ผู้ใช้สามารถลาก และวางข้อมูลเพื่อสร้างรูปแบบการแสดงผลข้อมูลตามต้องการได้.
การทำความเข้าใจและทดลองใช้งาน tools เหล่านี้จะช่วยให้ Data Scientist มือใหม่เริ่มต้นการทำงานในด้านวิทยาการข้อมูลได้อย่างมั่นใจและสามารถเผชิญหน้ากับความท้าทายได้ในอนาคต. แต่ละเครื่องมือต่างก็มีความเฉพาะทางและเหมาะกับงานต่างๆ การรู้จักเลือกใช้เครื่องมือที่ถูกต้องจะเป็นการยกระดับฝีมือและความสามารถในการแก้ไขปัญหาวิทยาการข้อมูลอย่างเหมาะสม.
หมายเหตุ: ข้อมูลในบทความนี้อาจจะผิด โปรดตรวจสอบความถูกต้องของบทความอีกครั้งหนึ่ง บทความนี้ไม่สามารถนำไปใช้อ้างอิงใด ๆ ได้ ทาง EPT ไม่ขอยืนยันความถูกต้อง และไม่ขอรับผิดชอบต่อความเสียหายใดที่เกิดจากบทความชุดนี้ทั้งทางทรัพย์สิน ร่างกาย หรือจิตใจของผู้อ่านและผู้เกี่ยวข้อง
หากเจอข้อผิดพลาด หรือต้องการพูดคุย ติดต่อได้ที่ https://m.me/expert.Programming.Tutor/
Tag ที่น่าสนใจ: data_scientist python r jupyter_notebook sql tableau programming_tools data_analysis visualization pandas ggplot2 structured_query_language data_visualization numerical_computing 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