ຄວາມສໍາຄັນຂອງຫໍສະຫມຸດ Python ໃນວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ
ໃນໂລກອັນກວ້າງໃຫຍ່ຂອງການຂຽນໂປລແກລມ, Python ໄດ້ຢືນອອກເປັນພາສາທາງເລືອກສໍາລັບວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ. ເຫດຜົນ ? ຫ້ອງສະຫມຸດທີ່ມີປະສິດທິພາບຂອງມັນອຸທິດຕົນເພື່ອການວິເຄາະຂໍ້ມູນ. ຫຼັກສູດ "Discover Python libraries for Data Science" ໃນ OpenClassrooms ສະເໜີໃຫ້ເຈົ້າມີຄວາມເລິກລັບໃນລະບົບນິເວດນີ້.
ຈາກໂມດູນທໍາອິດ, ທ່ານຈະຖືກນໍາໄປສູ່ການປະຕິບັດທີ່ດີແລະຄວາມຮູ້ພື້ນຖານເພື່ອປະຕິບັດການວິເຄາະຂອງທ່ານຢ່າງສໍາເລັດຜົນກັບ Python. ທ່ານຈະຄົ້ນພົບວິທີການຫ້ອງສະຫມຸດເຊັ່ນ NumPy, Pandas, Matplotlib ແລະ Seaborn ສາມາດຫັນປ່ຽນວິທີການຂອງທ່ານໄປຫາຂໍ້ມູນ. ເຄື່ອງມືເຫຼົ່ານີ້ຈະອະນຸຍາດໃຫ້ທ່ານເພື່ອສໍາຫຼວດ, manipulate ແລະພາບຂອງຂໍ້ມູນຂອງທ່ານທີ່ມີປະສິດທິພາບແລະຄວາມແມ່ນຍໍາທີ່ບໍ່ມີທີ່ທຽບໄດ້.
ແຕ່ນັ້ນບໍ່ແມ່ນທັງຫມົດ. ນອກນັ້ນທ່ານຍັງຈະຮຽນຮູ້ຄວາມສໍາຄັນຂອງການປະຕິບັດຕາມກົດລະບຽບພື້ນຖານບາງຢ່າງໃນເວລາທີ່ປະມວນຜົນຂໍ້ມູນຈໍານວນຫລາຍ. ຫຼັກການເຫຼົ່ານີ້ຈະຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານຮັບປະກັນຄວາມຫນ້າເຊື່ອຖືແລະຄວາມກ່ຽວຂ້ອງຂອງການວິເຄາະຂອງທ່ານ.
ໃນສັ້ນ, ຫຼັກສູດນີ້ແມ່ນການເຊື້ອເຊີນໃຫ້ເຂົ້າໄປໃນໂລກທີ່ຫນ້າສົນໃຈຂອງວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນກັບ Python. ບໍ່ວ່າທ່ານຈະເປັນຜູ້ເລີ່ມຕົ້ນທີ່ຢາກຮູ້ຢາກເຫັນຫຼືເປັນມືອາຊີບທີ່ຊອກຫາທີ່ຈະປັບປຸງທັກສະຂອງທ່ານ, ຫຼັກສູດນີ້ຈະໃຫ້ທ່ານມີເຄື່ອງມືແລະເຕັກນິກທີ່ຈໍາເປັນເພື່ອເຮັດດີໃນພາກສະຫນາມ.
ຄົ້ນພົບພະລັງງານຂອງກອບຂໍ້ມູນສໍາລັບການວິເຄາະທີ່ມີປະສິດທິພາບ
ໃນເວລາທີ່ມັນມາກັບການຈັດການແລະການວິເຄາະຂໍ້ມູນທີ່ມີໂຄງສ້າງ, ກອບຂໍ້ມູນແມ່ນຈໍາເປັນ. ແລະໃນບັນດາເຄື່ອງມືທີ່ມີຢູ່ສໍາລັບການເຮັດວຽກກັບໂຄງສ້າງຂໍ້ມູນເຫຼົ່ານີ້, Pandas ໂດດເດັ່ນເປັນມາດຕະຖານຄໍາໃນລະບົບນິເວດ Python.
ຫຼັກສູດ OpenClassrooms ນໍາພາທ່ານເທື່ອລະກ້າວໃນການສ້າງກອບຂໍ້ມູນທໍາອິດຂອງທ່ານກັບ Pandas. ໂຄງສ້າງທີ່ຄ້າຍຄືຕາຕະລາງສອງມິຕິເຫຼົ່ານີ້ຊ່ວຍໃຫ້ການຈັດການຂໍ້ມູນໄດ້ງ່າຍ, ສະຫນອງການຈັດລຽງ, ການກັ່ນຕອງ, ແລະຄວາມສາມາດໃນການລວບລວມ. ທ່ານຈະຄົ້ນພົບວິທີການຈັດການກອບຂໍ້ມູນເຫຼົ່ານີ້ເພື່ອສະກັດຂໍ້ມູນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ, ການກັ່ນຕອງຂໍ້ມູນສະເພາະແລະແມ້ກະທັ້ງການລວມແຫຼ່ງຂໍ້ມູນທີ່ແຕກຕ່າງກັນ.
ແຕ່ Pandas ບໍ່ຈໍາກັດພຽງແຕ່ການຫມູນໃຊ້ງ່າຍດາຍ. ຫ້ອງສະຫມຸດຍັງສະຫນອງເຄື່ອງມືທີ່ມີປະສິດທິພາບສໍາລັບການລວບລວມຂໍ້ມູນ. ບໍ່ວ່າທ່ານຕ້ອງການປະຕິບັດກຸ່ມ, ຄິດໄລ່ສະຖິຕິແບບອະທິບາຍ, ຫຼືລວມຊຸດຂໍ້ມູນ, Pandas ມີສິ່ງທີ່ທ່ານຕ້ອງການ.
ເພື່ອໃຫ້ມີປະສິດທິພາບໃນວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ, ມັນບໍ່ພຽງພໍທີ່ຈະຮູ້ algorithms ຫຼືເຕັກນິກການວິເຄາະ. ມັນເປັນສິ່ງ ສຳ ຄັນທີ່ສຸດທີ່ຈະສ້າງເຄື່ອງມືທີ່ຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານສາມາດກະກຽມແລະໂຄງສ້າງຂໍ້ມູນ. ດ້ວຍ Pandas, ທ່ານມີພັນທະມິດທີ່ດີເພື່ອຕອບສະຫນອງຄວາມທ້າທາຍຂອງວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນທີ່ທັນສະໄຫມ.
ສິລະປະຂອງການເລົ່າເລື່ອງດ້ວຍຂໍ້ມູນຂອງທ່ານ
ວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນບໍ່ພຽງແຕ່ກ່ຽວກັບການສະກັດແລະການຈັດການຂໍ້ມູນ. ຫນຶ່ງໃນລັກສະນະທີ່ຫນ້າຈັບໃຈທີ່ສຸດແມ່ນຄວາມສາມາດໃນການເບິ່ງເຫັນຂໍ້ມູນນີ້, ປ່ຽນມັນເຂົ້າໄປໃນການສະແດງຮູບພາບທີ່ບອກເລື່ອງ. ນີ້ແມ່ນບ່ອນທີ່ Matplotlib ແລະ Seaborn, ສອງຫ້ອງສະຫມຸດການເບິ່ງເຫັນທີ່ນິຍົມທີ່ສຸດຂອງ Python, ເຂົ້າມາໃນການສະແດງ.
ຫຼັກສູດ OpenClassrooms ຈະພາທ່ານເດີນທາງຜ່ານຄວາມມະຫັດສະຈັນຂອງການເບິ່ງເຫັນຂໍ້ມູນດ້ວຍ Python. ທ່ານຈະໄດ້ຮຽນຮູ້ວິທີການນໍາໃຊ້ Matplotlib ເພື່ອສ້າງຕາຕະລາງພື້ນຖານ, ເຊັ່ນ: ແຜນຜັງແຖບ, ຮິສໂຕແກຣມ, ແລະແຜ່ນກະແຈກກະຈາຍ. ແຕ່ລະປະເພດຕາຕະລາງມີຄວາມຫມາຍຂອງຕົນເອງແລະສະພາບການຂອງການນໍາໃຊ້, ແລະທ່ານຈະໄດ້ຮັບການນໍາພາໂດຍຜ່ານການປະຕິບັດທີ່ດີທີ່ສຸດສໍາລັບແຕ່ລະສະຖານະການ.
ແຕ່ການເບິ່ງເຫັນບໍ່ຢຸດຢູ່ທີ່ນັ້ນ. Seaborn, ສ້າງຢູ່ໃນ Matplotlib, ສະເຫນີຄຸນສົມບັດຂັ້ນສູງສໍາລັບການສ້າງພາບທີ່ສະລັບສັບຊ້ອນແລະຄວາມງາມທີ່ພໍໃຈ. ບໍ່ວ່າຈະເປັນແຜນທີ່ຄວາມຮ້ອນ, ແຜນຜັງໄວໂອລິນ, ຫຼືແຜນຄູ່, Seaborn ເຮັດໃຫ້ມັນງ່າຍດາຍ ແລະເຂົ້າໃຈໄດ້.
