ภาพรวมของวิทยาศาสตร์ข้อมูล
เมื่อเราทำงานกับชุดข้อมูล เราจะใช้ฟังก์ชันทางสถิติต่างๆ กับชุดข้อมูลนั้น ฟังก์ชันเหล่านี้เราใช้สำหรับการสำรวจอย่างครอบคลุมของสถิติเชิงพรรณนา การทดสอบทางสถิติ ฟังก์ชันการวางแผน ฯลฯ จริงๆ แล้ว Data Science เป็นการสำรวจสหสาขาวิชาชีพของการพัฒนาอัลกอริธึม การอนุมานข้อมูล และเทคโนโลยีโดยเฉพาะเพื่อแก้ปัญหาที่ซับซ้อนในการวิเคราะห์ ที่แกนหลักของ Data Science เรากำลังมีข้อมูล
ใน Python Pandas เป็นหนึ่งใน Data Analysis Libraries ซึ่งใช้สำหรับนำเข้าข้อมูลจากสเปรดชีต Excel, CSV และจากแหล่งข้อมูลอื่นๆ
ภาพรวมของ R
R เป็นภาษาโอเพ่นซอร์ส ภาษานี้เป็นที่นิยมอย่างมาก เพราะช่วยในการพัฒนาสภาพแวดล้อมที่เป็นมิตรต่อผู้ใช้มากขึ้นและนำเสนอวิธีที่ดีกว่าในการวิเคราะห์ข้อมูล สถิติ และแบบจำลองกราฟิก เมื่อพัฒนาแล้ว ตอนนั้นภาษานี้ใช้เฉพาะด้านวิชาการและการวิจัยเท่านั้น แต่ทุกวันนี้ Enterprise world ก็ใช้มันเช่นกัน ตอนนี้ R เป็นหนึ่งในภาษาสถิติที่เติบโตเร็วที่สุดในโลกธุรกิจ
ความเชี่ยวชาญพิเศษด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล:
R มาจากชุมชนขนาดใหญ่ ชุมชนนี้ให้การสนับสนุนผ่านรายชื่อส่งเมล เอกสารที่ผู้ใช้มีส่วนร่วม และกลุ่ม Stack Overflow ที่ใช้งานมาก CRAN เป็นที่เก็บข้อมูลขนาดใหญ่ของแพ็คเกจ R ที่รวบรวมไว้ซึ่งผู้ใช้สามารถมีส่วนร่วมได้อย่างง่ายดาย เป็นชุดของฟังก์ชันและข้อมูล R ทำให้ง่ายต่อการพัฒนาเทคนิคและฟังก์ชันล่าสุดโดยไม่จำเป็นต้องพัฒนาทุกอย่างตั้งแต่เริ่มต้น
ฟังก์ชันการทำงาน
R มีฟังก์ชันในตัวมากมายสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล ภาษา R ส่วนใหญ่ใช้สำหรับวัตถุประสงค์ด้านสถิติและการวิเคราะห์ข้อมูล R มีเครื่องมือมากมายโดยค่าเริ่มต้น ซึ่งจำเป็นอย่างยิ่งในการวิเคราะห์ข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับการวิจัยและพัฒนา
โดเมนหลักของการสมัคร
สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล การแสดงภาพข้อมูลเป็นส่วนที่สำคัญมาก เนื่องจาก R มีแพ็คเกจมากมาย เช่น ggplot2, ggvis, lattice เป็นต้น ซึ่งมีประโยชน์มากในการทำให้การใช้งานเหล่านี้ง่ายขึ้น
ความพร้อมใช้งานของแพ็คเกจ:
R มีแพ็คเกจมากมายสำหรับการนำแอปพลิเคชันที่เกี่ยวข้องกับวิทยาศาสตร์ข้อมูลไปใช้ การมีแพ็คเกจจำนวนมากทำให้ R มีไหวพริบและหลากหลายที่สุด
เวลาและวิธีการใช้ R
เมื่องานวิเคราะห์ข้อมูลต้องการการคำนวณแบบสแตนด์อโลนหรือการวิเคราะห์บนเซิร์ฟเวอร์แต่ละเครื่อง ในสถานการณ์เหล่านั้น R จะถูกใช้ ภาษานี้มีประโยชน์มากสำหรับงานสำรวจ และสามารถจัดการกับการวิเคราะห์ข้อมูลประเภทใดก็ได้ และสามารถบรรลุแนวทางแก้ไขปัญหาที่ยิ่งใหญ่ได้
ใบสมัคร
ภาษา R ส่วนใหญ่จะใช้ในสภาพแวดล้อมวิทยาศาสตร์ข้อมูล
หลาม
ภาพรวมของไพธอน
Python เป็นภาษาที่มีความยืดหยุ่นสูง เป็นการดีที่จะทำสิ่งแปลกใหม่ และเน้นที่ความง่ายในการอ่านและความเรียบง่ายเป็นหลัก Python มีแพ็คเกจมากมายสำหรับใช้งานในด้านต่าง ๆ ของแอปพลิเคชันที่เกี่ยวข้องกับวิทยาศาสตร์ข้อมูล
ความเชี่ยวชาญพิเศษด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล
สำหรับการค้นหาค่าผิดปกติในชุดข้อมูล Python และ R นั้นดีทั้งคู่ แต่ในกรณีของบริการเว็บสำหรับการอัปโหลดชุดข้อมูลและค้นหาค่าผิดปกติ Python จะดีกว่า
ฟังก์ชันการทำงาน
Python เป็นภาษาโปรแกรมสำหรับวัตถุประสงค์ทั่วไป นั่นคือสาเหตุที่ฟังก์ชันการวิเคราะห์ข้อมูลส่วนใหญ่พร้อมใช้งาน
โดเมนหลักของการสมัคร −
Python ยังมีแพ็คเกจต่างๆ เช่น Lasagne, Caffe, Keras, Mxnet, OpenNN, Tensor flow เป็นต้น แพ็คเกจนี้ช่วยให้สามารถพัฒนาโครงข่ายประสาทเทียมระดับลึกซึ่งง่ายกว่ามากใน Python
ความพร้อมของแพ็คเกจ
Python มีแพ็คเกจเล็กน้อยสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล เช่นเดียวกับ Pandas และ Scikit แต่มันทำให้บรรลุเป้าหมายได้ง่ายมาก
เวลาและวิธีใช้ Python
เมื่องานวิเคราะห์ข้อมูลของเราจำเป็นต้องรวมเข้ากับเว็บแอป หรือหากจำเป็นต้องรวมรหัสสถิติเข้ากับฐานข้อมูลที่ใช้งานจริง ในกรณีเหล่านั้น Python จะถูกใช้ เป็นเครื่องมือที่ได้รับความนิยมอย่างมากในการนำอัลกอริธึมมาใช้ในการผลิต
ใบสมัคร
Python ถูกนำมาใช้กันอย่างแพร่หลายในหลาย ๆ ด้าน เช่น −
- ดำเนินการ Computer Vision (สิ่งอำนวยความสะดวกเช่นการตรวจจับใบหน้าและการตรวจจับสี)
- พัฒนาเกม
- ทำการเรียนรู้ด้วยเครื่อง (ทำให้คอมพิวเตอร์สามารถเรียนรู้ได้)
- สร้างเว็บไซต์
- เปิดใช้งานหุ่นยนต์
- ดำเนินการเขียนสคริปต์
- ทำให้เว็บเบราว์เซอร์ทำงานโดยอัตโนมัติ
- ดำเนินการคอมพิวเตอร์ทางวิทยาศาสตร์
- ทำการวิเคราะห์ข้อมูล
- ทำการ Web Scraping (รวบรวมข้อมูลจากเว็บไซต์)
- สร้างปัญญาประดิษฐ์
