18 ซอฟต์แวร์สำคัญที่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลทุกคนควรรู้เกี่ยวกับ

วิทยาศาสตร์ข้อมูลเหมาะสำหรับทุกคนที่รักการคลี่คลายสิ่งที่พันกันและค้นพบสิ่งมหัศจรรย์ที่ซ่อนอยู่ในความยุ่งเหยิงที่เห็นได้ชัดเจน

มันเหมือนกับการค้นหาเข็มในกองหญ้า เฉพาะนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลเท่านั้นที่ไม่จำเป็นต้องทำให้มือสกปรกเลย ใช้เครื่องมือแฟนซีที่มีแผนภูมิที่มีสีสันและดูกองตัวเลข พวกเขาเพียงแค่ดำดิ่งลงไปในกองหญ้าข้อมูลและค้นหาเข็มอันมีค่าในรูปแบบของข้อมูลเชิงลึกที่มีมูลค่าทางธุรกิจสูง

แบบฉบับ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล กล่องเครื่องมือควรมีอย่างน้อยหนึ่งรายการในแต่ละหมวดหมู่เหล่านี้: ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์, ฐานข้อมูล NoSQL, กรอบงานข้อมูลขนาดใหญ่, เครื่องมือสร้างภาพ, เครื่องมือขูด, ภาษาการเขียนโปรแกรม, IDE และเครื่องมือการเรียนรู้เชิงลึก

ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์

ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์คือชุดของข้อมูลที่มีโครงสร้างเป็นตารางที่มีแอตทริบิวต์ ตารางสามารถเชื่อมโยงถึงกัน กำหนดความสัมพันธ์และข้อจำกัด และสร้างสิ่งที่เรียกว่าตัวแบบข้อมูล ในการทำงานกับฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ โดยทั่วไปคุณใช้ภาษาที่เรียกว่า SQL (Structured Query Language)

แอปพลิเคชันที่จัดการโครงสร้างและข้อมูลในฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์เรียกว่า RDBMS (ระบบการจัดการฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์) มีแอปพลิเคชันดังกล่าวจำนวนมาก และผู้ที่เกี่ยวข้องมากที่สุดเพิ่งเริ่มให้ความสำคัญกับสาขาวิทยาศาสตร์ข้อมูล เพิ่มฟังก์ชันการทำงานเพื่อทำงานกับที่เก็บข้อมูลขนาดใหญ่ และใช้เทคนิคต่างๆ เช่น การวิเคราะห์ข้อมูลและการเรียนรู้ของเครื่อง

SQL Server

RDBMS ของ Microsoftมีการพัฒนามานานกว่า 20 ปีโดยการขยายฟังก์ชันการทำงานระดับองค์กรอย่างต่อเนื่อง ตั้งแต่เวอร์ชัน 2016 เป็นต้นไป SQL Server นำเสนอบริการต่างๆ ซึ่งรวมถึงการสนับสนุนโค้ด R แบบฝัง SQL Server 2017 เพิ่มเดิมพันโดยเปลี่ยนชื่อ R Services เป็น Machine Language Services และเพิ่มการรองรับภาษา Python (เพิ่มเติมเกี่ยวกับสองภาษานี้ด้านล่าง)

ด้วยการเพิ่มเติมที่สำคัญเหล่านี้ SQL Server มุ่งเป้าไปที่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่อาจไม่มีประสบการณ์กับ Transact SQL ซึ่งเป็นภาษาคิวรีดั้งเดิมของ Microsoft SQL Server

SQL Server อยู่ไกลจากการเป็นผลิตภัณฑ์ฟรี คุณสามารถซื้อใบอนุญาตเพื่อติดตั้งบน Windows Server (ราคาจะแตกต่างกันไปตามจำนวนผู้ใช้พร้อมกัน) หรือใช้เป็นบริการแบบคิดค่าธรรมเนียมผ่าน Microsoft Azure cloud การเรียนรู้ Microsoft SQL Server เป็นเรื่องง่าย.

MySQL

ทางด้านซอฟต์แวร์โอเพ่นซอร์ส MySQL มีมงกุฎความนิยมของ RDBMS แม้ว่า Oracle จะเป็นเจ้าของอยู่ในปัจจุบัน แต่ก็ยังเป็นโอเพ่นซอร์สฟรีภายใต้เงื่อนไขของ GNU General Public License แอปพลิเคชันบนเว็บส่วนใหญ่ใช้ MySQL เป็นที่เก็บข้อมูลพื้นฐาน เนื่องจากเป็นไปตามมาตรฐาน SQL

นอกจากนี้ ยังช่วยให้ได้รับความนิยมด้วยขั้นตอนการติดตั้งที่ง่าย ชุมชนนักพัฒนาขนาดใหญ่ เอกสารที่ครอบคลุมมากมาย และเครื่องมือของบุคคลที่สาม เช่น phpMyAdmin ที่ทำให้กิจกรรมการจัดการในแต่ละวันง่ายขึ้น แม้ว่า MySQL จะไม่มีฟังก์ชันพื้นฐานสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล แต่การเปิดกว้างช่วยให้สามารถผสานรวมกับเครื่องมือสร้างภาพ การรายงาน และข่าวกรองธุรกิจเกือบทั้งหมดที่คุณสามารถเลือกได้

PostgreSQL

ตัวเลือก RDBMS โอเพ่นซอร์สอื่นคือ โพสtgreSQL แม้ว่า PostgreSQL จะไม่ได้รับความนิยมเท่า MySQL แต่ PostgreSQL ก็โดดเด่นในด้านความยืดหยุ่นและความสามารถในการขยาย และรองรับการสืบค้นที่ซับซ้อน ซึ่งนอกเหนือไปจากคำสั่งพื้นฐาน เช่น SELECT, WHERE และ GROUP BY

คุณลักษณะเหล่านี้ทำให้ได้รับความนิยมในหมู่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล คุณสมบัติที่น่าสนใจอีกประการหนึ่งคือการรองรับสภาพแวดล้อมที่หลากหลาย ซึ่งช่วยให้สามารถใช้งานได้ในสภาพแวดล้อมคลาวด์และในองค์กร หรือทั้งสองอย่างรวมกัน หรือที่เรียกกันทั่วไปว่าสภาพแวดล้อมไฮบริดคลาวด์

PostgreSQL สามารถรวมการประมวลผลเชิงวิเคราะห์ออนไลน์ (OLAP) กับการประมวลผลธุรกรรมออนไลน์ (OLTP) ได้ ซึ่งทำงานในโหมดที่เรียกว่าการประมวลผลธุรกรรม/การวิเคราะห์แบบไฮบริด (HTAP) นอกจากนี้ยังเหมาะสำหรับการทำงานกับข้อมูลขนาดใหญ่ด้วยการเพิ่ม PostGIS สำหรับข้อมูลทางภูมิศาสตร์และ JSON-B สำหรับเอกสาร PostgreSQL ยังรองรับข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง ซึ่งช่วยให้อยู่ในทั้งสองหมวดหมู่: ฐานข้อมูล SQL และ NoSQL

  วิธีติดตั้ง Microsoft Visual C++ Redistributable อีกครั้ง

ฐานข้อมูล NoSQL

ที่เก็บข้อมูลประเภทนี้เรียกอีกอย่างว่าฐานข้อมูลที่ไม่สัมพันธ์กัน ช่วยให้เข้าถึงโครงสร้างข้อมูลที่ไม่ใช่ตารางได้เร็วขึ้น ตัวอย่างของโครงสร้างเหล่านี้ ได้แก่ กราฟ เอกสาร คอลัมน์แบบกว้าง ค่าคีย์ และอื่นๆ อีกมากมาย ที่เก็บข้อมูล NoSQL สามารถละเว้นความสอดคล้องของข้อมูลเพื่อประโยชน์อื่นๆ เช่น ความพร้อมใช้งาน การแบ่งพาร์ติชัน และความเร็วในการเข้าถึง

เนื่องจากไม่มี SQL ในที่เก็บข้อมูล NoSQL วิธีเดียวที่จะสืบค้นฐานข้อมูลประเภทนี้คือการใช้ภาษาระดับต่ำ และไม่มีภาษาดังกล่าวที่ได้รับการยอมรับอย่างกว้างขวางเท่ากับ SQL นอกจากนี้ยังไม่มีข้อกำหนดมาตรฐานสำหรับ NoSQL ด้วยเหตุนี้ ฐานข้อมูล NoSQL บางฐานข้อมูลจึงเริ่มเพิ่มการรองรับสคริปต์ SQL

MongoDB

MongoDB เป็นระบบฐานข้อมูล NoSQL ยอดนิยม ซึ่งเก็บข้อมูลในรูปแบบของเอกสาร JSON โดยมุ่งเน้นที่ความสามารถในการปรับขนาดและความยืดหยุ่นในการจัดเก็บข้อมูลในลักษณะที่ไม่มีโครงสร้าง ซึ่งหมายความว่าไม่มีรายการฟิลด์คงที่ที่ต้องสังเกตในองค์ประกอบที่เก็บไว้ทั้งหมด นอกจากนี้ โครงสร้างข้อมูลสามารถเปลี่ยนแปลงได้ตลอดเวลา ซึ่งบางอย่างในฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์มีความเสี่ยงสูงที่จะส่งผลกระทบต่อแอปพลิเคชันที่ทำงานอยู่

เทคโนโลยีใน MongoDB ช่วยให้สามารถสร้างดัชนี การสืบค้นข้อมูลเฉพาะกิจ และการรวมซึ่งเป็นรากฐานที่แข็งแกร่งสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล ลักษณะการกระจายของฐานข้อมูลมีความพร้อมใช้งานสูง การปรับขนาด และการกระจายตามพื้นที่โดยไม่จำเป็นต้องใช้เครื่องมือที่ซับซ้อน

Redis

นี้ อีกหนึ่งตัวเลือกในโอเพ่นซอร์สด้านหน้า NoSQL โดยพื้นฐานแล้วเป็นที่เก็บโครงสร้างข้อมูลที่ทำงานในหน่วยความจำ และนอกเหนือจากการให้บริการฐานข้อมูลแล้ว มันยังทำงานเป็นหน่วยความจำแคชและตัวรับส่งข้อความอีกด้วย

รองรับโครงสร้างข้อมูลที่ไม่ธรรมดามากมาย รวมถึงแฮช ดัชนีเชิงพื้นที่ รายการ และชุดที่จัดเรียง เหมาะอย่างยิ่งสำหรับวิทยาการข้อมูล เนื่องจากมีประสิทธิภาพสูงในงานที่เน้นข้อมูลมาก เช่น การแยกชุดการคำนวณ การเรียงลำดับรายการแบบยาว หรือการสร้างการจัดอันดับที่ซับซ้อน เหตุผลสำหรับประสิทธิภาพที่โดดเด่นของ Redis คือการทำงานในหน่วยความจำ สามารถกำหนดค่าให้คงข้อมูลที่เลือกได้

กรอบงานข้อมูลขนาดใหญ่

สมมติว่าคุณต้องวิเคราะห์ข้อมูลที่ผู้ใช้ Facebook สร้างขึ้นในหนึ่งเดือน เรากำลังพูดถึงรูปภาพ วิดีโอ ข้อความ ทั้งหมด เมื่อพิจารณาว่ามีการเพิ่มข้อมูลมากกว่า 500 เทราไบต์ทุกวันไปยังเครือข่ายโซเชียลโดยผู้ใช้ เป็นการยากที่จะวัดปริมาณที่แสดงโดยข้อมูลตลอดทั้งเดือน

ในการจัดการข้อมูลจำนวนมหาศาลอย่างมีประสิทธิภาพ คุณต้องมีกรอบงานที่เหมาะสมที่สามารถคำนวณสถิติบนสถาปัตยกรรมแบบกระจาย เฟรมเวิร์กที่เป็นผู้นำตลาดมีอยู่ 2 แบบคือ Hadoop และ Spark

Hadoop

เป็นกรอบงานข้อมูลขนาดใหญ่ Hadoop เกี่ยวข้องกับความซับซ้อนที่เกี่ยวข้องกับการดึง ประมวลผล และจัดเก็บข้อมูลกองใหญ่ Hadoop ทำงานในสภาพแวดล้อมแบบกระจาย ซึ่งประกอบด้วยกลุ่มคอมพิวเตอร์ที่ประมวลผลอัลกอริธึมอย่างง่าย มีอัลกอริธึมการประสานที่เรียกว่า MapReduce ซึ่งแบ่งงานใหญ่ออกเป็นส่วนเล็ก ๆ แล้วกระจายงานเล็ก ๆ เหล่านั้นระหว่างคลัสเตอร์ที่มีอยู่

แนะนำให้ใช้ Hadoop สำหรับที่เก็บข้อมูลระดับองค์กรที่ต้องการการเข้าถึงที่รวดเร็วและความพร้อมใช้งานสูง ทั้งหมดนี้อยู่ในรูปแบบต้นทุนต่ำ แต่คุณต้องการผู้ดูแลระบบ Linux ที่ลึกซึ้ง Hadoop ความรู้ เพื่อรักษากรอบการทำงานและดำเนินการต่อไป

Spark

Hadoop ไม่ใช่เฟรมเวิร์กเดียวสำหรับการจัดการข้อมูลขนาดใหญ่ อีกชื่อหนึ่งในย่านนี้คือ Spark. เครื่องยนต์ Spark ได้รับการออกแบบมาเพื่อให้เหนือกว่า Hadoop ในแง่ของความเร็วในการวิเคราะห์และความสะดวกในการใช้งาน เห็นได้ชัดว่าบรรลุเป้าหมายนี้: การเปรียบเทียบบางอย่างบอกว่า Spark ทำงานบนดิสก์เร็วกว่า Hadoop ถึง 10 เท่า และทำงานในหน่วยความจำเร็วขึ้น 100 เท่า นอกจากนี้ยังต้องใช้เครื่องจำนวนน้อยลงในการประมวลผลข้อมูลจำนวนเท่ากัน

นอกจากความเร็วแล้ว ข้อดีอีกประการของ Spark ก็คือการรองรับการประมวลผลสตรีม การประมวลผลข้อมูลประเภทนี้เรียกอีกอย่างว่าการประมวลผลตามเวลาจริง เกี่ยวข้องกับอินพุตและเอาต์พุตข้อมูลอย่างต่อเนื่อง

เครื่องมือสร้างภาพ

เรื่องตลกทั่วไประหว่างนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลกล่าวว่า หากคุณทรมานข้อมูลนานพอ ข้อมูลนั้นจะสารภาพสิ่งที่คุณต้องรู้ ในกรณีนี้ “การทรมาน” หมายถึงการจัดการข้อมูลโดยการแปลงและกรองข้อมูลเพื่อให้เห็นภาพได้ดีขึ้น และนั่นคือที่มาของเครื่องมือสร้างภาพข้อมูล เครื่องมือเหล่านี้นำข้อมูลที่ประมวลผลล่วงหน้าจากหลายแหล่งและแสดงความจริงที่เปิดเผยในรูปแบบกราฟิกที่เข้าใจได้

มีเครื่องมือนับร้อยที่อยู่ในหมวดหมู่นี้ ชอบหรือไม่ Microsoft Excel และเครื่องมือสร้างแผนภูมิที่ใช้กันอย่างแพร่หลายมากที่สุด แผนภูมิ Excel สามารถเข้าถึงได้โดยทุกคนที่ใช้ Excel แต่มีฟังก์ชันที่จำกัด เช่นเดียวกับแอปพลิเคชันสเปรดชีตอื่นๆ เช่น Google ชีตและ Libre Office แต่เรากำลังพูดถึงเครื่องมือเฉพาะเจาะจงมากขึ้น ซึ่งปรับแต่งมาเป็นพิเศษสำหรับธุรกิจอัจฉริยะ (BI) และการวิเคราะห์ข้อมูล

พาวเวอร์ BI

ไม่นานมานี้ Microsoft ได้เปิดตัว พาวเวอร์ BI แอปพลิเคชั่นสร้างภาพ สามารถใช้ข้อมูลจากแหล่งที่หลากหลาย เช่น ไฟล์ข้อความ ฐานข้อมูล สเปรดชีต และบริการข้อมูลออนไลน์มากมาย รวมทั้ง Facebook และ Twitter และใช้เพื่อสร้างแดชบอร์ดที่อัดแน่นไปด้วยแผนภูมิ ตาราง แผนที่ และออบเจ็กต์การแสดงภาพอื่นๆ อีกมากมาย วัตถุแดชบอร์ดเป็นแบบโต้ตอบ หมายความว่าคุณสามารถคลิกที่ชุดข้อมูลในแผนภูมิเพื่อเลือกและใช้เป็นตัวกรองสำหรับวัตถุอื่นๆ บนกระดาน

  8 ซอฟต์แวร์ CMMS ที่ดีที่สุดในปี 2022

Power BI คือการรวมกันของแอปพลิเคชันเดสก์ท็อป Windows (ส่วนหนึ่งของชุดโปรแกรม Office 365) เว็บแอปพลิเคชัน และบริการออนไลน์เพื่อเผยแพร่แดชบอร์ดบนเว็บและแชร์กับผู้ใช้ของคุณ บริการนี้อนุญาตให้คุณสร้างและจัดการสิทธิ์เพื่อให้เข้าถึงบอร์ดได้เฉพาะบางคนเท่านั้น

ฉาก

ฉาก เป็นอีกตัวเลือกหนึ่งในการสร้างแดชบอร์ดแบบโต้ตอบจากแหล่งข้อมูลหลายแหล่งรวมกัน นอกจากนี้ยังมีเวอร์ชันเดสก์ท็อป เวอร์ชันเว็บ และบริการออนไลน์เพื่อแชร์แดชบอร์ดที่คุณสร้างขึ้น มันทำงานได้ตามธรรมชาติ “ในแบบที่คุณคิด” (ตามที่กล่าวอ้าง) และใช้งานง่ายสำหรับผู้ที่ไม่เชี่ยวชาญด้านเทคนิค ซึ่งได้รับการปรับปรุงผ่านบทแนะนำและวิดีโอออนไลน์มากมาย

คุณลักษณะที่โดดเด่นที่สุดของ Tableau ได้แก่ ตัวเชื่อมต่อข้อมูลไม่จำกัด ข้อมูลสดและในหน่วยความจำ และการออกแบบที่ปรับให้เหมาะกับอุปกรณ์พกพา

QlikView

QlikView มีส่วนต่อประสานผู้ใช้ที่สะอาดและตรงไปตรงมาเพื่อช่วยให้นักวิเคราะห์ค้นพบข้อมูลเชิงลึกใหม่จากข้อมูลที่มีอยู่ผ่านองค์ประกอบภาพที่เข้าใจได้ง่ายสำหรับทุกคน

เครื่องมือนี้ขึ้นชื่อว่าเป็นหนึ่งในแพลตฟอร์มข่าวกรองธุรกิจที่ยืดหยุ่นที่สุด มีฟีเจอร์ที่เรียกว่า Associative Search ซึ่งช่วยให้คุณโฟกัสกับข้อมูลที่สำคัญที่สุด ประหยัดเวลาในการค้นหาด้วยตัวเอง

ด้วย QlikView คุณสามารถทำงานร่วมกับพันธมิตรแบบเรียลไทม์ ทำการวิเคราะห์เปรียบเทียบ ข้อมูลที่เกี่ยวข้องทั้งหมดสามารถรวมเป็นแอพเดียวพร้อมคุณสมบัติความปลอดภัยที่จำกัดการเข้าถึงข้อมูล

เครื่องมือขูด

ในช่วงเวลาที่อินเทอร์เน็ตเพิ่งเกิดขึ้น โปรแกรมรวบรวมข้อมูลเว็บเริ่มเดินทางไปพร้อมกับเครือข่ายต่างๆ ที่รวบรวมข้อมูลในทางของพวกเขา เมื่อเทคโนโลยีพัฒนาขึ้น คำว่า Web Crawling ได้เปลี่ยนไปเป็น Web Scraping แต่ยังคงความหมายเหมือนเดิม นั่นคือ ดึงข้อมูลจากเว็บไซต์โดยอัตโนมัติ ในการขูดเว็บ คุณใช้กระบวนการอัตโนมัติหรือบอทที่ข้ามจากหน้าเว็บหนึ่งไปยังอีกเว็บหนึ่ง ดึงข้อมูลจากเว็บเหล่านั้นและส่งออกไปยังรูปแบบต่างๆ หรือแทรกลงในฐานข้อมูลเพื่อการวิเคราะห์เพิ่มเติม

ด้านล่างนี้เราสรุปลักษณะของเครื่องขูดเว็บที่ได้รับความนิยมสูงสุดสามเครื่องที่มีอยู่ในปัจจุบัน

ปลาหมึกยักษ์

ปลาหมึกยักษ์ เว็บสแครปเปอร์มีคุณสมบัติที่น่าสนใจ รวมถึงเครื่องมือในตัวเพื่อรับข้อมูลจากเว็บไซต์ที่ไม่ช่วยให้การขูดบอททำงานได้ง่าย เป็นแอปพลิเคชันเดสก์ท็อปที่ไม่ต้องการการเข้ารหัส โดยมี UI ที่เป็นมิตรต่อผู้ใช้ซึ่งช่วยให้เห็นภาพกระบวนการแยกข้อมูลผ่านตัวออกแบบเวิร์กโฟลว์กราฟิก

ร่วมกับแอปพลิเคชันแบบสแตนด์อโลน Octoparse นำเสนอบริการบนคลาวด์เพื่อเพิ่มความเร็วในกระบวนการดึงข้อมูล ผู้ใช้สามารถสัมผัสกับความเร็วที่เพิ่มขึ้น 4x ถึง 10x เมื่อใช้บริการคลาวด์แทนแอปพลิเคชันเดสก์ท็อป หากคุณใช้เวอร์ชันเดสก์ท็อป คุณสามารถใช้ Octoparse ได้ฟรี แต่ถ้าคุณต้องการใช้บริการคลาวด์ คุณจะต้องเลือกแผนบริการแบบชำระเงิน

Grabber เนื้อหา

หากคุณกำลังมองหาเครื่องมือขูดที่มีคุณลักษณะหลากหลาย คุณควรจับตาดู Grabber เนื้อหา. ต่างจาก Octoparse ในการใช้ Content Grabber คุณจำเป็นต้องมีทักษะการเขียนโปรแกรมขั้นสูง ในทางกลับกัน คุณจะได้รับการแก้ไขสคริปต์ การดีบักอินเทอร์เฟซ และฟังก์ชันขั้นสูงอื่นๆ ด้วย Content Grabber คุณสามารถใช้ภาษา .Net เพื่อเขียนนิพจน์ทั่วไปได้ ด้วยวิธีนี้ คุณไม่จำเป็นต้องสร้างนิพจน์โดยใช้เครื่องมือในตัว

เครื่องมือนี้มี API (Application Programming Interface) ที่คุณสามารถใช้เพื่อเพิ่มความสามารถในการขูดบนเดสก์ท็อปและเว็บแอปพลิเคชันของคุณ ในการใช้ API นี้ นักพัฒนาจำเป็นต้องเข้าถึงบริการ Content Grabber Windows

ParseHub

มีดโกนนี้ สามารถจัดการรายการเนื้อหาประเภทต่างๆ ได้มากมาย รวมทั้งฟอรัม ความคิดเห็นที่ซ้อนกัน ปฏิทิน และแผนที่ นอกจากนี้ยังสามารถจัดการกับเพจที่มีการพิสูจน์ตัวตน, Javascript, Ajax และอื่นๆ ParseHub สามารถใช้เป็นเว็บแอปหรือแอปพลิเคชันเดสก์ท็อปที่สามารถทำงานบน Windows, macOS X และ Linux

เช่นเดียวกับ Content Grabber ขอแนะนำให้มีความรู้ด้านการเขียนโปรแกรมเพื่อใช้ประโยชน์สูงสุดจาก ParseHub มีเวอร์ชันฟรี จำกัด 5 โครงการและ 200 หน้าต่อการรัน

ภาษาโปรแกรม

เช่นเดียวกับภาษา SQL ที่กล่าวถึงก่อนหน้านี้ได้รับการออกแบบมาโดยเฉพาะเพื่อทำงานกับฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ มีภาษาอื่นๆ ที่สร้างขึ้นโดยเน้นที่วิทยาศาสตร์ข้อมูลอย่างชัดเจน ภาษาเหล่านี้ช่วยให้นักพัฒนาสามารถเขียนโปรแกรมที่เกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมาก เช่น สถิติและการเรียนรู้ของเครื่อง

SQL ยังถือเป็นทักษะสำคัญที่นักพัฒนาควรทำ data science แต่นั่นเป็นเพราะองค์กรส่วนใหญ่ยังคงมีข้อมูลจำนวนมากในฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ ภาษาวิทยาศาสตร์ข้อมูล “จริง” คือ R และ Python

Python

Python เป็นภาษาโปรแกรมระดับสูง ตีความ ใช้งานทั่วไป เหมาะสำหรับการพัฒนาแอพพลิเคชั่นอย่างรวดเร็ว มีไวยากรณ์ที่เรียนรู้ได้ง่ายและสะดวก ซึ่งช่วยให้เกิดช่วงการเรียนรู้ที่สูงชันและลดต้นทุนในการบำรุงรักษาโปรแกรม มีเหตุผลหลายประการที่ทำให้เป็นภาษาที่ต้องการสำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล หากต้องการพูดถึงบางส่วน: ศักยภาพในการเขียนสคริปต์ การใช้คำฟุ่มเฟือย การพกพา และประสิทธิภาพ

ภาษานี้เป็นจุดเริ่มต้นที่ดีสำหรับนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลที่วางแผนจะทดลองหลายๆ อย่างก่อนที่จะเข้าสู่งานประมวลผลข้อมูลจริงและยาก และผู้ที่ต้องการพัฒนาแอปพลิเคชันที่สมบูรณ์

R

ดิ ภาษาอาร์ ส่วนใหญ่จะใช้สำหรับการประมวลผลข้อมูลทางสถิติและการทำกราฟ แม้ว่าจะไม่ได้มีวัตถุประสงค์เพื่อพัฒนาแอพพลิเคชั่นเต็มรูปแบบ เช่นเดียวกับในกรณีของ Python แต่ R ก็ได้รับความนิยมอย่างมากในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา เนื่องจากมีศักยภาพในการทำเหมืองข้อมูลและการวิเคราะห์ข้อมูล

  ตรวจสอบเครือข่าย iPhone ของคุณและการใช้ข้อมูลจากศูนย์การแจ้งเตือน

ต้องขอบคุณไลบรารีแพ็คเกจที่เปิดให้ใช้งานฟรีที่เพิ่มมากขึ้นเรื่อยๆ ซึ่งขยายฟังก์ชันการทำงาน R จึงสามารถทำงานวิเคราะห์ข้อมูลได้ทุกประเภท รวมถึงการสร้างแบบจำลองเชิงเส้น/ไม่เชิงเส้น การจัดประเภท การทดสอบทางสถิติ ฯลฯ

ไม่ใช่ภาษาที่ง่ายต่อการเรียนรู้ แต่เมื่อคุณคุ้นเคยกับปรัชญาของมันแล้ว คุณก็จะใช้การคำนวณทางสถิติอย่างมืออาชีพ

IDEs

หากคุณกำลังพิจารณาที่จะอุทิศตนให้กับวิทยาศาสตร์ข้อมูลอย่างจริงจัง คุณจะต้องเลือกสภาพแวดล้อมการพัฒนาแบบบูรณาการ (IDE) ที่เหมาะสมกับความต้องการของคุณอย่างรอบคอบ เนื่องจากคุณและ IDE ของคุณจะใช้เวลาทำงานร่วมกันเป็นจำนวนมาก

IDE ที่เหมาะควรรวบรวมเครื่องมือทั้งหมดที่คุณต้องการในการทำงานประจำวันของคุณในฐานะ coder: โปรแกรมแก้ไขข้อความที่มีการเน้นไวยากรณ์และการเติมข้อความอัตโนมัติ ดีบักเกอร์ที่ทรงพลัง เบราว์เซอร์วัตถุ และการเข้าถึงเครื่องมือภายนอกที่ง่ายดาย นอกจากนี้ มันจะต้องเข้ากันได้กับภาษาที่คุณต้องการ ดังนั้นจึงเป็นความคิดที่ดีที่จะเลือก IDE ของคุณหลังจากที่รู้ว่าจะใช้ภาษาใด

Spyder

นี้ IDE ทั่วไปส่วนใหญ่มีไว้สำหรับนักวิทยาศาสตร์และนักวิเคราะห์ที่จำเป็นต้องเขียนโค้ดด้วย เพื่อให้สะดวกสบาย มันไม่ได้จำกัดตัวเองอยู่ที่ฟังก์ชัน IDE แต่ยังให้เครื่องมือสำหรับการสำรวจข้อมูล/การแสดงภาพและการดำเนินการเชิงโต้ตอบ ตามที่สามารถพบได้ในแพ็คเกจทางวิทยาศาสตร์ ตัวแก้ไขใน Spyder รองรับหลายภาษาและเพิ่มคลาสเบราว์เซอร์ การแบ่งหน้าต่าง ข้ามไปยังคำจำกัดความ การเติมโค้ดอัตโนมัติ และแม้แต่เครื่องมือวิเคราะห์โค้ด

ดีบักเกอร์ช่วยให้คุณติดตามโค้ดแต่ละบรรทัดแบบโต้ตอบได้ และตัวสร้างโปรไฟล์จะช่วยคุณค้นหาและขจัดความไร้ประสิทธิภาพ

PyCharm

หากคุณเขียนโปรแกรมใน Python มีโอกาสที่ IDE ที่คุณเลือกจะเป็น PyCharm. มีตัวแก้ไขโค้ดอัจฉริยะพร้อมการค้นหาอัจฉริยะ การเติมโค้ดให้สมบูรณ์ และการตรวจจับและแก้ไขข้อผิดพลาด เพียงคลิกเดียว คุณก็ข้ามจากตัวแก้ไขโค้ดไปยังหน้าต่างที่เกี่ยวข้องกับบริบทได้ รวมถึงการทดสอบ วิธีขั้นสูง การนำไปใช้ การประกาศ และอื่นๆ PyCharm รองรับ Anaconda และแพ็คเกจทางวิทยาศาสตร์มากมาย เช่น NumPy และ Matplotlib เพื่อตั้งชื่อเพียงสองรายการ

มีการผสานรวมกับระบบควบคุมเวอร์ชันที่สำคัญที่สุด และยังมีตัววิ่งทดสอบ ตัวสร้างโปรไฟล์ และตัวดีบั๊ก เพื่อปิดข้อตกลง มันยังรวมเข้ากับ Docker และ Vagrant เพื่อจัดเตรียมการพัฒนาข้ามแพลตฟอร์มและคอนเทนเนอร์

RStudio

สำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ต้องการทีม R IDE ที่ควรจะเป็น RStudioเนื่องจากมีคุณสมบัติมากมาย คุณสามารถติดตั้งบนเดสก์ท็อปที่มี Windows, macOS หรือ Linux หรือเรียกใช้จากเว็บเบราว์เซอร์ได้ หากคุณไม่ต้องการติดตั้งในเครื่อง ทั้งสองเวอร์ชันนำเสนอสิ่งดีๆ เช่น การเน้นไวยากรณ์ การเยื้องอัจฉริยะ และการเติมโค้ดให้สมบูรณ์ มีโปรแกรมดูข้อมูลแบบบูรณาการซึ่งสะดวกเมื่อคุณต้องการเรียกดูข้อมูลแบบตาราง

โหมดการดีบักช่วยให้ดูวิธีการอัปเดตข้อมูลแบบไดนามิกเมื่อเรียกใช้โปรแกรมหรือสคริปต์ทีละขั้นตอน สำหรับการควบคุมเวอร์ชัน RStudio รวมการรองรับ SVN และ Git ข้อดีอีกอย่างคือความสามารถในการเขียนกราฟิกเชิงโต้ตอบด้วย Shiny และให้ห้องสมุด

กล่องเครื่องมือส่วนตัวของคุณ

ณ จุดนี้ คุณควรมีมุมมองที่สมบูรณ์เกี่ยวกับเครื่องมือที่คุณควรรู้เพื่อให้เป็นเลิศในด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล นอกจากนี้ เราหวังว่าเราจะให้ข้อมูลเพียงพอแก่คุณในการตัดสินใจว่าตัวเลือกใดเป็นตัวเลือกที่สะดวกที่สุดสำหรับเครื่องมือแต่ละประเภท ตอนนี้ก็ขึ้นอยู่กับคุณ วิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นสาขาที่เฟื่องฟูเพื่อ พัฒนาอาชีพ. แต่ถ้าคุณต้องการทำเช่นนั้น คุณต้องติดตามการเปลี่ยนแปลงของแนวโน้มและเทคโนโลยี เพราะมันเกิดขึ้นเกือบทุกวัน

เรื่องล่าสุด

x