7 Python Libraries ที่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลนิยมใช้

            Python เป็นภาษาที่ได้รับความนิยมอย่างมากสำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล (Data Scientist) เนื่องจาก Python มีโครงสร้างที่เรียบง่ายและชัดเจน ทำให้ง่ายต่อการเรียนรู้และใช้งานสำหรับผู้เริ่มต้นและนักพัฒนา ทั้งยังมีหลากหลายฟังก์ชันและ library โดย Python มี library มาตรฐานและ library เสริมจำนวนมาก ซึ่งสามารถนำไปประยุกต์ใช้ได้กับหลากหลายสายงาน ซึ่งสำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลนั้นมี library ที่นิยมใช้กันอย่างแพร่หลาย ได้แก่

  1. NumPy : เป็น library ที่เป็นพื้นฐานสำหรับการคำนวณทางคณิตศาสตร์ใน Python สามารถจัดการกับ Array หลายมิติและ Matrix ได้อย่างรวดเร็ว เนื่องจากเขียนด้วยภาษา C ที่ถูก Compile ไว้แล้ว
  2. SciPy : เป็น library ที่ใช้สำหรับการคำนวณทางวิทยาศาสตร์ ครอบคลุมฟังก์ชันต่างๆ เช่น linear algebra, calculus, optimization และมีโมดูลสำหรับ signal processing, integration, solving ODEs, Fourier Transforms, image processing
  3. Matplotlib : เป็น library ที่ใช้สำหรับทำ Data Visualization สามารถสร้างกราฟต่างๆ เช่น histograms, bar charts, plots และอื่นๆ ได้ง่ายและสะดวก ใช้งานได้ทั้งใน interactive environments และ hardcopy formats
  4. Pandas : เป็น library ที่ใช้สำหรับการจัดการและทำความสะอาดข้อมูล ช่วยเตรียมข้อมูลสำหรับทำ Data Visualization และสร้าง Model โดยใช้ DataFrame ซึ่งเป็น Object ที่มีความสารพัดประโยชน์
  5. Bokeh : เป็น library ที่ใช้สำหรับการทำ Data Visualization แบบ interactive บนเว็บเบราว์เซอร์ ออกแบบมาเพื่อสร้างกราฟิกที่หลากหลายและสวยงาม สามารถสร้าง interactive graphs, dashboards, และ data applications ได้ง่ายและปรับแต่งได้เสมอ
  6. Scikit-learn :  เป็นโมดูลหนึ่งของภาษา Python เป็นแพ็กเกจที่รวบรวม Library ด้าน Machine Learning ต่างๆ เอาไว้ ทั้งการเรียนรู้แบบมีผู้สอนและไม่มีผู้สอน
  7. TensorFlow : เป็นโมดูลของภาษา Python ช่วยให้การประมวลผลข้อมูลที่มีความซับซ้อนและมีปริมาณมากเป็นไปได้อย่างรวดเร็ว โดย TensorFlow ใช้โมเดล Deep Learning ที่มีการเรียนรู้แบบอัตโนมัติเพื่อประมวลผลข้อมูล ทำให้มีความแม่นยำและเร็ว

ด้วย library เหล่านี้ Python จึงเป็นเครื่องมือที่ทรงพลังสำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลในการจัดการ วิเคราะห์ข้อมูล และแสดงผลข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ library ต่างๆ เช่น NumPy, SciPy, Matplotlib, Pandas, Bokeh, Scikit-learn และ TensorFlow ช่วยให้การคำนวณ การจัดการข้อมูล และการสร้างกราฟเป็นไปอย่างง่ายดายและหลากหลาย

จัดทำโดย

นางสาววิมลรัตน์ ศรีโยหะ