เครื่องมือวิเคราะห์ 5 อันดับแรกที่ Data Scientist ทุกคนต้องรู้

เมื่อคุณถามใครสักคนถึงห้าสิ่งที่พวกเขาขาดไม่ได้ พวกเขามักจะตอบด้วยอาหาร รถยนต์ และอินเทอร์เน็ต เมื่อคุณถามคำถามเดียวกันนี้กับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล พวกเขาจะให้ข้อมูลสรุปเกี่ยวกับเครื่องมือวิเคราะห์ 5 อันดับแรก ซึ่งช่วยให้จัดการงานและชีวิตได้ง่ายขึ้น มาดูกันว่าเครื่องมือวิเคราะห์เหล่านี้คืออะไรและทำอะไรได้บ้างในรายละเอียดเพิ่มเติม:

1. Python

Python เป็นภาษาการเขียนโปรแกรมเอนกประสงค์ที่เป็นที่นิยม ง่ายต่อการเรียนรู้ มีโค้ดน้อยกว่าภาษาอื่น อ่านง่าย และเป็นโอเพ่นซอร์ส มีระบบนิเวศน์ของคณิตศาสตร์โอเพ่นซอร์สและเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลที่มีการพัฒนาและขยายตัวเป็นอย่างดี ทำให้เป็นคู่แข่งที่ดีสำหรับหัวข้อ "เครื่องมือแห่งอนาคต" รวดเร็วปานสายฟ้าแลบและมาพร้อมกับชุดข้อมูลสถิติจำนวนมาก เป็นหนึ่งในภาษาที่โปรแกรมเมอร์จำนวนมากคุ้นเคย ซึ่งช่วยให้ย้ายเข้าสู่การวิเคราะห์จากจุดยืนด้านไอทีได้อย่างราบรื่น

ยังอ่าน: Data Science สามารถช่วยธุรกิจของคุณได้อย่างไร

เป็นทักษะในการเรียนรู้หากต้องการย้ายเข้าสู่ภาคการวิเคราะห์จากพื้นฐานการเขียนโปรแกรม เพิ่งได้รับความนิยมในหมู่ผู้เชี่ยวชาญในโดเมนการวิเคราะห์เมื่อเร็ว ๆ นี้ ดังนั้นจึงมีตำแหน่งงานว่างน้อยลง แต่เป็นทักษะที่ต้องเรียนรู้อย่างแน่นอนหากต้องการย้ายเข้าสู่ภาคการวิเคราะห์จากพื้นฐานการเขียนโปรแกรม Python ทำให้การเข้ารหัสและการดีบักง่ายขึ้นเนื่องจากไวยากรณ์ที่ดีขึ้น ซึ่งส่งผลให้เส้นโค้งการเรียนรู้สั้นลงมาก

ข้อดี

• ไวยากรณ์ที่ตรงไปตรงมาของ Python ทำให้เรียนรู้ได้ง่าย โปรแกรมเมอร์หลายคนคุ้นเคยกับ Python อยู่แล้ว และพบว่าการเรียนรู้ Python สำหรับการวิเคราะห์ง่ายกว่าภาษาใหม่อย่าง R
• Python เป็นภาษาโปรแกรมฟรีโดยสมบูรณ์
• ไลบรารีสถิติของ Python มีการขยายตัวอย่างรวดเร็ว ทำให้เป็นเครื่องมืออเนกประสงค์ในปัจจุบัน

ข้อเสีย

• Python เพิ่งเปลี่ยนจากภาษาการเขียนโปรแกรมไปเป็นเครื่องมือวิเคราะห์ เป็นผลให้ขาดความเก่งกาจของ R และ SAS
• Python ได้รับแรงฉุดอย่างรวดเร็วในด้านการวิเคราะห์ ความนิยมของ Python จะเติบโตขึ้นเมื่อมีโปรแกรมเมอร์ด้านไอทีย้ายไปสู่การวิเคราะห์มากขึ้น Python เป็นเครื่องมือที่น่าเรียนรู้อย่างแน่นอน

2. Excel สำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล

Microsoft Excel เป็นโปรแกรมสเปรดชีตที่รวมอยู่ในชุดซอฟต์แวร์เพิ่มประสิทธิภาพของ Microsoft Office เราทุกคนเคยใช้เพื่อสร้างรายการและตารางในชีวิตของเรา ไม่ว่าจะในโรงเรียนหรือในวิทยาลัย อย่างไรก็ตาม Excel มีความสามารถมากกว่านั้นมาก Excel มีความสามารถหลากหลาย รวมถึงการจัดเรียงและจัดการข้อมูล ตลอดจนนำเสนอข้อมูลในรูปแบบกราฟและแผนภูมิ มันสามารถดำเนินการทางคณิตศาสตร์ได้หลากหลาย รวมถึงที่เกี่ยวข้องกับสถิติ วิศวกรรม และการเงิน นอกจากนี้ยังช่วยให้คุณสามารถเขียนโปรแกรมโดยใช้ VBA (Visual Basic for Application)

ยังอ่าน: Data Science สามารถช่วยธุรกิจของคุณได้อย่างไร

เนื่องจากความพร้อมใช้งานที่แพร่หลาย Excel จึงเป็นหนึ่งในเครื่องมือข้อมูลที่ง่ายที่สุดในการเรียนรู้และใช้งาน มีคอมพิวเตอร์ไม่กี่เครื่องที่ไม่มี MS Office (ทั้งแบบพรีเมียมและฟรี) และติดตั้ง MS Excel ตามส่วนขยาย ข้อได้เปรียบที่สำคัญที่สุดของ Excel คือทำให้ผู้ใช้สามารถปรับเปลี่ยน GUI (ส่วนต่อประสานกราฟิกกับผู้ใช้) และทำการแสดงภาพข้อมูลในระดับที่เหมาะสม (แต่ไม่มีอะไรซับซ้อนเกินไป) แม้ว่าจะสามารถจัดการข้อมูลจำนวนเล็กน้อยได้ แต่ก็ไม่ได้ออกแบบมาเพื่อจัดการข้อมูลจำนวนมากหรือทำงานต่างๆ เช่น การสร้างแบบจำลองเชิงคาดการณ์

อย่างไรก็ตาม มันยังคงเป็นหนึ่งในเครื่องมือจัดการข้อมูลที่มีการใช้งานอย่างกว้างขวางที่สุด และจะเป็นประโยชน์ต่อนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลทุกคน นอกจากนี้ยังมีอินเทอร์เฟซที่ใช้งานง่ายสำหรับผู้ใช้ที่ไม่ใช่ด้านเทคนิคที่ต้องการสำรวจข้อมูล

ข้อดี

• Excel เป็นโปรแกรมที่ทุกคนคุ้นเคย แม้ว่าพวกเขาจะไม่มีซอฟต์แวร์การวิเคราะห์เพิ่มเติม ผู้ใช้ส่วนใหญ่มี Excel ติดตั้งอยู่ในคอมพิวเตอร์ของตน
• Excel เป็นโปรแกรมที่ใช้งานง่าย ส่วนต่อประสานกับผู้ใช้นั้นเรียบง่ายและใช้งานง่าย
• Excel มีความเป็นไปได้มากมายในการแสดงภาพ

ข้อเสีย

• Excel ไม่ได้ออกแบบมาสำหรับการวิเคราะห์ทางสถิติที่ซับซ้อน เทคนิคการสร้างแบบจำลองการคาดการณ์อย่างง่าย เช่น การจัดกลุ่มและการถดถอย สามารถดำเนินการใน Excel ได้โดยใช้โปรแกรมเสริม แต่วิธีการที่ซับซ้อนกว่า เช่น การเรียนรู้ของเครื่องกลับไม่ใช่
• Excel สามารถจัดการมากกว่า 16000 คอลัมน์และ 1 ล้านแถว การจัดการกับแม้แต่ 100,000 แถวและ 1,000 คอลัมน์ ในทางกลับกัน เป็นเรื่องที่น่าระทมใจ
• ถ้าคุณเรียกใช้งาน pivot กับข้อมูลจำนวนมหาศาลนั้น เช่น Excel จะทำงานช้าและอาจหยุดทำงาน

คุณต้องการทำงานเป็นนักวิเคราะห์ข้อมูลหรือไม่? จากนั้นดูหลักสูตร Analytics สำหรับผู้เริ่มต้นใช้งานเพื่อเริ่มต้นทันที

3. SAS

SAS เป็นชุดซอฟต์แวร์สำหรับการวิเคราะห์ขั้นสูง การสร้างแบบจำลองการคาดการณ์ ระบบธุรกิจอัจฉริยะ และการจัดการข้อมูลที่พัฒนาโดย SAS Institute แม้ว่าบริษัทจะมีชื่อเสียงในด้านการใช้และทำความเข้าใจได้ยาก แต่ SAS ซึ่งแตกต่างจากคู่แข่งรายอื่นๆ ก็คือ สามารถจัดการงานด้านการจัดการข้อมูลและการวิเคราะห์ได้หลากหลาย เหมาะอย่างยิ่งสำหรับผู้ใช้ระดับสูง และเป็นหนึ่งในชุดซอฟต์แวร์การวิเคราะห์ที่รวดเร็วและน่าเชื่อถือที่สุดในโลก รวมถึงชุดที่ดีที่สุดสำหรับการวิเคราะห์ที่ซับซ้อน

แม้ว่าข้อเท็จจริงที่ว่าการกำหนดราคาและการออกใบอนุญาตจะเป็นเรื่องที่เจ็บปวด แต่ธุรกิจขนาดกลางถึงขนาดใหญ่จำนวนมากยังคงใช้ข้อมูลนี้เพื่อพลังการประมวลผลที่แท้จริง แม้จะไม่มีการแสดงภาพข้อมูล แต่ก็ยังเป็นเครื่องมือสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลที่ซับซ้อนบนชุดข้อมูลขนาดใหญ่

ข้อดี

• SAS เป็นเครื่องมือที่ทรงพลังที่สามารถจัดการชุดข้อมูลขนาดเล็กไปจนถึงขนาดใหญ่ ใช้ได้กับทุกอย่างตั้งแต่การวิเคราะห์สไลซ์และลูกเต๋าอย่างง่าย ไปจนถึงการวิเคราะห์หลายตัวแปรที่ซับซ้อน
• SAS มาพร้อมกับความช่วยเหลือออนไลน์มากมาย

ข้อเสีย

• เป็นอุปกรณ์ราคาแพง ใบอนุญาต SAS (รวมถึงเวอร์ชันที่ไม่ใช่ GUI) อาจมีราคาแพงเท่ากับหรือมากกว่าการจ้างนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล
• การแสดงภาพมีจำกัด

ในการเริ่มต้นใช้งาน SAS ไปที่ SAS Data Science for Beginners และเรียนรู้วิธีเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ผ่านการรับรอง

4. R

R ซึ่งเป็นภาษาคอมพิวเตอร์และสภาพแวดล้อมของซอฟต์แวร์สำหรับการคำนวณทางสถิติและกราฟิก เป็นคู่แข่งที่น่ากลัวที่สุดของ SAS เนื่องจากสถานะโอเพ่นซอร์สจึงมีแฟนเพลงที่แข็งแกร่ง เป็นเครื่องมือที่โดดเด่นที่สามารถทำการวิเคราะห์ทางสถิติได้ทุกประเภท ไม่มีอะไรทำให้คนเก่งมีความสุขได้มากไปกว่าโอเพ่นซอร์สและซอฟต์แวร์ที่เปิดให้ทดลองใช้ฟรี R อนุญาตให้ผู้ใช้ปรับแต่งซอฟต์แวร์ให้ตรงกับความต้องการด้านการวิเคราะห์ของตนเอง และมาพร้อมกับระบบนิเวศของแพ็คเกจที่มีประสิทธิภาพซึ่งทำให้การทำงานกับมันง่ายยิ่งขึ้นไปอีก

มันแข็งแกร่งขึ้นเรื่อย ๆ ตั้งแต่เริ่มก่อตั้ง และตอนนี้ก็มีชุมชนผู้ใช้ที่มีชีวิตชีวาซึ่งช่วยเหลือซึ่งกันและกัน สำหรับองค์กรใด ๆ ที่ไม่มีการวิเคราะห์เป็นแกนหลัก แต่ยังคงทำงานกับข้อมูล R คือหนทางที่จะไป เป็นซอฟต์แวร์ที่ดีที่สุดสำหรับการวิเคราะห์ที่ทำซ้ำได้และมีคุณภาพสูง ยังคงเป็นเครื่องมือวิเคราะห์ที่ดีมาก แม้ว่าจะมีข้อบกพร่องด้านความปลอดภัยและการจัดการหน่วยความจำก็ตาม

ข้อดี

• R เป็นภาษาที่ยืดหยุ่น ผู้ใช้บางคนเชื่อว่าตอนนี้มีความยืดหยุ่นมากกว่า SAS ผู้ใช้ R แทบไม่ต้องใช้ซอฟต์แวร์อื่นเลย
• R ฟรีเพราะเป็นโอเพ่นซอร์ส
• R ทำงานได้ดีกับเทคโนโลยีโอเพ่นซอร์สที่แพร่หลายในโลกข้อมูลขนาดใหญ่

ข้อเสีย

• เส้นโค้งการเรียนรู้สำหรับ R ค่อนข้างรุนแรง เป็นเครื่องมือที่ยากที่จะเชี่ยวชาญ
• แม้ว่าจะมีข้อมูลมากมายบนอินเทอร์เน็ต แต่ก็ไม่ได้มีการจัดระเบียบอย่างดีพอๆ กับวัสดุ SAS ตัวอย่างเช่น

เริ่มต้นด้วยหลักสูตรการรับรอง Data Science with R เพื่อเพิ่ม R ลงในชุดเครื่องมือการวิเคราะห์ของคุณ

5. SQL

SQL (Structured Query Language) เป็นภาษาการเขียนโปรแกรมสำหรับวัตถุประสงค์พิเศษที่ใช้ในการเชื่อมต่อกับและจัดการฐานข้อมูล โดยเฉพาะใน RDBMS (ระบบจัดการฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์) หรือ RDSMS (ระบบจัดการระบบฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์) เข้าใจง่ายและนำไปใช้ แต่ใช้เพื่อจัดการกับสถานการณ์ที่ยากลำบากต่างๆ

อ่านอีกครั้ง: วงจรชีวิตวิทยาศาสตร์ข้อมูล: ขั้นตอนและหน้าที่ทั้งหมด

แม้ว่าจะไม่ใช่เครื่องมือที่ดีที่สุดสำหรับการวิเคราะห์ทางสถิติ แต่ก็เป็นหนึ่งในเครื่องมือที่ดีที่สุดสำหรับการจัดการข้อมูลและสามารถจัดการชุดข้อมูลขนาดใหญ่ได้ การจัดการข้อมูลยังคงใช้เวลาประมาณครึ่งหนึ่งของโครงการ และ SQL ก็เข้ากันได้ดี มันโต้ตอบกับและอ่านข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างได้อย่างง่ายดาย และทำงานได้ดีกับฐานข้อมูลทั้งเก่าและใหม่

ข้อดี

• SQL นั้นรวดเร็วและสามารถจัดการชุดข้อมูลได้ทุกขนาด
• เนื่องจากมีการใช้ SQL ในหลาย ๆ ที่นอกเหนือจากการวิเคราะห์ ผู้ใช้ส่วนใหญ่คุ้นเคยกับมันอยู่แล้ว
• SQL เป็นภาษาที่เข้าใจง่าย

ข้อเสีย

• SQL นั้นยอดเยี่ยมสำหรับการแบ่งส่วนและการแยกส่วน แต่ไม่มากสำหรับการวิเคราะห์ทางสถิติ ส่งผลให้ขอบเขตการใช้งานมีจำกัดมาก

มีเครื่องมือเพียงไม่กี่อย่างที่สามารถจับคู่ความเร็วของ SQL และความสะดวกในการใช้งานเมื่อต้องจัดการข้อมูล สำหรับนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูล SQL เป็นเครื่องมือเสริมที่ได้รับความนิยมอย่างมาก มันทำงานได้ดีกับ SAS, R, Python และภาษาโปรแกรมอื่นๆ

คุณมีมัน! นี่คือเครื่องมือห้าอย่างที่นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลควรมี คุณรู้จักกี่คน? มีกี่คนที่ยังไม่ได้เข้าสู่รายการของคุณ?