COOL IT IDEAS AND STUFF

See the original english version Click here!

เพื่อความคืบหน้าของ Data Science Project ทำให้ Data Scientists ส่วนใหญ่มักจะใช้ Tools ต่างๆ ที่จะช่วยให้บรรลุเป้าหมายได้เร็วและมีประสิทธิภาพ ซึ่งมี Tools มากมายให้เลือกใช้ แล้วแต่เหมาะสมกับงานที่ทำอยู่ และนี่ก็เป็น 7 Tools ที่ Data Scientists ใช้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน

1. IBM Watson Studio

Watson Studio คือชุดของ Tools และ APIs ที่ออกแบบมาเพื่อเพิ่มความรวดเร็ว รวมถึง Machine Learning และ Learning Techniques ในเชิงลึก สำหรับ Application ของคุณ IBM Watson Studio มีทั้งแบบฟรีและแบบเสียเงินขึ้นอยู่กับความต้องการ ขนาดของ Projects และทีมของคุณ

Watson Studio มี Tutorials มากมายเกี่ยวกับ Concepts และ APIs ที่หลากหลาย ซึ่ง Tutorials ส่วนใหญ่มีความยืดหยุ่นและสามารถทำได้จาก Browser ของคุณ ดังนั้น จึงไม่จำเป็นต้องมีการติดตั้งใด ๆ Watson Studio มี Tools ที่ช่วยในเรื่องการจัดเตรียม, จัดการ และวิเคราะห์ Data ของคุณ นอกจากนี้ยังมี Datasets, Model และ Tutorials มากมายให้คุณใช้ใน Project ของคุณ

2. Amazon Redshift

Data Science เป็นเรื่องที่เกี่ยวกับ Data ทั้งหมด และใน Projects ส่วนใหญ่ ปริมาณ Data ที่คุณต้องจัดการนั้นค่อนข้างมีปริมาณมาก ดังนั้น Tool ถัดไปก็คือ Amazon Redshift ซึ่งเป็น Cloud Service ที่ช่วยให้คุณสามารถปรับขนาด Project ของคุณ เพื่อให้สามารถจัดการกับ Datasets ขนาดใหญ่ได้ เมื่อ Data ของคุณถูก Upload ไปยัง Redshift แล้ว คุณสามารถวิเคราะห์และทำการ Query ข้อมูลได้

คุณจะได้ประโยชน์มากมายจากการใช้ Amazon RedShift ที่ใช้เป็นที่เก็บ Data ของคุณ คุณสามารถ Encrypt Data ของคุณเพื่อรักษาความปลอดภัยได้ คุณสามารถเพิ่มจำนวน Nodes ใน Dataset ของคุณได้อย่างง่ายดาย และ Tool นี้ไม่มีค่าใช้จ่ายล่วงหน้าใด ๆ แม้ว่าคุณจะใช้ Paid Plans แบบใดแบบหนึ่ง Tool ก็มีรูปแบบของราคาที่เป็นไปตามความต้องการ เพื่อลดการผูกมัดในระยะยาว

3. Google BigQuery

Tool ตัวถัดไปก็คือ BigQuery โดยที่ BigQuery ของ Google เป็น Data Warehouse Tool ที่สามารถปรับขนาดได้และไม่จำเป็นต้องลงทุนในเรื่อง Server ใด ๆ Tool นี้ได้รับการออกแบบมาเพื่อให้ Data Scientists สามารถวิเคราะห์ Data ได้อย่างมีประสิทธิภาพและมีประสิทธิผล Tool นี้จะช่วยให้ Developer ค้นพบ Patterns และ Trends โดยการสร้าง Dashboards และ Reports ได้อย่างรวดเร็วและง่ายดาย

Developers ใช้งาน BigQuery ก็เพราะความรวดเร็วและความง่ายในการวิเคราะห์ Data อย่างมีประสิทธิภาพ และการปรับขนาดอย่างราบรื่น เนื่องจาก Warehouse ไม่ต้องใช้ Server ใด ๆ BigQuesry เป็นบริการที่ต้องชำระเงิน แต่ผู้พัฒนาก็ให้คำมั่นว่า ราคาของ Service นี้คุ้มค่าเมื่อเทียบกับ Services อื่นๆ 

4. Microsoft Azure

ถัดมาคือ Microsoft Azure ซึ่งเป็น Cloud Service ที่เป็นที่รู้จักอย่างมากซึ่งเติบโตทั้งในแง่ Features และฐานของผู้ใช้งาน Tool ตัวนี้มี Options มากมายสำหรับ Developers ในการ Design, Build และ Deploy Applications ได้โดยไม่ต้องยุ่งยาก Microsoft Azure คือชุดของ Tools ที่สามารถจัดเก็บ Data, วิเคราะห์ และ Integrate AI กับ Machine Learning Techniques เข้าด้วยกันได้

Tools ทั้งหมดของ Microsoft Azure นั้นมีรูปแบบของราคา ที่คุณเพียงแค่จ่ายตามการใช้งานที่ให้คุณใช้เท่านั้น ไม่เพียงแค่นั้น คุณยังสามารถใช้ Azure Cost Management Tool เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพของราคาที่คุณใช้จ่ายสำหรับ Microsoft Azure Services 

5. Snowflake

Snowflake เป็น Relational ANSI SQL Data Warehouse ที่ Developer สามารถใช้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการสื่อสารกับ Database ตั้งแต่การ Read Items ไปจนถึงการ Delete พวกมัน หรือแม้แต่ดำเนินการ Queries ในเชิงวิเคราะห์

การใช้ Snowflake นั้น มีข้อดีมากมาย รวมถึงการช่วยลดในด้านการบริหารและการจัดการต่าง ๆ เนื่องจากไม่มี Infrastructure ใน Snowflake ให้ต้องจัดการ นอกจากนี้ Snowflake ยังรองรับ Data ในทุกรูปแบบที่คุณอาจใช้ใน Project ของคุณด้วยการรองรับในเรื่องการปรับขนาด และการ Share Data ที่ดูเหมือนจะทำได้ง่ายดาย

6. Alteryx

ขั้นตอนหลักอย่างหนึ่งใน Data Science Project ก็คือการวิเคราะห์ข้อมูล ดังนั้น Tool ตัวถัดไปก็คือ Alteryx ซึ่งเป็น Data Analysis Tool ที่ช่วยให้คุณสามารถค้นหา Data ที่เกี่ยวข้อง รวมทั้งง่ายในการจัดการข้อมูลที่มีประโชน์ใด ๆ ก็ตามที่อยู่ภายใน Data ของคุณได้อย่างง่ายดาย มันช่วยให้คุณสามารถวิเคราะห์ Data จากหลาย Sources ได้พร้อม ๆ กัน คุณสามารถ Import Data ได้จากทั้ง Excel และ Hadoop รวมทั้งวิเคราะห์ได้ในที่เดียวกัน 

Alteryx มี Built-in Tools กว่า 60 รายการที่รองรับความต้องการทั้งหมดในด้านการวิเคราะห์ข้อมูล ตั้งแต่ Regression ไปจนถึง Clustering และ Categorization คุณยังสามารถสร้าง Tool ของคุณเองได้ใน Alteryx โดยใช้ Python หรือ R นอกจากนี้ Alteryx ยังมีความสามารถในการแสดงและนำเสนอ Data ของคุณ ด้วยการสร้าง Reports ใน Formats ที่ใช้กันโดยทั่วไป เช่น Qlik, Microsoft Power BI และ Tableau

7. Qlik

Tool ตัวสุดท้ายในบทความนี้ ก็คือ Data Visualization Tool นั่นเอง Data Visualization ถือเป็นส่วนสำคัญของ Data Science Project ซึ่งมันทั้งสามารถสร้างหรือทำลาย Project ของคุณได้ Data Visualization Tool ในหัวข้อนี้ก็คือ Qlik ซึ่งเป็น Visual Analysis Tool ที่ช่วยให้คุณสร้าง Dashboards และ Visualization ที่ช่วยบอกเล่าเรื่องราวของ Data ของคุณได้ 

เมื่อใช้ Qlik จะช่วยทำให้ Developer สามารถสร้าง Interactive Visualizations โดยใช้ Drag & Drop Interface ที่ง่ายและรวดเร็ว Qlik เป็นมากกว่าแค่ Data Visualization Tool มันยังเป็น Centralized Hub ที่ช่วยให้คุณสามารถรวบรวม Data จาก Database ต่าง ๆ และสร้าง Visual Analysis ของ Content พวกมัน คุณยังสามารถ Embed Qlik ใน Application ของคุณเพื่อการบันทึกและวิเคราะห์ Data ได้โดยอัตโนมัติ

ที่มา: https://towardsdatascience.com/

รับตำแหน่งงานไอทีใหม่ๆ ด้วยบริการ IT Job Alert

อัพเดทบทความจากคนวงในสายไอทีทาง LINE ก่อนใคร
อย่าลืมแอดไลน์ @techstarth เป็นเพื่อนนะคะ

บทความล่าสุด

• 10 Python Programs ที่น่าสนใจพร้อมตัวอย่าง Code
• 5 GitHub .NET Repos ที่ช่วยเพิ่ม Tech Skills ของคุณ ขึ้นไปอีกขั้น
• 7 ขั้นตอน เพิ่มความปลอดภัยให้กับ JavaScript ในปี 2021