รวมบทความเกี่ยวกับวิทยาศาสตร์ข้อมูล (Data Science) ซึ่งครอบคลุมถึงการวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analysis), Machine Learning, และ Algorithms ในการสร้าง โมเดลทำนายผล (Predictive Model) ด้วยวิธีการต่าง ๆ ตั้งแต่ Linear Regression, Decision Tree, Random Forest, Neural Network ฯลฯ
ปัจจุบันการใช้ Deep Learning ในการทำนายผลได้รับความนิยมมากขึ้นเรื่อย ๆ เพราะสามารถแก้ปัญหาที่ Algorithms ทั่วไปไม่สามารถทำได้ เช่น Image Recognition ด้วย CNN หรือ Audio Transcript ด้วย RNN
วิดีโอนี้ เป็นวิดีโอแรกที่แอดทำขึ้นมาเพื่อตอบคำถามเพื่อนๆที่ถามมาในเพจเรื่องการเรียนต่อปริญญาโทด้าน Data Science ที่ต่างประเทศว่าเป็นยังไงบ้าง มีอะไรน่าสนใจขนาดไหน
เทคนิคเด็ดสาย Data Visualization เลือกกราฟยังไงให้คนดูเข้าใจง่าย และสื่อความหมายออกมาให้ตรงประเด็น
วิธีใช้ Pyspark เครื่องมือหนึ่งในการทำ Big Data ตั้งแต่ต้นจนจบแบบครบวงจร โดยเกิดจาก Python และ Apache Spark
ปัญหาของบริษัทไทยในการนำ Data มาใช้คืออะไร? เรามาคุยกับ Business Consultant ผู้มีประสบการณ์ช่วยให้หลายองค์กรขับเคลื่อนด้วย Data (Data-Driven Organization)
Apache Spark เป็นเครื่องมือหนึ่งที่ถูกดีไซน์มาให้เราใช้งานแบบทำงานกลุ่มได้ โดยที่เชื่อมต่อระบบการทำงานของคอมพิวเตอร์เข้าด้วยกัน หรือเรียกว่า Cluster computing platform
ก่อนหน้านี้แอดมินเข้าใจว่าทำ Data Science เรียน Python / R / SQL ก็พอล่ะ แต่เมื่อไม่กี่วันที่ผ่านมาเรียนแล็บเรื่อง Big Data ต้องมาใช้ Unix ด้วย 555
Big Data คือ การที่เรามีข้อมูลในขนาดใหญ่, ปริมาณมาก และ ความซับซ้อนสูง มาอยู่รวมกัน ในบทความนี้จะแนะนำ Big Data รวมถึงเคสการใช้งานจริง
อยากจะมาสรุปให้ฟังกันว่าการทำงานในปีที่ผ่านมา ในงาน Data Science / Data Engineer เป็นอย่างไรบ้างครับ บทความนี้น่าจะมีประโยชน์กับท่านที่สนใจเข้ามาทำงานในสาย Data
ทุกคนอาจจะเคยสงสัยว่าทำไมเราได้เงินเดือนต่างกัน จากตัวอย่างของผู้ชายในแอทแลนทิก ประเทศอเมริกา ปัจจัยที่ทำให้ทุกคนได้เงินเดือนต่างกันประกอบไปด้วย อายุ, ปีที่ทำงาน และ ระดับการศึกษา
