🌏 ในโลกของการเขียนโปรแกรมมันก็มีภาษามากมายเกิดขึ้นมา ซึ่งในแต่ละภาษาก็มีความสามารถที่แตกต่างกัน ขึ้นอยู่กับว่าเราจะประยุกต์ใช้กับงานแบบไหน และมีอีกหนึ่งภาษาที่มาแรงมากในหมู่ Data Science ซึ่งบางคนอาจจะยังไม่รู้จัก ซึ่งภาษาที่ว่าคือ...ภาษา R นั่นเอง !
.
และวันนี้แอดจะพาเพื่อน ๆ ทุกคนมาทำความรู้จักกับภาษา R มันคืออะไร ? แล้วใช้ทำอะไรได้บ้าง ? หาพร้อมแล้วไปดูกันเลย !! 🔥
.
🤔 ภาษา R คืออะไร ?
.
ภาษา R เป็นภาษาในการพัฒนาโปรแกรมแบบ Open-Source ใช้งานได้ทุกแพลตฟอร์ม ไม่ว่าจะเป็น Windows, Linux และ macOS เรียนรู้ได้ง่ายไม่แพ้ภาษาอื่น ๆ มีความหยืดหยุ่นสูง เหมาะสำหรับงานด้าน Machine Learning สถิติ และการวิเคราะห์ข้อมูล
.
เป็นอีกหนึ่งภาษาที่แพร่หลายในหมู่ Data Science มี Community และอัตราการเติบโตที่สูงขึ้นเรื่อย ๆ
.
📄 ทำไมถึงต้องใช้ภาษา R ?
.
นอกจากภาษา Python แล้ว ภาษา R ก็เป็นอีกหนึ่งภาษาที่ใช้พัฒนา Machine Learning สถิติ และการวิเคราะห์ข้อมูล สามารถสร้าง Objects, Functions, และ Packages ได้ง่าย ๆ แถมยังมี Learning Curve น้อยกว่า Python มี Syntax ที่เข้าใจง่าย ใช้เวลาแปบเดียวก็เขียนได้แล้ว !
.
ภาษา R ยังสามารถใช้งานร่วมกับภาษาอื่น ๆ ได้ เช่น Python, Java, และ C++ มีสูตรทางคณิตศาสตร์มาให้ ทำให้ประมวลผล และจัดการข้อมูลได้ง่าย แถมยังสามารถใช้งานร่วมกับเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลได้อีกด้วย
.
แต่ภาษา R ก็ยังมีข้อจำกัดในเรื่องความปลอดภัย จึงไม่เหมาะไปใช้ทำเว็บแอปพลิเคชันนั่นเอง
.
✨ มาเริ่มต้น Hello World กันเลย !!
.
ภาษา R นั้นก็คล้าย ๆ กับภาษาอื่นที่ใช้กันอย่างแพร่หลาย ส่วน IDE ที่นิยมใช้กัน เช่น R Studio, Rattle, Tinn-R เป็นต้น บันทึกไฟล์ที่มีนามสกุล .r
.
cat("Hello World")
.
นอกจากนี้ ยังมีฟังก์ชันที่ช่วยในการคำนวณทางสถิติอีกมากมาย สามารถศึกษาเพิ่มเติมได้ในลิงค์ด้านล่างเลย !! 👇
💥 https://www.tutorialspoint.com/r/index.htm
🔧 ใช้ทำอะไรได้บ้าง ?
.
🔹 Data Science - มีฟังก์ชันมากมายที่เกี่ยวข้องกับงานด้านสถิติ แถมยังมีการเตรียมสภาพแวดล้อมให้เหมาะกับการคำนวณและการออกแบบทางสถิติ
.
🔹 Data Analyst - ช่วยในการนำเข้าและส่งออกข้อมูลในรูปแบบต่าง ๆ ช่วยในการคำนวณและวิเคราะห์ข้อมูลทางสถิติ
.
🔹 Data Visualization - มีฟังก์ชันที่ช่วยในการคำนวณ หากใช้ร่วมกับ IDE สามารถแสดงรูปแบบกราฟได้ตามต้องการ
.
🔹 Machine Learning - รองรับการประมวลผลโมเดลในงานด้าน Machine Learning เป็นอีกหนึ่งภาษาที่ใช้ในงานด้านนี้ไม่แพ้ Python เลยทีเดียว !
.
นอกจากนี้ก็มีบริษัทใหญ่ ๆ อย่างเช่น Google, Facebook, Bing, Twitter, และ Accenture ใช้ภาษา R ในการวิเคราะห์ข้อมูลและทำงานด้านสถิติเช่นกัน
.
เพื่อน ๆ ก็พอจะรู้จักเจ้าภาษา R กันคร่าว ๆ แล้วเนอะ !! ไว้โอกาสหน้าแอดจะหาโปรเจกต์ที่พัฒนาด้วยภาษา R มาแชร์ให้กับเพื่อน ๆ ได้ดูกัน รอติดตามเลย ~~
.
หากชอบ อย่าลืมกดไลก์ กดแชร์ เพื่อเป็นกำลังใจให้กับพวกเราด้วยน้าาาา ❤️
.
borntoDev - 🦖 สร้างการเรียนรู้ที่ดีสำหรับสายไอทีในทุกวัน
#R #programming #DataScience #machinelearning #dataanalytics #BorntoDev
同時也有10000部Youtube影片,追蹤數超過2,910的網紅コバにゃんチャンネル,也在其Youtube影片中提到,...
「google data analyst」的推薦目錄:
- 關於google data analyst 在 BorntoDev Facebook 的最佳貼文
- 關於google data analyst 在 BorntoDev Facebook 的最佳貼文
- 關於google data analyst 在 軟體開發學習資訊分享 Facebook 的最讚貼文
- 關於google data analyst 在 コバにゃんチャンネル Youtube 的最佳貼文
- 關於google data analyst 在 大象中醫 Youtube 的精選貼文
- 關於google data analyst 在 大象中醫 Youtube 的精選貼文
- 關於google data analyst 在 Languages - GitHub 的評價
- 關於google data analyst 在 根據Google Analytics... - 想當Data Scientist / Data Analyst 的評價
- 關於google data analyst 在 1.5.1.Learn about data analyst job opportunities - GitHub Wiki ... 的評價
- 關於google data analyst 在 Google, Pinterest Look to Limit California's Privacy Laws 的評價
google data analyst 在 BorntoDev Facebook 的最佳貼文
🎉 ฮัลโหลลล เพื่อน ๆ เจอกันอีกแล้ว วันนี้แอดจะพาเพื่อน ๆ มาดูความแตกต่างของอาชีพสาย Data ที่สุดฮิตแห่งยุคนี้เลยก็ว่าได้ เผื่อเป็นแนวทางให้กับน้อง ๆ หรือเพื่อน ๆ คนไหนที่อยากเดินไปสายนี้
.
👉 ทั้งสามนั้นมีรายละเอียด และต่างกันยังไง มาหาคำตอบไปพร้อมกันเลยยย !!
.
🔵 Data Scientist เป็นอาชีพที่ใช้ทักษะขั้นสูงเพื่อวิเคราะห์ และตีความข้อมูลที่ซับซ้อน เช่น การทำ Machine Learning, Deep Learning เป็นต้น
.
🔴 Data Engineer วิศวกรข้อมูลที่ช่วยจัดเตรียมข้อมูล ซึ่งจะมีหน้าที่พัฒนา สร้าง ทดสอบ และบำรุงรักษาสถาปัตยกรรมที่ใช้ในการจัดเตรียมข้อมูล
.
🟢 Data Analyst นักวิเคราะห์ข้อมูล ที่ใช้ข้อมูลตัวเลข และใช้กระบวนการทางสถิติมาวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อใช้ข้อมูลดังกล่าวตัดสินใจหรือคิดกลยุทธ์ทางธุรกิจนั่นเอง
.
✨ ทักษะสำคัญที่ต้องมี
.
Data Scientist - ทักษะการวิเคราะห์ข้อมูลขั้นสูง, Data Mining, Machine Learning, Data Optimization, ทักษะการเขียนโปรแกรมขั้นสูง (SAS/R/ Python) เป็นต้น
.
Data Engineer - Data Warehousing & ETL, ทักษะการเขียนโปรแกรมขั้นสูง, Hadoop-based Analytics, SQL / Database, Data Architecture & Pipeline, Machine Learning Concept, Data Visualization เป็นต้น
.
Data Analyst - Data Warehouse, Adobe & Google Analytics, การเขียนโปรแกรมพื้นฐาน, ทักษะพื้นฐานทางสถิติ, SQL/Database, Data Visualization เป็นต้น
.
🌈 มีหน้าที่อะไรบ้าง ?
.
Data Scientist - รับผิดชอบในวิเคราะห์ข้อมูล จัดทำโมเดล วางแผนและกลยุทธ์สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล เรียนรู้ Tools และวิธีการต่าง ๆ ในการนำข้อมูลมาทำ Machine Learning และ Deep Learning
.
Data Engineer - พัฒนา ทดสอบ และบำรุงรักษา ในทุกขั้นตอนของการเตรียมข้อมูล เขียนโปรแกรมเพื่อดึงข้อมูลจากแหล่งต่าง ๆ ดำเนินการตามขั้นตอน ETL ตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูล
.
Data Analyst - รวบรวมและประมวลผลข้อมูลโดยใช้ความรู้ทางสถิติ เพื่อนำข้อมูลต่าง ๆ มาตัดสินใจทางธุรกิจ
.
เป็นยังไงกันบ้าง พอที่จะรู้จักกับทั้งสามอาชีพสุดฮิตคร่าว ๆ แล้วเนอะ !! เพื่อน ๆ อยากทำอาชีพไหนกันบ้าง ?? หรือพี่ ๆ คนไหนที่อยู่สายนี้อยากมีข้อมูลอะไรมาแชร์ สามารถคอมเมนต์ไว้ด้านล่างได้เลยนะคร้าบบบบ 🥰
.
borntoDev - 🦖 สร้างการเรียนรู้ที่ดีสำหรับสายไอทีในทุกวัน
google data analyst 在 軟體開發學習資訊分享 Facebook 的最讚貼文
NT 430 特價中
在這個課程中,你將學習如何使用資料,分析,統計,機率和基本的資料科學給你的職涯和日常生活的優勢。 能夠看穿資料中的雜訊,並向他人解釋這些雜訊,對於任何職業來說都是無價之寶。
https://softnshare.com/the-data-analyst-bootcamp/
google data analyst 在 コバにゃんチャンネル Youtube 的最佳貼文
google data analyst 在 大象中醫 Youtube 的精選貼文
google data analyst 在 大象中醫 Youtube 的精選貼文
google data analyst 在 根據Google Analytics... - 想當Data Scientist / Data Analyst 的推薦與評價
根據Google Analytics 的官方說明,若要瞭解某個網頁「離開率」與「跳出率」的不同,請記住以下幾點: 對網頁的所有瀏覽量來說,「離開率」是網頁成為工作階段 ... ... <看更多>
google data analyst 在 1.5.1.Learn about data analyst job opportunities - GitHub Wiki ... 的推薦與評價
1.Learn about data analyst job opportunities - brendensong/Google-Data-Analytics-Professional-Certificate Wiki. Small businesses everywhere are also starting to ... ... <看更多>
google data analyst 在 Languages - GitHub 的推薦與評價
Labs and demos for courses for GCP Training (http://cloud.google.com/training). - GitHub - GoogleCloudPlatform/training-data-analyst: Labs and demos for ... ... <看更多>