สำรวจโลกข้อมูลกับ Pandas – ก้าวแรกของ Data Scientist

ในสัปดาห์ที่ 2 ของแผนการเรียน Python เพื่อเป็น Data Scientist หัวข้อสำคัญที่ควรโฟกัส จะเน้นที่ การจัดการข้อมูลและการวิเคราะห์เบื้องต้น ซึ่งเป็นหัวใจของงาน Data Science

ฝึก Python สัปดาห์แรกดูได้ที่

ฝึก Python สัปดาห์แรก เตรียมพร้อมสู่โลกแห่งข้อมูล

สำหรับสัปดาห์ที่ 1 ของการเริ่มต้นเขียน Python เพื่อมุ่งสู่การเป็น Data Scientist สิ่งที่แนะนำ คือ กราการมีฐานที่แข็งแรงในเรื่องของ Python พื้นฐาน และ ทักษะการจัดการข้อมูลเบื้องต้น ✅ เป้าหมายของสัปดาห์ที่ 1 “เข้าใจโครงสร้างภาษา Python และสามารถจัดการข้อมู

nerd-dataNarut Soontranon

🔹 เป้าหมายสัปดาห์ที่ 2

✅ เข้าใจการจัดการข้อมูลด้วย pandas

✅ เรียนรู้การวิเคราะห์ข้อมูลเบื้องต้น

✅ เริ่มต้นการวาดกราฟด้วย matplotlib และ seaborn

✅ ทำ Mini Project ง่ายๆ ด้วย Dataset จริง

🔸 หัวข้อที่ควรเรียนในสัปดาห์นี้

1) 📊 การใช้ Pandas สำหรับ Data Analysis

• อ่านไฟล์ CSV, Excel: pd.read_csv(), pd.read_excel()
• ดูข้อมูลเบื้องต้น: .head(), .info(), .describe()
• การเลือกแถวและคอลัมน์: .loc[], .iloc[]
• การจัดการ Missing Value: .isnull(), .fillna(), .dropna()
• การกรุ๊ปข้อมูล: .groupby()
• การรวมตาราง: .merge(), .concat()

2) 📈 การวิเคราะห์ข้อมูลเบื้องต้น

• ค่าเฉลี่ย, ค่ากลาง, ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน
• การนับจำนวนค่า (value_counts)
• การแจกแจงข้อมูล
• การหาความสัมพันธ์ (.corr())

3) 📊 การวาดกราฟด้วย Matplotlib และ Seaborn

• Line Plot, Bar Chart, Histogram, Boxplot
• Pairplot, Heatmap (ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร)

🔹 Mini Project สัปดาห์นี้ (แนะนำ)

วิเคราะห์ข้อมูล Titanic Survival

• Dataset: titanic.csv (จาก Kaggle หรือ seaborn)
• เป้าหมาย: หาความสัมพันธ์ระหว่างเพศ อายุ ชั้นโดยสาร กับโอกาสรอดชีวิต
• เรียนรู้การใช้ .groupby(), .pivot_table(), และ heatmap

📚 แหล่งเรียนรู้แนะนำ

• หนังสือ: “Python for Data Analysis” โดย Wes McKinney (ผู้สร้าง pandas)
• YouTube: ช่อง Corey Schafer, Data School
• เว็บไซต์ฝึกฝน: Kaggle Learn – Pandas

สนใจคอร์ส Python ภาษาไทย เพื่อก้าวไปสู่สายงาน Data Science ละทะเบียนได้ที่

Data Analysis with Python การวิเคราะห์ข้อมูลธุรกิจโดยใช้ Python | คอร์สออนไลน์ | SkillLane

เรียนรู้วิธีการวิเคราะห์ข้อมูลด้วย Python ตั้งแต่การนำเข้าข้อมูล ทำความสะอาด วิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจ แสดงผลด้วยภาพ เพื่อต่อยอดสู่การสร้าง Predictive Model โดยใช้ Machine Learning หรือ AI ได้

SkillLane