Start studying Data. What should I learn first during Python VS R?
🔘 Python.
In Data Science, Python is used to manage big data, making models such as Machine Learning, Deep Learning, and Data Analysis and Data Visualization. There are many libraries available. Python is not limited to Data Science, but also works in website development and automation development.
🔘 R Programming
R Programming is often used in complex statistical analysis, such as statistical modeling, hypothesis testing, and complex statistical graph generation.
So Toei recommends starting Python as a first language.
It is easy to use and do everything from data management to machine learning models, AI and most companies use Python to do data, giving us a wider range of opportunities.
R is a great language for advanced statistics, so R will learn later if you want to focus on specialized in-depth statistics analysis.
# Data ascience # Programming # Developer # data aanalyst # selfdevelopment
เมื่อเริ่มต้นเรียนรู้สายงาน Data Science การเลือกภาษาโปรแกรมที่เหมาะสมเป็นสิ่งสำคัญมาก โดย Python และ R คือ 2 ภาษาโปรแกรมหลักที่ใช้กันแพร่หลายสำหรับงานวิเคราะห์ข้อมูลและโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง Python เป็นภาษาโปรแกรมที่มีความยืดหยุ่นและใช้งานง่าย มีไลบรารี่มากมายที่ช่วยในการจัดการกับข้อมูลขนาดใหญ่ เช่น Pandas สำหรับ Data Analysis, Matplotlib และ Seaborn สำหรับ Data Visualization รวมถึง TensorFlow และ Scikit-learn สำหรับการสร้างโมเดล Machine Learning และ Deep Learning ทำให้เหมาะสำหรับผู้เริ่มต้นเพราะสามารถเรียนรู้และใช้งานได้ครอบคลุมตั้งแต่การทำงานกับข้อมูลไปจนถึงการพัฒนาแอพพลิเคชันหรือระบบอัตโนมัติ ในทางกลับกัน R Programming ถูกออกแบบมาสำหรับงานวิเคราะห์ทางสถิติอย่างลึกซึ้ง และเหมาะกับงานที่ต้องการสร้างโมเดลสถิติขั้นสูง การทดสอบสมมติฐาน รวมถึงการทำ Visualization แบบเฉพาะทาง เช่น การสร้างกราฟที่แสดงข้อมูลเชิงลึกอย่างละเอียด R มีเครื่องมือและแพ็กเกจที่เพิ่มประสิทธิภาพสำหรับนักวิเคราะห์ทางสถิติและนักวิจัย สำหรับผู้ที่ต้องการเริ่มต้นสาย Data แนะนำให้เริ่มเรียนรู้ Python ก่อน เนื่องจากเป็นภาษาที่ใช้งานง่ายและได้รับความนิยมสูงในด้าน Data Science และ AI ซึ่งช่วยเปิดโอกาสทางการทำงานที่กว้างขึ้นในตลาดแรงงาน ส่วน R นั้นเหมาะจะศึกษาต่อในขั้นสูงเพื่อเสริมทักษะสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึกหรือโฟกัสในงานด้านสถิติเป็นหลัก ทั้งนี้ การมีทักษะทั้งสองภาษาจะช่วยให้ผู้เรียนสามารถตอบโจทย์งานวิเคราะห์ข้อมูลได้ครบวงจรและเพิ่มศักยภาพในการแข่งขันสายงานนี้อย่างมาก นอกจากนี้ การฝึกเขียนโค้ดและทดลองใช้งานจริงกับข้อมูลหลากหลายประเภทจะช่วยให้เข้าใจความแตกต่างและข้อดีของแต่ละภาษาได้ชัดเจนมากขึ้น การเข้าร่วมชุมชนออนไลน์หรือคอร์สเรียนต่างๆ ก็เป็นทางเลือกที่ดีในการเพิ่มพูนความรู้และประสบการณ์ ต่อยอดไปสู่การทำงานจริงในอนาคต