Courses
Python สำหรับผู้ใช้ MATLAB
4 ชม.
8.3K
เมื่อตัดสินใจจะเรียน Python ก็นับว่าเหมาะสมดี เพราะทุกวันนี้โลกของวิทยาการข้อมูล (ประกาศรับสมัครงาน เครื่องมือโอเพนซอร์ส เวิร์กโฟลว์ที่เกี่ยวเนื่องกับ LLM) ล้วนถือว่า Python เป็นทักษะพื้นฐาน ไม่ใช่แค่ของแถมอีกต่อไป
ต่อมาอาจสงสัยว่าจะเรียน Python ที่ไหน โดยเฉพาะเมื่อไม่ได้เริ่มจากศูนย์ และคุ้นชินกับ DataFrame เวกเตอร์ หรือโพรซีเยอร์อยู่แล้ว เพียงแต่อยู่ในภาษาอื่น
คำถามนี้มีคนสนใจศึกษามาแล้ว และนี่คือสรุปที่รวบรวมมาให้ รายการนี้จัดอันดับแพลตฟอร์มตาม 4 เกณฑ์:
- การเชื่อมสะพานระหว่างภาษาโดยตรง: เนื้อหามีการเทียบคำสั่งและเวิร์กโฟลว์จากภาษาที่ใช้อยู่เดิมไปเป็น Python อย่างชัดเจน หรือสอน Python จากศูนย์
- ความสอดคล้องกับงานของนักวิเคราะห์: เน้นการจัดการข้อมูล การทำภาพ และการสร้างแบบจำลองทางสถิติ หรือเป็นการเขียนโปรแกรมทั่วไปที่อาจไม่ได้ใช้
- การลงมือปฏิบัติจริง: ได้เขียนและรันโค้ด Python จริงในบทเรียน หรือแค่อ่านอย่างเดียว
- ความลึกต่อเนื่องหลังข้ามสะพาน: มีขั้นตอนถัดไปที่ชัดเจนหลังเปลี่ยนผ่านเบื้องต้น หรือเนื้อหาสิ้นสุดลง
1. Python for R Users / Python for MATLAB Users — DataCamp
คอร์ส Python for R Users และ Python for MATLAB Users ของ DataCamp เป็นตัวเลือกที่ดีที่สุดในรายการนี้ เพราะออกแบบมาเพื่อการเปลี่ยนผ่านโดยเฉพาะ ไม่ใช่การนำคอร์สสำหรับผู้เริ่มต้นมาปรับใช้
- ระดับ: ระดับกลาง; สมมติว่ามีความชำนาญใน R หรือ MATLAB อยู่แล้ว ไม่ใช่มือใหม่ด้านโปรแกรมมิง
- เวลา: แต่ละคอร์สใช้เวลาไม่กี่ชั่วโมง เรียนตามจังหวะตนเอง
- ค่าใช้จ่าย: เริ่มเรียนได้ฟรี; เข้าถึงทั้งหมดรวมอยู่ในสมัครสมาชิก DataCamp
- เหมาะสำหรับ: นักวิเคราะห์ R หรือ MATLAB ที่ต้องการให้กรอบความคิดเดิม — data frame การคำนวณแบบเวกเตอร์ การทำกราฟ — ถูกจับคู่กับ pandas, NumPy และ matplotlib อย่างชัดเจน
คอร์สทั้งสองไม่เสียเวลาอธิบายแนวคิดที่เชี่ยวชาญอยู่แล้วในภาษาอื่น — แกนหลักคือการแปล ไม่ใช่สอนใหม่ อีกทั้ง AI Tutor ของ DataCamp เข้าใจว่ามีประสบการณ์เขียนโปรแกรมมาก่อน ดังนั้นเมื่อสะดุด มันจะอธิบายข้อผิดพลาดของ pandas ในกรอบที่คุ้นเคยจาก R data frame หรือเมทริกซ์ของ MATLAB มากกว่าจะเริ่มอธิบายตั้งแต่ต้นทุกครั้ง
2. Python for SAS Users — O'Reilly
Python for SAS Users โดย Randy Betancourt และ Sarah Chen เป็นตัวเลือกที่ดีสำหรับโปรแกรมเมอร์ SAS ที่ต้องการการเทียบโครงสร้างของ SAS กับ Python และ pandas แบบแน่นและตรงประเด็น
- ระดับ: ระดับกลาง; เขียนสำหรับผู้ใช้ SAS ในงานจริง ไม่ใช่มือใหม่โปรแกรมมิง
- เวลา: เรียนตามจังหวะตนเอง; ใช้เวลาประมาณ 8 ชั่วโมงในการอ่าน/ทำตาม
- ค่าใช้จ่าย: รวมอยู่ในสมาชิก O'Reilly
- เหมาะสำหรับ: โปรแกรมเมอร์ SAS ที่ต้องการการเทียบแบบบรรทัดต่อบรรทัดระหว่างโพรซีเยอร์ของ SAS กับสิ่งที่เทียบเท่าใน Python/pandas
หนังสือจับคู่สคริปต์ Python กว่า 200 ชิ้นกับโปรแกรม SAS ราว 75 ชิ้น ครอบคลุมชนิดข้อมูล การทำดัชนี การทำงานแบบ groupby การจัดการข้อมูล และการอ่าน/เขียนข้อมูล พร้อมบทเฉพาะสำหรับโมดูล saspy สำหรับผู้ที่ต้องการให้ Python และ SAS ทำงานร่วมกันมากกว่าการแทนที่กันโดยสมบูรณ์
3. Coming From Stata — Coding for Economists
Coming From Stata ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของแหล่งความรู้ฟรี Coding for Economists โดย Arthur Turrell เป็นตัวเลือกที่ดีสำหรับผู้ใช้ STATA ที่ต้องการเอกสารอ้างอิงไวยากรณ์ที่ตรงไปตรงมาและครอบคลุม แทนที่จะเป็นคอร์สที่มีโครงสร้าง
- ระดับ: ระดับกลาง; สมมติว่าคล่อง Stata อยู่แล้ว
- เวลา: แหล่งอ้างอิงตามจังหวะตนเอง; ศึกษาตามความเร็วของตน
- ค่าใช้จ่าย: ฟรี
- เหมาะสำหรับ: นักวิเคราะห์ STATA โดยเฉพาะในเศรษฐศาสตร์และสังคมศาสตร์
นี่ไม่ใช่วิดีโอคอร์สหรือแพลตฟอร์มแบบมีการให้คะแนน — เป็นตารางอ้างอิงฟรีที่ได้รับการดูแลต่อเนื่อง ซึ่งจับคู่คำสั่ง Stata กับไลบรารี Python อย่าง pandas, statsmodels, pyfixest และอื่น ๆ โดยตรง ครอบคลุมการนำเข้าข้อมูล การเลือกกลุ่มตัวอย่าง การผสานข้อมูล การปรับโครงสร้างข้อมูล ข้อมูลพาแนล รีเกรสชัน และการทำกราฟ ข้อควรรู้ล่วงหน้า: เพราะเป็นเอกสารอ้างอิงไม่ใช่คอร์ส จึงไม่มีลำดับบทเรียนที่มีโครงสร้างหรือแบบฝึกหัดในตัว — ค้นหาสิ่งที่ต้องการตามเวลาที่ต้องการ ซึ่งเหมาะกับผู้เรียนบางคนมากกว่าบางคน
4. Python for Data Analysis — UC Berkeley Extension
Python for Data Analysis เป็นตัวเลือกที่ดีสำหรับนักวิเคราะห์ที่ต้องการคลาสสดสอนโดยผู้สอน แทนวิดีโอหรือเอกสารอ้างอิงที่เรียนตามจังหวะตนเอง
- ระดับ: ระดับกลาง; สมมติว่ามีพื้นสถิติระดับปริญญาตรี แต่มีประสบการณ์โปรแกรมมิงจำกัด
- เวลา: หลายสัปดาห์ ตามตารางเรียนสดออนไลน์ผ่าน Zoom
- ค่าใช้จ่าย: มีค่าใช้จ่าย ตามเรตราคา extension ของมหาวิทยาลัย
- เหมาะสำหรับ: นักวิเคราะห์ที่ต้องการพูดคุยกับผู้สอนแบบเรียลไทม์ และมีเพื่อนร่วมรุ่นเรียนไปด้วยกัน
คอร์สครอบคลุมนำเข้าและส่งออกข้อมูล การเชื่อมต่อฐานข้อมูล และการใช้ pandas DataFrame สำหรับการเลือกและแปลงข้อมูล เหมาะกับผู้ที่คิดเชิงสถิติอยู่แล้วแต่ต้องการใช้ Python เป็นเครื่องมือเพื่อทำให้ความคิดนั้นทำงานได้ในสเกลใหญ่ ต่างจากคอร์สของ DataCamp หรือ O'Reilly ที่ไม่ได้เทียบไวยากรณ์จากภาษาเดิมเฉพาะ จุดเด่นที่นี่คือการสอนสด ไม่ใช่การแปลไวยากรณ์
5. Dataquest - คอร์ส Python
Dataquest เป็นตัวเลือกที่ดีสำหรับนักวิเคราะห์ที่ผ่านคอร์สเชื่อมภาษาจากที่อื่นแล้ว และต้องการแพลตฟอร์มเชิงโปรเจ็กต์ที่ลึกขึ้นเพื่อสร้างความคล่องแคล่วใน Python อย่างแท้จริง
- ระดับ: ผู้เริ่มต้นถึงระดับกลาง
- เวลา: เรียนตามจังหวะตนเอง; เส้นทางเต็มใช้เวลา 20+ ชั่วโมง
- ค่าใช้จ่าย: มีเวอร์ชันฟรี; สมัครสมาชิกเพื่อเข้าถึงเส้นทางเต็ม
- เหมาะสำหรับ: นักวิเคราะห์ที่ต้องการฝึกเขียน Python จากศูนย์ในเบราว์เซอร์
เส้นทางนักวิเคราะห์ข้อมูลของ Dataquest ครอบคลุมพื้นฐาน Python, pandas, การทำความสะอาดข้อมูล และการสร้างภาพข้อมูล ผ่านบทเรียนแบบทำโปรเจ็กต์
ตารางเปรียบเทียบ
| อันดับ | แพลตฟอร์ม | ทรัพยากรหลัก | ความลึกของหลักสูตร | ค่าใช้จ่าย / สัญญาณด้านผลลัพธ์ |
|---|---|---|---|---|
| 1 | DataCamp | Python for R Users / Python for MATLAB Users | การจับคู่ไวยากรณ์และเวิร์กโฟลว์จาก R หรือ MATLAB ไปเป็น Python โดยตรง | เริ่มฟรี; แต่ละคอร์สไม่กี่ชั่วโมง |
| 2 | O'Reilly | Python for SAS Users (Betancourt & Chen) | สคริปต์ Python 200+ ชิ้นจับคู่กับโปรแกรม SAS ราว ~75 ชิ้น | สมัครสมาชิก O'Reilly; ประมาณ 8 ชั่วโมง |
| 3 | Coding for Economists | Coming From Stata | เอกสารอ้างอิงการแปลคำสั่งจาก Stata เป็น Python | ฟรี; แหล่งอ้างอิงตามจังหวะตนเอง ไม่มีโครงสร้างคอร์ส |
| 4 | UC Berkeley Extension | Python for Data Analysis | pandas ฐานข้อมูล การนำเข้า/ส่งออกข้อมูล การสอนสด | มีค่าใช้จ่าย; คลาสสดออนไลน์หลายสัปดาห์ |
| 5 | Dataquest | เส้นทาง Data Analyst in Python | ความคล่องแคล่วใน Python โดยรวม, pandas, การทำความสะอาด, การทำภาพข้อมูล | เวอร์ชันฟรี; สมัครสมาชิกเพื่อเส้นทางเต็ม |
หัวข้อ