Category: Cloud Computing

Google Colab – เมื่องานด้าน Data Science ต้องทำงานร่วมกัน

ก่อนหน้านี้ ได้กล่าวถึง Kaggle Introduction to Kaggle – เรียนรู้การงานด้าน Data Science Kaggle – วิธีการใช้ Logistic Regression บนข้อมูล Iris From LAB to Production – จาก Machine Learning Model สู่ Flask RESTful ในบทความนี้ จะกล่าวถึง Google Colab หรือ ชื่อเต็มคือ Colaboratory ของ Google ซึ่งก็เป็น Jupyter…

Kaggle – วิธีการใช้ Logistic Regression บนข้อมูล Iris

ข้อมูล Iris Dataset มักจะใช้ในการเริ่มต้นศึกษาการใช้งาน เครื่องมือทาง Data Science โดยเฉพาะ Classification เพราะไม่ซับซ้อน มี 4 ฟิลด์ ที่ใช้เป็น Features และมี 1 ฟิลด์ ที่จะเป็น Class (มี 3 Categories) เริ่มจาก New Kernel ในที่นี้ เลือก Notebook จากนั้น เลือก Add Dataset จากที่เค้ามีให้ หรือ จะ Upload ขึ้นไปก็ได้ จากนั้น ข้อมูลของเราจะมาอยู่ที่ …

Introduction to Kaggle – เรียนรู้การงานด้าน Data Science

Kaggle เป็นแพลตฟอร์มสำหรับ Predictive Modelling และการแข่งขันด้าน Analytics เพื่อหา Model ที่ดีที่สุดสำหรับ Dataset จากบริษัทและบุคคลทั่วไป [อันนี้ คำอธิบายอย่างเป็นทางการ [1] ] กล่าวให้ง่ายกว่านั้น Kaggle เป็นสนามทดลองสำหรับคนที่อยากจะทำงานด้าน Data Science โดย ไม่ต้องนับ 0 จากการติดตั้ง OS, Software โน่นนี่นั่น, Library ต่างๆ แล้วต้อง Configuration ให้ทำงานร่วมกันได้ อีกทั้ง เพียงแค่ สมัคร หรือ Authentication ด้วย Facebook, Google,…

การใช้งาน Google Datalab Notebook บน Dataproc เพื่อสร้าง Machine Learning Model เบื้องต้น

ต่อจาก สร้าง Hadoop และ Spark Cluster เพื่องานด้าน Data Science ด้วย Google Cloud Dataproc + Datalab จาก Google Cloud Datalab คลิก Notebookแล้ว ตั้งชื่อ Demo01 เลือได้ว่า จะใช้ Python2 หรือ Python3 ในที่นี้จะเลือก Python3 ตรวจสอบรุ่นของ Spark ที่ใช้งานด้วยคำสั่ง spark.version แล้วกดปุ่ม Shift+Enter เพื่อ Run สามารถใช้คำสั่งไปย้ง Shell ซึ่งเป็น…

สร้าง Hadoop และ Spark Cluster เพื่องานด้าน Data Science ด้วย Google Cloud Dataproc + Datalab

จาก Ambari #01: ติดตั้ง Ambari Server , Ambari #02 ติดตั้ง Ambari Agent , Ambari #04 การสร้าง Hadoop ด้วย Ambari บน AWS และ GCP #01 วิธีการสร้าง Virtual Machine บน Google Cloud Platform จะเห็นได้ว่า ก็ยังมีความยุ่งยากอยู่ อีกทั้ง หากต้องการใช้ PySpark ก็ต้องตามติดตั้ง Python Packages ต้องปรับค่ามากมาย และหากต้องการขยายระบบ ก็มีงานต้องทำอีกเยอะ ในบทความนี้ จะแนะนำอีกวิธีหนึ่ง คือ การใช้งาน Google…