หลักสูตร Data Science-Machine Learning
หลักสูตรอบรมพื้นฐานทางด้านวิทยาการข้อมูลและการเรียนรู้ของเครื่อง
(Hands on Data Science and Machine Learning)

( หลักสูตร Data Science-Machine Learning )

รายละเอียดหลักสูตร

  • รอบที่ 1: วันที่ 19, 20, 25, 26, 27 พ.ค. และ 1, 2 มิ.ย. 2565 เวลา 09.00-16.00 น. (ใช้เวลาการอบรม 7 วัน วันละ 6 ชม. รวมทั้งสิ้น 42 ชั่วโมง)
  • จัดการอบรมในรูปแบบ ออนไลน์ ผ่านโปรแกรม Microsoft Team
  • สมัครเข้าร่วมอบรม และทำแบบทดสอบ วัดทักษะ ตั้งแต่วันนี้ถึง 8 พ.ค. 2565 ได้ที่นี่
  • ประกาศรายชื่อผู้ผ่านการคัดเลือก วันที่ 11 พ.ค. 2565 ทาง GBDi

หัวข้อการอบรม

1. Introduction to Data Science and Analytic Thinking (1 วัน)

ความรู้เบื้องต้นเกี่ยวกับการวิเคราะห์ข้อมูล รวมถึงการอภิปรายเทคนิคทั่วไปที่สำคัญสำหรับการวิเคราะห์และแปลงข้อมูลให้ได้มาซึ่งสารสนเทศที่มีความหมายจากชุดข้อมูลต่างๆ อธิบายหลักการที่เกี่ยวข้องกับการดำเนินการเก็บรวบรวมข้อมูล การแปลงข้อมูล การทำความสะอาดข้อมูล (Data Cleaning and Integration) และ การตัดสินใจจากข้อมูล โดยเน้นการคิดเชิงวิเคราะห์

2. Data Science with Basic Python Programing (2 วัน)

สอนการเขียนโปรแกรมพื้นฐานเฉพาะเพื่อการวิเคราะห์ข้อมูล โดยการพัฒนาความรู้ความสามารถในการเขียนโปรแกรมภาษา Python

3. Introduction to Statistics (1 วัน)

  • Descriptive Statistics : ความรู้เบื้องต้นเกี่ยวกับสถิติเชิงพรรณนา ได้แก่ ค่าเฉลี่ย มัธยฐาน ฐานนิยม ความแปรปรวน และค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน
  • Basic Statistical Inference : ความรู้เบื้องต้นเกี่ยวกับสถิติเชิงอนุมาน การประเมินค่าพารามิเตอร์ในประชากร การทดสอบสมมติฐาน ความคลาดเคลื่อนใน การทดสอบสมมติฐาน การประมาณแบบช่วง การประเมินคุณสมบัติและการควบคุมความผิดพลาดของการทดสอบสมมติฐาน ตัวอย่างเนื้อหาเช่น Frequency Distributions, Central Tendency, Correlation, Hypothesis Testing, ANOVA

4. Exploratory Data Analysis (1 วัน)

การวิเคราะห์ข้อมูลเบื้องต้น ประกอบด้วย การตรวจสอบ ความผิดพลาดในการกรอกข้อมูล ค่าสูญหาย (Missing value) ค่าผิดปกติ (Outlier) การแจกแจงของข้อมูล ความเท่ากันของความแปรปรวน (Homogeneity of Variance or Equality of Variance) ความสัมพันธ์เชิงเส้นตรง ภาวะร่วมเส้นตรงพหุ (Multicollinearity) และส่วนเหลือ (Residual) รวมทั้งการนำเสนอข้อมูล การแสดงความถี่ การแสดงการเปรียบเทียบและแนวโน้ม การแสดงการจัดลำดับ

5.Basic Machine Learning (2 วัน)

ความรู้เบื้องต้นเกี่ยวกับการเรียนรู้ของเครื่อง ขั้นตอนที่จำเป็นสาหรับการสร้างแบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่อง แนวคิดการเรียนรู้ด้วยเครื่องและประเภทการเรียนรู้แบบมีผู้สอน (Supervised Learning) และการเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน (Unsupervised Learning) การประเมินขั้นตอนวิธีการเรียนรู้ของเครื่อง การวิเคราะห์ที่ไม่ขึ้นกับขั้นตอนวิธี อัลกอริทึมสำหรับการจัดแบ่งประเภท เรียนรู้คลังโปรแกรมที่ใช้อย่างแพร่หลายของอัลกอริทึมสำหรับการเรียนรู้ด้วยเครื่อง การเตรียมประมูลผลข้อมูลเพื่อสร้างชุดข้อมูล (Data Set) ที่มีคุณภาพ การบีบอัดเพื่อลดมิติของข้อมูล การประเมินผลแบบจำลองและการปรับแต่งพารามิเตอร์

คุณสมบัติผู้เข้ารับการอบรม

  • บุคคลทั่วไป
  • ผู้เข้ารับการอบรมจำเป็นต้องมีทักษะภาษาโปรแกรมคอมพิวเตอร์ (ภาษาใดก็ได้) หรือ SPSS หรือ Macro ใน Excel โดยผ่านการทดสอบด้านตรรกะการเขียนโปรแกรม และความรู้ทางสถิติเบื้องต้น

สอบถามรายละเอียด

The Government Big Data Institute aims to lead the Thai Government toward digital transformation by building workforce of the future, consulting, and implementing Big Data initiatives with cutting-edge, standard-defining technologies.

Recommended Posts