SKD004

Intro to Data Science

Intro to Data Science
คะแนน
5.0
(2 รีวิว)
SKD004

Intro to Data Science

ค่าธรรมเนียม
ฟรี
หลักสูตรนี้ประกอบด้วย
2 ชั่วโมงการเรียน
55 หัวข้อเรียน
11 แบบทดสอบ
ค่าธรรมเนียม
ฟรี
คะแนน
5.0
(2 รีวิว)
คำอธิบายหลักสูตร

การนำข้อมูลมาวิเคราะห์เพื่อสร้างกลยุทธ์ สร้างผลิตภัณฑ์ และสร้างมูลค่าทางธุรกิจไม่ใช่เรื่องใหม่ แต่ในโลกยุคดิจิทัล เรามีแหล่งข้อมูลใหม่ๆ เป็นจำนวนมาก ซึ่งส่งผลให้ปริมาณข้อมูลเพิ่มขึ้นอย่างมหาศาล องค์กรที่ต้องการจะนำข้อมูลไปใช้ให้เกิดประโยชน์ต้องมีวิธีคิด มีกระบวนการตัดสินใจ มีเครื่องมือ มีบุคลากรที่พร้อมรับมือกับความเปลี่ยนแปลงนี้

ในคอร์สนี้ผู้สอนจะพูดถึงการนําข้อมูลมาใช้สร้างประโยชน์ทางธุรกิจ ตั้งแต่การนําข้อมูลมาใช้ประกอบการตัดสินใจ การทําความเข้าใจผู้ใช้งาน ไปจนถึงการสร้างผลิตภัณฑ์จากข้อมูล ผ่านตัวอย่างจากบริษัทชั้นนำของโลกไม่ว่าจะเป็น Facebook Netflix หรือ Uber สำหรับคนที่กำลังต้องการเป็น Data Scientist หรือกำลังอยากจะสร้างทีม Data Science ภายในองค์กร คุณได้รู้จักกับทักษะต่างๆ ที่ Data Scientist ที่ดีควรมี และได้เรียนรู้กระบวนการทำงานของ Data Scientist ตั้งแต่การเก็บข้อมูล ไปจนถึงการสร้างโมเดลเพื่อช่วยตัดสินใจ

วัตถุประสงค์

- เข้าใจการนำข้อมูลมาสร้างมูลค่าทางธุรกิจ ผ่านกรณีศึกษาจากองค์กรชั้นนำของโลก

- รู้จักกับทักษะที่จำเป็นสำหรับ Data Scientists เพื่อฝึกฝนตัวเองเป็น Data Scientist หรือสร้างทีม Data Science ในองค์กร

- เข้าใจกระบวนการนำข้อมูลมาใช้งาน ตั้งแต่การเก็บข้อมูล ไปจนถึงการสร้างโมเดลเพื่อช่วยตัดสินใจ

หลักสูตรนี้เหมาะสำหรับ

- ผู้บริหาร ที่ต้องการสร้างทีม Data Science และนำข้อมูลมาใช้เป็นกลยุทธ์ขององค์กร เพื่อเพิ่มความสามารถในการแข่งขัน

- คนทำงาน ที่ต้องการเข้าใจกระบวนการการนำข้อมูลมาใช้ให้เกิดประโยชน์

- นักเรียน นักศึกษา และคนทั่วไป ที่มีความสนใจหาความรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับสายอาชีพนี้

ระดับเนื้อหา
ระดับต้น (Beginner)

Overview
การเปลี่ยนข้อมูลให้เป็น Metrics, Insights, และ Data Productions นั้น บางคนอาจจะเรียกว่าเป็นการทำ Descriptive Analytics, Predictive Analytics, และ Prescriptive Analytics Descriptive Analytics เป็นการเอาข้อมูลมาสรุปและวิเคราะห์ เพื่ออธิบาย (describe) สิ่งที่เกิดขึ้นในอดีต เช่น ยอดขายที่เพิ่มขึ้นลดลง หรืออัตราการเติบโตของจำนวนผู้ใช้งาน Predictive Analytics เป็นการเอาข้อมูลมาวิเคราะห์ หาแพทเทิร์น หรือความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร เพื่อทำนาย (predict) สิ่งที่อาจเกิดขึ้นในอนาคต เช่น ประมาณการยอดขาย หรือทำนายพฤติกรรมการใช้งานว่าผู้ใช้งานที่มีลักษณะแบบนี้สนใจสินค้านั้นๆ มากน้อยแค่ไหน Prescriptive Analytics เป็นการนำผลจากการทำ Predictive Analytics มาช่วยกำหนดการตัดสินใจ (prescribe) เช่น การแนะนำสินค้าอะไรให้กับลูกค้าคนนี้ หรือการตัดสินใจว่าเราควรจะปล่อยกู้ให้กับลูกค้าที่มีพฤติกรรมแบบนี้หรือไม่
00:00:57
Metrics are people, too!
บทความ How Not to Drown in Numbers คลิกที่นี่ เพื่ออ่านเพิ่มเติม
00:02:23
00:02:50
00:02:48

00:02:09
Ask
00:01:02
00:02:41
00:03:56
00:02:28
00:01:11
00:01:53
00:01:26

00:02:14
ดร.วิโรจน์ จิรพัฒนกุล
ค่าธรรมเนียม
ฟรี
หลักสูตรนี้ประกอบด้วย
2 ชั่วโมงการเรียน
55 หัวข้อเรียน
11 แบบทดสอบ