āļ§āļąāļāļāļĩāđāļāļāļĢāļĄ: āļ§āļąāļāļāļĩāđ 15-16 āđāļĨāļ° 22 āļāļĪāļĻāļāļīāļāļēāļĒāļ 2568 | āđāļ§āļĨāļē 09.00 – 16.00 āļ.
āļĢāļēāļāļē 5,690 āļāļēāļ āļāļēāļ āļĨāļāļāļ°āđāļāļĩāļĒāļāļāđāļāļ 14 āļ§āļąāļāļĨāļ 10 % āđāļŦāļĨāļ·āļāđāļāļĩāļĒāļ 5,121 āļāļēāļ
āļ§āļīāļāļĒāļēāļāļĢ: āļ§āđāļēāļāļĩāđāļĢāđāļāļĒāļāļĢāļĩ āļāļĩāļĢāļāļąāļāļāđ āļāļąāļāļŠāļāļąāļ
āļāļđāđāđāļāļĩāđāļĒāļ§āļāļēāļāļāđāļēāļ Data Science/Data Engineering
āļĄāļĩāļāļĢāļ°āļŠāļāļāļēāļĢāļāđāļāļāļĢāļĄāđāļĨāļ°āđāļŦāđāļāļģāļāļĢāļķāļāļĐāļēāļāļąāļāļŦāļāđāļ§āļĒāļāļēāļāļāđāļēāļ Data Science āļĄāļēāļāļāļ§āđāļē 7 āļāļĩ

āļŦāļĨāļąāļāļāļēāļĢāđāļĨāļ°āđāļŦāļāļļāļāļĨ
āđāļāļĒāļļāļāļāļĩāđāļāđāļāļĄāļđāļĨāļāļĨāļēāļĒāđāļāđāļāļāļĢāļąāļāļĒāļēāļāļĢāļŠāļģāļāļąāļāļāļāļāļāļāļāđāļāļĢ āļāļēāļĢāļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāđāļĨāļ°āļŠāļ·āđāļāļŠāļēāļĢāļāđāļāļĄāļđāļĨāļāļĒāđāļēāļāļĄāļĩāļāļĢāļ°āļŠāļīāļāļāļīāļ āļēāļāļāļķāļāđāļāđāļāļāļąāļāļĐāļ°āļāļģāđāļāđāļāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļāļāļēāļĢāļāļąāļāđāļāļĨāļ·āđāļāļāļĒāļļāļāļāļĻāļēāļŠāļāļĢāđāđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļāļąāļāļŠāļīāļāđāļāļāļĩāđāđāļĄāđāļāļĒāļģ āļŦāļĨāļąāļāļŠāļđāļāļĢāļāļĩāđāļāļāļāđāļāļāļĄāļēāđāļāļ·āđāļāļāļąāļāļāļēāļāļąāļāļĐāļ°āļāļ·āđāļāļāļēāļāļāđāļēāļāļ§āļīāļāļĒāļēāļāļēāļĢāļāđāļāļĄāļđāļĨ āļāļēāļĢāđāļāļĩāļĒāļāđāļāļĢāđāļāļĢāļĄāļāđāļ§āļĒ Python āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļŠāļĢāđāļēāļāļ āļēāļāļāđāļāļĄāļđāļĨāļāļĩāđāđāļāđāļēāđāļāļāđāļēāļĒ āļāđāļēāļāđāļāļĢāļ·āđāļāļāļĄāļ·āļāļāļĩāđāđāļāđāļēāļāļķāļāđāļāđ
āļāļąāđāļāļāļĩāđ āļŠāļāļāļāļĨāđāļāļāļāļąāļāļāļīāļĻāļāļēāļāļāļāļāļāļāļāđāļāļĢāļĒāļļāļāđāļŦāļĄāđāļāļĩāđāđāļāđāļāļāļēāļĢāļāļąāļāđāļāļĨāļ·āđāļāļāļāđāļ§āļĒāļāđāļāļĄāļđāļĨ (Data-Driven Organization) āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļĒāļāļĢāļ°āļāļąāļāļĻāļąāļāļĒāļ āļēāļāļāļļāļāļĨāļēāļāļĢāđāļŦāđāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāđāļāđāđāļāļāđāļāđāļĨāļĒāļĩāļāļīāļāļīāļāļąāļĨāđāļāļāļēāļĢāļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāđāļĨāļ°āļāļģāđāļŠāļāļāļāđāļāļĄāļđāļĨāđāļāđāļāļĒāđāļēāļāļĄāļ·āļāļāļēāļāļĩāļ āļĢāļāļāļĢāļąāļāđāļāđāļēāļŦāļĄāļēāļĒāļāļēāļĢāļāļąāļāļāļēāļāļāļāđāļāļĢāļŠāļđāđāļāļēāļĢāđāļāđāļāļāļāļāđāļāļĢāļāļąāļāļāļĢāļīāļĒāļ° (Smart Organization) āđāļāļāļāļēāļāļ
āļ§āļąāļāļāļļāļāļĢāļ°āļŠāļāļāđ
- āđāļāļ·āđāļāđāļŦāđāļāļđāđāđāļāđāļēāļĢāļąāļāļāļēāļĢāļāļāļĢāļĄāđāļāđāļēāđāļāđāļāļ§āļāļīāļāļāļ·āđāļāļāļēāļāļāļāļāļ§āļīāļāļĒāļēāļāļēāļĢāļāđāļāļĄāļđāļĨ (Data Science) āđāļĨāļ°āļāļĢāļ°āļāļ§āļāļāļēāļĢāļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāļāđāļāļĄāļđāļĨāļāļĒāđāļēāļāđāļāđāļāļĢāļ°āļāļ
- āđāļāļ·āđāļāđāļŦāđāļāļđāđāđāļāđāļēāļĢāļąāļāļāļēāļĢāļāļāļĢāļĄāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāđāļāļĩāļĒāļāđāļāļĢāđāļāļĢāļĄāđāļāļ·āđāļāļāļāđāļāļāđāļ§āļĒāļ āļēāļĐāļē Python āđāļĨāļ°āđāļāđāļāļēāļ Google Colab āđāļāđāļāļĒāđāļēāļāļĄāļĩāļāļĢāļ°āļŠāļīāļāļāļīāļ āļēāļ
- āđāļāļ·āđāļāđāļŦāđāļāļđāđāđāļāđāļēāļĢāļąāļāļāļēāļĢāļāļāļĢāļĄāđāļāđāļēāđāļāļāļĢāļ°āđāļ āļāļāđāļāļĄāļđāļĨ āļāļēāļĢāļāļ§āļāļāļļāļĄāļĨāļģāļāļąāļāļāļąāđāļāļāļāļāđāļāđāļāļĢāđāļāļĢāļĄ āđāļĨāļ°āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāļāļģāđāļāđāļēāļāđāļāļĄāļđāļĨāļāļēāļāđāļŦāļĨāđāļāļāđāļēāļ āđ āđāļāđ
- āđāļāļ·āđāļāđāļŦāđāļāļđāđāđāļāđāļēāļĢāļąāļāļāļēāļĢāļāļāļĢāļĄāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāļāđāļāļĄāļđāļĨāđāļāļ·āđāļāļāļāđāļ āļāļąāļāļāļēāļĢāļāđāļāļĄāļđāļĨāļāļĩāđāļāļēāļāļŦāļēāļĒāļŦāļĢāļ·āļāļāļīāļāļāļāļāļī āđāļĨāļ°āđāļāļĢāļĩāļĒāļĄāļāđāļāļĄāļđāļĨāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļāļāļēāļĢāđāļŠāļāļāļāļĨ
- āđāļāļ·āđāļāđāļŦāđāļāļđāđāđāļāđāļēāļĢāļąāļāļāļēāļĢāļāļāļĢāļĄāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāļŠāļĢāđāļēāļāļ āļēāļāļāđāļāļĄāļđāļĨāļāđāļ§āļĒāļāļĢāļēāļāļāļĢāļ°āđāļ āļāļāđāļēāļ āđ āđāļāđāļāļĒāđāļēāļāļāļđāļāļāđāļāļ āđāļŦāļĄāļēāļ°āļŠāļĄ āđāļĨāļ°āļŠāļ·āđāļāļāļ§āļēāļĄāļŦāļĄāļēāļĒāđāļāđāļāļąāļāđāļāļ
- āđāļāļ·āđāļāđāļŦāđāļāļđāđāđāļāđāļēāļĢāļąāļāļāļēāļĢāļāļāļĢāļĄāļĄāļĩāļāļąāļāļĐāļ°āđāļāļāļēāļĢāļāļģāđāļŠāļāļāļāđāļāļĄāļđāļĨāđāļāļĢāļđāļāđāļāļ Interactive āđāļĨāļ°āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāđāļŠāļāļāļāđāļāļĄāļđāļĨāđāļāļīāļāļāļ·āđāļāļāļĩāđāđāļāļ·āđāļāļāļĢāļ°āļāļāļāļāļēāļĢāļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāđāļāļīāļāļĨāļķāļāđāļāđ
āļŦāļĨāļąāļāļŠāļđāļāļĢāļāļĩāđāđāļŦāļĄāļēāļ°āļāļąāļāđāļāļĢāļāđāļēāļ
āļāļđāđāđāļĢāļīāđāļĄāļāđāļāđāļāļĩāļĒāļāđāļāļĢāđāļāļĢāļĄ (Beginner)
- āđāļĄāđāđāļāļĒāđāļāļĩāļĒāļāđāļāļĢāđāļāļĢāļĄāļĄāļēāļāđāļāļ āļŦāļĢāļ·āļāļĄāļĩāļāļ·āđāļāļāļēāļāļāđāļāļĒ
- āļāđāļāļāļāļēāļĢāđāļĢāļīāđāļĄāļāļēāļāļĻāļđāļāļĒāđ āđāļĨāļ°āđāļāđāļēāđāļāđāļāļĢāļāļŠāļĢāđāļēāļāļāļ·āđāļāļāļēāļāļāļāļāļ āļēāļĐāļē Python
āļāļąāļāļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāļāđāļāļĄāļđāļĨ (Data Analyst)
- āļāđāļāļāļāļēāļĢāđāļāđ Python āđāļāļ·āđāļāļāļąāļāļāļēāļĢāļāđāļāļĄāļđāļĨ, āļāļģāļāļ§āļēāļĄāļŠāļ°āļāļēāļāļāđāļāļĄāļđāļĨ, āđāļĨāļ°āļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāđāļāļīāļāļŠāļāļīāļāļī
āļāļąāļāļ§āļīāļāļąāļĒāđāļĨāļ°āļāļąāļāļ§āļīāļāļēāļāļēāļĢ
- āļāđāļāļāļāļēāļĢāļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāļāđāļāļĄāļđāļĨāļāļēāļāļāļēāļāļ§āļīāļāļąāļĒāļŦāļĢāļ·āļāđāļāļāļŠāļāļāļāļēāļĄ
- āļāļĒāļēāļāđāļāļĩāļĒāļāđāļāđāļāđāļāļ·āđāļāļāļĢāļ°āļĄāļ§āļĨāļāļĨāļāđāļāļĄāļđāļĨāļāđāļģāđāļāđāļāļĒāđāļēāļāđāļĄāđāļāļĒāļģ
āļāļļāļāļĨāļēāļāļĢāļāđāļēāļāļāļļāļĢāļāļīāļ (Business Professional)
- āļāđāļāļāļāļēāļĢāđāļāđ Python āđāļāļ·āđāļāļāļķāļāļāđāļāļĄāļđāļĨāļāļēāļāļĢāļ°āļāļ, āļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāđāļāļ§āđāļāđāļĄ, āļŦāļĢāļ·āļāļŠāļĢāđāļēāļ Dashboard
- āļāļĒāļēāļāļĨāļāđāļ§āļĨāļēāļāļēāļĢāļāļģāļāļēāļāļāđāļģ āđ āļāđāļ§āļĒāļāļēāļĢāđāļāļĩāļĒāļ Script āļāļąāļāđāļāļĄāļąāļāļī
āļāļąāļāđāļĢāļĩāļĒāļāđāļĨāļ°āļāļąāļāļĻāļķāļāļĐāļē
- āļāđāļāļāļāļēāļĢāđāļŠāļĢāļīāļĄāļāļąāļāļĐāļ°āļāđāļēāļ Data & Programming āđāļāļ·āđāļāđāļāđāđāļāđāļāļĢāļāļāļēāļāļŦāļĢāļ·āļāļāļēāļāļ§āļīāļāļąāļĒ
- āđāļāļĢāļĩāļĒāļĄāļāļąāļ§āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļāļāļēāļĢāđāļĢāļĩāļĒāļāļāđāļāļŦāļĢāļ·āļāļāļēāļĢāļāļģāļāļēāļāđāļāļŠāļēāļĒ Data Science / AI
āļāļđāđāļāļģāļāļēāļāļāđāļēāļ IT āļŦāļĢāļ·āļāļŠāļēāļĒ Data āļāļ·āđāļ āđ
āļāļ§āļēāļĄāļĢāļđāđāļāļ·āđāļāļāļēāļ
āđāļĄāđāļĄāļĩāļāļ§āļēāļĄāļĢāļđāđāļāļ·āđāļāļāļēāļāđāļāļāļēāļ°āđāļāļēāļ°āļāļāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļāļāļđāđāđāļāđāļēāļāļāļĢāļĄ
āļĨāļāļāļ°āđāļāļĩāļĒāļ
āđāļāđāļāļąāļāļāļĩāļāđāļēāļāļāļēāļĢāļāļĨāļīāļ [https://shorturl.at/Sps4Q]
āļāļģāļŦāļāļāļāļēāļĢ
| āđāļ§āļĨāļē | āļŦāļąāļ§āļāđāļ | āđāļāļ·āđāļāļŦāļē |
| āļ§āļąāļāļāļĩāđ 1 | ||
| 09:00 – 09:30 | Introduction to Data Science | āđāļāļ°āļāļģāļāļ·āđāļāļāļēāļāļāļāļāļ§āļīāļāļĒāļēāļāļēāļĢāļāđāļāļĄāļđāļĨ (Data Science) āļāļĢāļāļāļāļĨāļļāļĄāđāļāļ§āļāļīāļāļŦāļĨāļąāļ āļāļĢāļ°āļāļ§āļāļāļēāļĢāļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāļāđāļāļĄāļđāļĨāļāļąāđāļāđāļāđāļāļēāļĢāļĢāļ§āļāļĢāļ§āļĄ āļāļēāļĢāđāļāļĢāļĩāļĒāļĄāļāđāļāļĄāļđāļĨ āļāļēāļĢāļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđ āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāđāļāļĨāļāļĨ āļāļĢāđāļāļĄāļāļąāđāļāđāļāļ°āļāļģāļāļāļāļēāļāļāļāļāļāļąāļāļ§āļīāļāļĒāļēāļĻāļēāļŠāļāļĢāđāļāđāļāļĄāļđāļĨāđāļāļĒāļļāļāļāļąāļāļāļļāļāļąāļ |
| 09:30 – 10:30 | Introduction to Python and GoogleCo-Lab | āđāļāļ°āļāļģāļ āļēāļĐāļē Python āļāļķāđāļāđāļāđāļāđāļāļĢāļ·āđāļāļāļĄāļ·āļāļŦāļĨāļąāļāđāļāļāļēāļāļāđāļēāļ Data Science āļāļĢāđāļāļĄāļŠāļāļāļāļēāļĢāđāļāđāļāļēāļ Google Colab āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļāđāļāļĩāļĒāļāđāļĨāļ°āļĢāļąāļāđāļāđāļāđāļāļĢāļ°āļāļāļāļĨāļēāļ§āļāđāđāļāļĒāđāļĄāđāļāđāļāļāļāļīāļāļāļąāđāļāļāļāļāļāđāđāļ§āļĢāđāđāļāļīāđāļĄāđāļāļīāļĄ |
| 10:30 – 10:45 | āļāļąāļāđāļāļĢāļāđāļāđāļē | |
| 10:45 â 12:00 | Control Flow | āļĻāļķāļāļĐāļēāļŦāļĨāļąāļāļāļēāļĢāļāļ§āļāļāļļāļĄāļĨāļģāļāļąāļāļāļēāļĢāļāļģāļāļēāļāļāļāļāđāļāļĢāđāļāļĢāļĄāļāđāļ§āļĒāļāļģāļŠāļąāđāļ if, for, āđāļĨāļ° while āđāļāļ·āđāļāđāļāđāđāļāļāļēāļĢāđāļāļĩāļĒāļāđāļāļĢāđāļāļĢāļĄāđāļŦāđāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāļāļąāļāļŠāļīāļāđāļāđāļĨāļ°āļāļģāļāđāļģāđāļāđāļāļĒāđāļēāļāļĄāļĩāļāļĢāļ°āļŠāļīāļāļāļīāļ āļēāļ |
| 12:00 â 13:00 | āļāļąāļāļĢāļąāļāļāļĢāļ°āļāļēāļāļāļēāļŦāļēāļĢāļāļĨāļēāļāļ§āļąāļ | |
| 13:00 â 14:30 | Data Types and Conversion | āļāļģāļāļ§āļēāļĄāđāļāđāļēāđāļāļāļĢāļ°āđāļ āļāļāđāļāļĄāļđāļĨāđāļāļ āļēāļĐāļē Python āđāļāđāļ āļāļąāļ§āđāļĨāļ āļāđāļāļāļ§āļēāļĄ āļĨāļīāļŠāļāđ āļāļīāļāļāļąāļāļāļēāļĢāļĩ āļāļĢāđāļāļĄāđāļĢāļĩāļĒāļāļĢāļđāđāļāļēāļĢāđāļāļĨāļāļāļĢāļ°āđāļ āļāļāđāļāļĄāļđāļĨ (Type Conversion) āđāļāļ·āđāļāļĢāļāļāļĢāļąāļāļāļēāļĢāļāļĢāļ°āļĄāļ§āļĨāļāļĨāļāđāļāļĄāļđāļĨāļāļĩāđāļŦāļĨāļēāļāļŦāļĨāļēāļĒ |
| 14:30 â 14:45 | āļāļąāļāđāļāļĢāļāļāđāļēāļĒ | |
| 14:45 â 15:45 | Data Importing and Visualization | āļŠāļāļāļ§āļīāļāļĩāļāļēāļĢāļāļģāđāļāđāļēāļāđāļāļĄāļđāļĨāļāļēāļāđāļŦāļĨāđāļāļāđāļēāļ āđ āđāļāđāļ CSV, Excel āđāļĨāļ° API āļĢāļ§āļĄāļāļķāļāļāļēāļĢāļāļĢāļ§āļāļŠāļāļāđāļāļĢāļāļŠāļĢāđāļēāļāļāđāļāļĄāļđāļĨāđāļāļ·āđāļāļāļāđāļ āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāđāļŠāļāļāļāļĨāļāđāļāļĄāļđāļĨāļāļĒāđāļēāļāļāđāļēāļĒ |
| 15:45 â 16:00 | Q&A / Summary | āļŠāļĢāļļāļāļ āļēāļāļĢāļ§āļĄ āļāļĢāđāļāļĄāļāļāļāļāļģāļāļēāļĄ |
| āđāļ§āļĨāļē | āļŦāļąāļ§āļāđāļ | āđāļāļ·āđāļāļŦāļē |
| āļ§āļąāļāļāļĩāđ2 | ||
| 09:00 – 09:30 | Introduction to Data Visualization | āļāļāļīāļāļēāļĒāļŦāļĨāļąāļāļāļ·āđāļāļāļēāļāļāļāļāļāļēāļĢāļŠāļĢāđāļēāļāļ āļēāļāļāđāļāļĄāļđāļĨ (Data Visualization) |
| 09:30 – 10:30 | Introduction to Data Visualization (āļāđāļ) | āļāļ§āļēāļĄāļŠāļģāļāļąāļāđāļĨāļ°āđāļāļ§āļāļēāļāļāļēāļĢāđāļĨāļ·āļāļāđāļāđāđāļāļĢāļ·āđāļāļāļĄāļ·āļāđāļŦāđāđāļŦāļĄāļēāļ°āļŠāļĄāļāļąāļāļāļĢāļ°āđāļ āļāļāļāļāļāđāļāļĄāļđāļĨ |
| 10:30 â 10:45 | āļāļąāļāđāļāļĢāļāđāļāđāļē | |
| 10:45 â 12:00 | Exploratory Data Analysis | āđāļāļ°āļāļģāļāļĢāļ°āļāļ§āļāļāļēāļĢāļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāļāđāļāļĄāļđāļĨāđāļāļ·āđāļāļāļāđāļāđāļāļ·āđāļāļāđāļāļŦāļēāļĢāļđāļāđāļāļ āđāļāļ§āđāļāđāļĄ āđāļĨāļ°āļāļ§āļēāļĄāļŠāļąāļĄāļāļąāļāļāđāļ āļēāļĒāđāļāļāđāļāļĄāļđāļĨ |
| 12:00 â 13:00 | āļāļąāļāļĢāļąāļāļāļĢāļ°āļāļēāļāļāļēāļŦāļēāļĢāļāļĨāļēāļāļ§āļąāļ | |
| 13:00 â 14:30 | Missing values and Outlier handling | āđāļĢāļĩāļĒāļāļĢāļđāđāđāļāļāļāļīāļāļāļēāļĢāļāļąāļāļāļēāļĢāļāļąāļāļāđāļāļĄāļđāļĨāļāļĩāđāļāļēāļāļŦāļēāļĒ (Missing Values) āđāļĨāļ°āļāđāļāļĄāļđāļĨāļāļīāļāļāļāļāļī (Outliers) āļāļķāđāļāđāļāđāļāļāļąāđāļāļāļāļāļŠāļģāļāļąāļāđāļāļāļēāļĢāļāļģ Data Cleaning āđāļāļ·āđāļāđāļŦāđāļāļēāļĢāļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāļāđāļāļĄāļđāļĨāļĄāļĩāļāļ§āļēāļĄāđāļĄāđāļāļĒāļģāļĄāļēāļāļāļķāđāļ |
| 14:30 â 14:45 | āļāļąāļāđāļāļĢāļāļāđāļēāļĒ | |
| 14:45 â 15:45 | Data Visualization | āļĨāļāļĨāļķāļāļāđāļēāļāļāļēāļĢāļŠāļĢāđāļēāļāļ āļēāļāļāđāļāļĄāļđāļĨāļāđāļ§āļĒāđāļāļĢāļ·āđāļāļāļĄāļ·āļāđāļ Python āđāļāđāļ Matplotlib āđāļĨāļ° Seaborn āđāļāļĒāđāļāđāļāļāļēāļĢāļāļāļāđāļāļāļāļĢāļēāļāļāļĩāđāļŠāļ·āđāļāļāļ§āļēāļĄāļŦāļĄāļēāļĒāđāļāđāļāļąāļāđāļāļ |
| 15:45 â 16:00 | Q&A / Summary | āļŠāļĢāļļāļāļ āļēāļāļĢāļ§āļĄ āļāļĢāđāļāļĄāļāļāļāļāļģāļāļēāļĄ |
| āļ§āļąāļāļāļĩāđ3 | ||
| 09:00 – 09:30 | Single Chart | āļāļķāļāļāļēāļĢāļŠāļĢāđāļēāļāđāļāļāļ āļđāļĄāļīāđāļāđāļĨāļ°āļāļĢāļ°āđāļ āļāļāļĩāđāđāļāđāļāđāļāļĒāđāļāļāļēāļĢāļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāļāđāļāļĄāļđāļĨ āđāļāđāđāļāđ Line Chart: āđāļāđāđāļŠāļāļāļāļēāļĢāđāļāļĨāļĩāđāļĒāļāđāļāļĨāļāļāļēāļĄāđāļ§āļĨāļē |
| 09:30 – 10:30 | Single Chart (āļāđāļ) | āļāļķāļāļāļēāļĢāļŠāļĢāđāļēāļāđāļāļāļ āļđāļĄāļīāđāļāđāļĨāļ°āļāļĢāļ°āđāļ āļāļāļĩāđāđāļāđāļāđāļāļĒāđāļāļāļēāļĢāļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāļāđāļāļĄāļđāļĨ āđāļāđāđāļāđ Bar Chart: āđāļāđāđāļāļĢāļĩāļĒāļāđāļāļĩāļĒāļāļāđāļēāļĢāļ°āļŦāļ§āđāļēāļāļāļĨāļļāđāļĄ Pie Chart: āđāļāđāđāļŠāļāļāļŠāļąāļāļŠāđāļ§āļāļāļāļāđāļāđāļĨāļ°āļŠāđāļ§āļāđāļāļ āļēāļāļĢāļ§āļĄ Scatter Diagram: āđāļāđāļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāļāļ§āļēāļĄāļŠāļąāļĄāļāļąāļāļāđāļĢāļ°āļŦāļ§āđāļēāļāļāļąāļ§āđāļāļĢāļŠāļāļāļāļąāļ§ |
| 10:30 â 10:45 | āļāļąāļāđāļāļĢāļāđāļāđāļē | |
| 10:45 â 12:00 | Combo Chart | āđāļĢāļĩāļĒāļāļĢāļđāđāļāļēāļĢāļŠāļĢāđāļēāļāļāļĢāļēāļāļāļŠāļĄ (Combination Chart) āđāļāđāļ āļāļĢāļēāļāđāļŠāđāļāļĢāļ§āļĄāļāļąāļāđāļāđāļ āđāļāļ·āđāļāđāļŠāļāļāļāđāļāļĄāļđāļĨāļŦāļĨāļēāļĒāļĄāļīāļāļīāđāļāđāļāļāļ āļđāļĄāļīāđāļāļĩāļĒāļ§āļāļąāļāļāļĒāđāļēāļāļĄāļĩāļāļĢāļ°āļŠāļīāļāļāļīāļ āļēāļ |
| 12:00 â 13:00 | āļāļąāļāļĢāļąāļāļāļĢāļ°āļāļēāļāļāļēāļŦāļēāļĢāļāļĨāļēāļāļ§āļąāļ | |
| 13:00 â 14:30 | Interactive diagram | āļāļķāļāļāļēāļĢāļŠāļĢāđāļēāļāļāļĢāļēāļāđāļāļ Interactive āļāļĩāđāļāļđāđāđāļāđāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāđāļāđāļāļāļāđāļāđ āđāļāđāļ āļāļēāļĢāđāļĨāļ·āđāļāļāđāļĄāļēāļŠāđāđāļāļ·āđāļāļāļđāļāđāļēāļāđāļāļĄāļđāļĨ āđāļāļīāđāļĄāļāļ§āļēāļĄāļĒāļ·āļāļŦāļĒāļļāđāļāđāļĨāļ°āļāļĢāļ°āļŠāļāļāļēāļĢāļāđāđāļāđāļāļēāļāđāļŦāđāļāļąāļāļāļđāđāļāļĄāļāđāļāļĄāļđāļĨ |
| 14:30 â 14:45 | āļāļąāļāđāļāļĢāļāļāđāļēāļĒ | |
| 14:45 â 15:45 | Geolocation Visualization | āđāļĢāļĩāļĒāļāļĢāļđāđāļāļēāļĢāļŠāļĢāđāļēāļāđāļāļāļāļĩāđāđāļŠāļāļāļāđāļāļĄāļđāļĨāđāļāļīāļāļāļ·āđāļāļāļĩāđ (Geospatial Data) āđāļāđāļ āļāļēāļĢāđāļŠāļāļāļāļģāđāļŦāļāđāļāļŠāļēāļāļē āļāļēāļĢāļāļĢāļ°āļāļēāļĒāļāļāļāļĨāļđāļāļāđāļē āđāļāļ·āđāļāđāļāđāđāļāļāļēāļĢāļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāļāļēāļĄāļ āļđāļĄāļīāļĻāļēāļŠāļāļĢāđ |
| 15:45 â 16:00 | Q&A / Summary | āļŠāļĢāļļāļāļ āļēāļāļĢāļ§āļĄ āļāļĢāđāļāļĄāļāļāļāļāļģāļāļēāļĄ |
**āļāļģāļŦāļāļāļāļēāļĢāļāļēāļāļĄāļĩāđāļāļĨāļĩāđāļĒāļāđāļāļĨāļāļāļēāļĄāļāļ§āļēāļĄāđāļŦāļĄāļēāļ°āļŠāļĄ
āļāļīāļāļāđāļāļŠāļāļāļāļēāļĄāđāļāļīāđāļĄāđāļāļīāļĄ
āļāļĩāđāļĄāļĨ: Admin@datalentteam.co
āđāļāļĢ: 097-113-5975 (āļāļļāļāļāļāļĒ) 085-913-6975 (āļāļļāļāļĄāļēāļĒāļāđ)
āļāļīāļāļāļēāļĄāļāđāļēāļ§āļŠāļēāļĢāđāļāđāļāļēāļāđāļ§āđāļāđāļāļāđāđāļĨāļ°āđāļāļāļāļāļāđāļĢāļē
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