Education - Datalent Team https://datalentteam.co Data Talent Research and Development Wed, 29 Jan 2025 05:03:57 +0000 en-US hourly 1 https://wordpress.org/?v=7.0 https://datalentteam.co/wp-content/uploads/2022/12/cropped-Datalent-2-3-32x32.png Education - Datalent Team https://datalentteam.co 32 32 AI Ecosystem in AI Management System and AI Governance https://datalentteam.co/event/aieco-2024-1/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=aieco-2024-1 Tue, 06 Aug 2024 04:50:48 +0000 https://datalentteam.co/?post_type=event&p=3343 AI Ecosystem in AI Management System and AI Governance To be announced  ลงทะเบียนเพื่อรับข้อมูลเพิ่มเติม พิเศษลงทะเบียนก่อนเริ่มเรียน 14 วัน ได้รับส่วนลดค่าลงทะเบียนทันที ! สำหรับนักศึกษาปัจจุบัน ม.มหิดล เหลือเพียง 3,510 บาท (จาก 3,900 บาท) นักศึกษาสถาบันอื่น เหลือเพียง 4,050 บาท (จาก 4,500 บาท) บุคลากร/ ศิษย์เก่า ม.มหิดล/ ผู้ที่เคยอบรมกับ Datalent เหลือเพียง 4,410 บาท (จาก 4,900 บาท) บุคคลทั่วไป เหลือเพียง 5,310 บาท (จาก 5,900 บาท) หลักการและเหตุผล ในยุคที่เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) กำลังมีบทบาทสำคัญในการขับเคลื่อนเศรษฐกิจและสังคมดิจิทัล การเข้าใจระบบนิเวศ AI ในบริบทของการบริหารจัดการและการกำกับดูแลเป็นสิ่งจำเป็นอย่างยิ่ง หลักสูตรนี้จึงถูกออกแบบมาเพื่อให้ความรู้พื้นฐานที่ครอบคลุมเกี่ยวกับ AI ตามมาตรฐาน ISO 22989 เพื่อเตรียมความพร้อมให้ผู้เรียนสามารถรับมือกับความท้าทายและโอกาสที่มาพร้อมกับการใช้งาน AI ในองค์กรและสังคม วัตถุประสงค์ เพื่อให้ผู้เรียนเข้าใจภาพรวมของระบบนิเวศน์ AI ในบริบทของการบริหารจัดการและการกำกับดูแล AI เพื่อให้ผู้เรียนเข้าใจแนวคิดพื้นฐานของ AI ประเภทต่างๆ ของ AI และการเรียนรู้ของเครื่อง เพื่อให้ผู้เรียนเข้าใจหลักการสำคัญเกี่ยวกับความน่าเชื่อถือของ AI เพื่อให้ผู้เรียนตระหนักถึงประเด็นทางกฎหมายและผลกระทบทางสังคมของ AI เพื่อให้ผู้เรียนเข้าใจบทบาทของผู้มีส่วนได้ส่วนเสียในระบบนิเวศ AI เพื่อให้ผู้เรียนเข้าใจภาพรวมการทำงานและวงจรชีวิตของระบบ AI เพื่อให้ผู้เรียนรู้จักสาขาและการประยุกต์ใช้ AI ในด้านต่างๆ เพื่อให้ผู้เรียนสามารถนำความรู้ไปประยุกต์ใช้ในการบริหารจัดการและกำกับดูแล AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพ หลักสูตรนี้เหมาะกับใครบ้าง ผู้บริหาร นักวิเคราะห์ นักพัฒนา ผู้ที่สนใจในการบริหารจัดการและกำกับดูแล AI ในองค์กร ความรู้พื้นฐาน ไม่ต้องมีความรู้พื้นฐาน     กำหนดการ ========================================== ผู้อบรมสามารถชำระเงินได้ทาง โอนเงิน เข้าธนาคารไทยพาณิชย์ ชื่อบัญชี: เงินรายได้คณะวิศวกรรมศาสตร์ มหาวิทยาลัยมหิดล เลขบัญชี: 333-279192-7 ส่งสลิปและข้อมูลออกใบเสร็จทางอีเมล Admin@datalentteam.co หรือที่เบอร์ 097-1135975

The post AI Ecosystem in AI Management System and AI Governance first appeared on Datalent Team.

]]> AI Ecosystem in AI Management System and AI Governance

To be announced 

ลงทะเบียนเพื่อรับข้อมูลเพิ่มเติม

พิเศษลงทะเบียนก่อนเริ่มเรียน 14 วัน ได้รับส่วนลดค่าลงทะเบียนทันที !

  • สำหรับนักศึกษาปัจจุบัน ม.มหิดล เหลือเพียง 3,510 บาท (จาก 3,900 บาท)
  • นักศึกษาสถาบันอื่น เหลือเพียง 4,050 บาท (จาก 4,500 บาท)
  • บุคลากร/ ศิษย์เก่า ม.มหิดล/ ผู้ที่เคยอบรมกับ Datalent เหลือเพียง 4,410 บาท (จาก 4,900 บาท)
  • บุคคลทั่วไป เหลือเพียง 5,310 บาท (จาก 5,900 บาท)

หลักการและเหตุผล

ในยุคที่เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) กำลังมีบทบาทสำคัญในการขับเคลื่อนเศรษฐกิจและสังคมดิจิทัล การเข้าใจระบบนิเวศ AI ในบริบทของการบริหารจัดการและการกำกับดูแลเป็นสิ่งจำเป็นอย่างยิ่ง หลักสูตรนี้จึงถูกออกแบบมาเพื่อให้ความรู้พื้นฐานที่ครอบคลุมเกี่ยวกับ AI ตามมาตรฐาน ISO 22989 เพื่อเตรียมความพร้อมให้ผู้เรียนสามารถรับมือกับความท้าทายและโอกาสที่มาพร้อมกับการใช้งาน AI ในองค์กรและสังคม

วัตถุประสงค์

    1. เพื่อให้ผู้เรียนเข้าใจภาพรวมของระบบนิเวศน์ AI ในบริบทของการบริหารจัดการและการกำกับดูแล AI
    2. เพื่อให้ผู้เรียนเข้าใจแนวคิดพื้นฐานของ AI ประเภทต่างๆ ของ AI และการเรียนรู้ของเครื่อง
    3. เพื่อให้ผู้เรียนเข้าใจหลักการสำคัญเกี่ยวกับความน่าเชื่อถือของ AI
    4. เพื่อให้ผู้เรียนตระหนักถึงประเด็นทางกฎหมายและผลกระทบทางสังคมของ AI
    5. เพื่อให้ผู้เรียนเข้าใจบทบาทของผู้มีส่วนได้ส่วนเสียในระบบนิเวศ AI
    6. เพื่อให้ผู้เรียนเข้าใจภาพรวมการทำงานและวงจรชีวิตของระบบ AI
    7. เพื่อให้ผู้เรียนรู้จักสาขาและการประยุกต์ใช้ AI ในด้านต่างๆ
    8. เพื่อให้ผู้เรียนสามารถนำความรู้ไปประยุกต์ใช้ในการบริหารจัดการและกำกับดูแล AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

หลักสูตรนี้เหมาะกับใครบ้าง

  • ผู้บริหาร
  • นักวิเคราะห์
  • นักพัฒนา
  • ผู้ที่สนใจในการบริหารจัดการและกำกับดูแล AI ในองค์กร

ความรู้พื้นฐาน

ไม่ต้องมีความรู้พื้นฐาน

 

 

กำหนดการ

==========================================
ผู้อบรมสามารถชำระเงินได้ทาง
โอนเงิน เข้าธนาคารไทยพาณิชย์
ชื่อบัญชี: เงินรายได้คณะวิศวกรรมศาสตร์ มหาวิทยาลัยมหิดล
เลขบัญชี: 333-279192-7

ส่งสลิปและข้อมูลออกใบเสร็จทางอีเมล Admin@datalentteam.co หรือที่เบอร์ 097-1135975

The post AI Ecosystem in AI Management System and AI Governance first appeared on Datalent Team.

]]> Data Management Maturity Assessment รุ่นที่ 1 https://datalentteam.co/event/dmm-2024-01/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=dmm-2024-01 Mon, 05 Feb 2024 02:49:20 +0000 https://datalentteam.co/?post_type=event&p=2992 Data Management Maturity Assessment รุ่นที่ 1 วันอาทิตย์ที่ 10 และ 17 พฤศจิกายน 2567 เวลา 9.00 – 16.00 น. ราคา 6,990 บาท ลงทะเบียนก่อน 14 วันลด 10 % เหลือเพียง 6,290 บาท หลักการและเหตุผลหลักสูตร การให้ความรู้และทักษะเกี่ยวกับการประเมินความสามารถในการจัดการข้อมูลขององค์กร หลักสูตรนี้มุ่งเน้นที่การสร้างความเข้าใจในเฟรมเวิร์กและเครื่องมือที่ใช้ในการประเมิน รวมถึงการพัฒนาความสามารถในการวิเคราะห์และปรับปรุงกระบวนการจัดการข้อมูลอย่างต่อเนื่อง โดยเนื้อหาจะเน้นถึงหลักการของการประเมินในภาพรวม นิยามระดับสถานะแต่ละระดับ ขั้นตอนการประเมิน และเจาะลึกในโมเดลการประเมินแบบต่างๆของต่างประเทศได้แก่ DAMA-DMBOK, CMMI, DCAM และการประเมินตามกรอบของประเทศไทยได้แก่ กรอบธรรมาภิบาลข้อมูลภาครัฐ และ กรอบแนวทางการประเมินผลการดำเนินงานรัฐวิสาหกิจ ตามระบบ State Enterprise Assessment Model (SE-AM) Introduction to Data Management Maturity Assessment (DMMA) Key Activites for Assessment Communicating and Utilizing the assessment results Continuous improvement and benchmarking data management maturity Existing DMMA Model and their Comparison DAMA-Data Management Body of Knowledge Model (DMBOK) CMMI’s Data Management Maturity (DMM) Data Management Capability Assessment Model (DCAM) Thailand Data Governance Assessment Model (DGA) State Enterprise Assessment Model (SE-AM) วัตถุประสงค์ เข้าใจหลักการ Data Quality Management และความสัมพันธ์กับ Data Governance เข้าใจกระบวนการบริหารจัดการคุณภาพข้อมูล เข้าใจการประเมินระดับสถานการณ์จัดการคุณภาพข้อมูลในองค์กร เข้าใจหลักการประเมินกระบวนการด้านคุณภาพข้อมูล เข้าใจหลักการทำโปรไฟล์ของข้อมูล เข้าใจบทบาทหน้าที่ที่เกี่ยวข้องกับการจัดการคุณภาพข้อมูล หลักสูตรนี้เหมาะกับใครบ้าง คนที่กำลังเริ่มพื้นฐานด้านการวิเคราะห์ข้อมูล บุคคลที่สนใจกระบวนการด้านการวิเคราะห์ธุรกิจและการสร้างคุณภาพข้อมูล ความรู้พื้นฐาน ความรู้เบื้องต้นด้าน Data Management หรือเคยเรียนวิชา Data Management Foundations หรือ Data Governance for Business Leader กำหนดการ วันที่ เวลา หัวข้อ วันที่ 1 9.00 – 12.00 Introduction to Data Management Maturity Assessment (DMMA) o Maturity Assessment : Business Drivers o Why is assessing data management maturity important o Assessment Levels and Characteristics Key Activites for Assessment Communicating and Utilizing the assessment results Continuous improvement and benchmarking data management maturity Case studies Existing DMMA Model and their Comparison 13.00 – 16.00 DAMA-DMBOK2 o Recap DAMA components and their metrics  Data Governance  Data Architecture and Enterprise Architecture  Data Modeling  Data Operation  Data Integration– Documents and Contents  Data Security and Privacy  Master Data and Reference Data  Metadata  Data Quality  Data Warehousing and Data Lake o Assessment methodology and required evidience o How to visualize, interpret, communicate, and benchmark results CMMI Data Management Maturity (DMM) o DMM Components  Data Management Strategy  Data Governance  Data Quality  Data Operations  Platform and Architecture  Suporting Process o Assessment methodology and required evidience o How to visualize, interpret, communicate, and benchmark results วันที่ 2 9.00 – 12.00 Data Management Capability Assessment Model (DCAM) o DCAM Components  Data Strategy and Busines Case  Data Management Program and Funding  Business and Data Architecture  Data and Technology Architecture  Data Quality Management  Data Governance  Data Control Environment  Analytics Management o Assessment methodology and required evidience o How to visualize, interpret, communicate, and benchmark results 13.00 – 16.00 Thailand’s Models o DGA Model o SE-AM Model o Assessment methodology and required evidience o How to visualize, interpret, communicate, and benchmark results  

The post Data Management Maturity Assessment รุ่นที่ 1 first appeared on Datalent Team.

]]> Data Management Maturity Assessment รุ่นที่ 1

วันอาทิตย์ที่ 10 และ 17 พฤศจิกายน 2567

เวลา 9.00 – 16.00 น.

ราคา 6,990 บาท ลงทะเบียนก่อน 14 วันลด 10 % เหลือเพียง 6,290 บาท

หลักการและเหตุผลหลักสูตร

การให้ความรู้และทักษะเกี่ยวกับการประเมินความสามารถในการจัดการข้อมูลขององค์กร หลักสูตรนี้มุ่งเน้นที่การสร้างความเข้าใจในเฟรมเวิร์กและเครื่องมือที่ใช้ในการประเมิน รวมถึงการพัฒนาความสามารถในการวิเคราะห์และปรับปรุงกระบวนการจัดการข้อมูลอย่างต่อเนื่อง โดยเนื้อหาจะเน้นถึงหลักการของการประเมินในภาพรวม นิยามระดับสถานะแต่ละระดับ ขั้นตอนการประเมิน และเจาะลึกในโมเดลการประเมินแบบต่างๆของต่างประเทศได้แก่ DAMA-DMBOK, CMMI, DCAM และการประเมินตามกรอบของประเทศไทยได้แก่ กรอบธรรมาภิบาลข้อมูลภาครัฐ และ กรอบแนวทางการประเมินผลการดำเนินงานรัฐวิสาหกิจ ตามระบบ State Enterprise Assessment Model (SE-AM)

  • Introduction to Data Management Maturity Assessment (DMMA)
  • Key Activites for Assessment
  • Communicating and Utilizing the assessment results
  • Continuous improvement and benchmarking data management maturity
  • Existing DMMA Model and their Comparison
  • DAMA-Data Management Body of Knowledge Model (DMBOK)
  • CMMI’s Data Management Maturity (DMM)
  • Data Management Capability Assessment Model (DCAM)
  • Thailand Data Governance Assessment Model (DGA)
  • State Enterprise Assessment Model (SE-AM)

วัตถุประสงค์

    1. เข้าใจหลักการ Data Quality Management และความสัมพันธ์กับ Data Governance
    2. เข้าใจกระบวนการบริหารจัดการคุณภาพข้อมูล
    3. เข้าใจการประเมินระดับสถานการณ์จัดการคุณภาพข้อมูลในองค์กร
    4. เข้าใจหลักการประเมินกระบวนการด้านคุณภาพข้อมูล
    5. เข้าใจหลักการทำโปรไฟล์ของข้อมูล
    6. เข้าใจบทบาทหน้าที่ที่เกี่ยวข้องกับการจัดการคุณภาพข้อมูล

หลักสูตรนี้เหมาะกับใครบ้าง

  • คนที่กำลังเริ่มพื้นฐานด้านการวิเคราะห์ข้อมูล
  • บุคคลที่สนใจกระบวนการด้านการวิเคราะห์ธุรกิจและการสร้างคุณภาพข้อมูล

ความรู้พื้นฐาน

  • ความรู้เบื้องต้นด้าน Data Management หรือเคยเรียนวิชา Data Management Foundations หรือ Data Governance for Business Leader

กำหนดการ

วันที่ เวลา หัวข้อ

วันที่ 1

9.00 – 12.00
  • Introduction to Data Management Maturity Assessment (DMMA)
    o Maturity Assessment : Business Drivers
    o Why is assessing data management maturity important
    o Assessment Levels and Characteristics
  • Key Activites for Assessment
  • Communicating and Utilizing the assessment results
  • Continuous improvement and benchmarking data management maturity
  • Case studies
  • Existing DMMA Model and their Comparison

13.00 – 16.00
  • DAMA-DMBOK2
    o Recap DAMA components and their metrics
     Data Governance
     Data Architecture and Enterprise Architecture
     Data Modeling
     Data Operation
     Data Integration– Documents and Contents
     Data Security and Privacy
     Master Data and Reference Data
     Metadata
     Data Quality
     Data Warehousing and Data Lake
    o Assessment methodology and required evidience
    o How to visualize, interpret, communicate, and benchmark results
  • CMMI Data Management Maturity (DMM)
    o DMM Components
     Data Management Strategy
     Data Governance
     Data Quality
     Data Operations
     Platform and Architecture
     Suporting Process
    o Assessment methodology and required evidience
    o How to visualize, interpret, communicate, and benchmark results

วันที่ 2

9.00 – 12.00
  • Data Management Capability Assessment Model (DCAM)
    o DCAM Components
     Data Strategy and Busines Case
     Data Management Program and Funding
     Business and Data Architecture
     Data and Technology Architecture
     Data Quality Management
     Data Governance
     Data Control Environment
     Analytics Management
    o Assessment methodology and required evidience
    o How to visualize, interpret, communicate, and benchmark results
  • 13.00 – 16.00
  • Thailand’s Models
    o DGA Model
    o SE-AM Model
    o Assessment methodology and required evidience
    o How to visualize, interpret, communicate, and benchmark results

 

The post Data Management Maturity Assessment รุ่นที่ 1 first appeared on Datalent Team.

]]> Data Governance for Business Leaders รุ่นที่ 12 https://datalentteam.co/event/data-governance-for-business-leaders-%e0%b8%a3%e0%b8%b8%e0%b9%88%e0%b8%99%e0%b8%97%e0%b8%b5%e0%b9%88-12/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=data-governance-for-business-leaders-%25e0%25b8%25a3%25e0%25b8%25b8%25e0%25b9%2588%25e0%25b8%2599%25e0%25b8%2597%25e0%25b8%25b5%25e0%25b9%2588-12 Mon, 05 Feb 2024 02:35:57 +0000 https://datalentteam.co/?post_type=event&p=2991 Data Governance for Business Leaders รุ่นที่ 12 วันอาทิตย์ที่ 22 กันยายน 2024 เวลา 9.00 – 16.00 น. ราคา 4,990 บาท ลงทะเบียนก่อน 14 วันลด 10 % เหลือเพียง 4,590 บาท หลักการและเหตุผล ในยุคที่องค์กรต่างๆจะก้าวเข้าสู่ยุคการเป็น Data-driven Organization การลงทุนกับเทคโนโลยีเพียงอย่างเดียวโดนขาดกรอบการกำกับดูแลอาจจะนำมาซึ่งความเสี่ยงและความสูญเสียได้หลักสูตรนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อให้ผู้บริหารตั้งแต่ระดับกลางถึงระดับสูงได้เห็นภาพรวมของกรอบการทำงานและมาตรฐานในการจัดการข้อมูลไม่ว่าจะเป็นข้อมูลภายในหรือภายนอกองค์กร ภายใต้กรอบการกำกับดูแลข้อมูล (Data Governance) วัตถุประสงค์ เพื่อให้บุคคลากรทั่วไปมีความรู้ความเข้าใจด้านธรรมาภิบาลข้อมูล สร้างความเข้าใจในกระบวนการทำงานด้วยข้อมูล พัฒนาทักษะด้านการใช้ข้อมูลของบุคคลที่ต้องการเริ่มต้นการวิเคราะห์ด้วยข้อมูล และการจัดการกำกับดูแลข้อมูล หลักสูตรนี้เหมาะกับใครบ้าง คนที่กำลังเริ่มพื้นฐานด้านการวิเคราะห์ข้อมูล บุคคลที่สนใจกระบวนการด้านการวิเคราะห์ธุรกิจและธรรมาภิบาลข้อมูล   ความรู้พื้นฐาน ไม่ต้องมีความรู้พื้นฐาน กำหนดการ วันที่ เวลา หัวข้อ วันที่ 1   9.00 – 12.00 Data Governance Fundamentals o Data Management Functions o The Data Lifecycle o Business Drivers o Related Standards Data Governance Framework o Building Data Governance Framework o Components of Data Governance Framework o Data Management Maturity Model Data Governance Organization o Operating Model o Core Data Governance Roles 13.00 – 16.00 Data Stewardship o Common stewardship activities o Models of Data Stewardship DG Activities o Define Data Governance for the Organization  Perform Readiness Assessment  Perform Discovery and Business Alignment  Develop Organizational Touch Points  Develop Data Governance Strategy o Define the DG Operating Framework  Develop Goals, Principles, and Policies  Underwrite Data Management Projects  Engage Change Management  Engage in Issue Management  Assess Regulatory Compliance Requirements o Implement Data Governance  Sponsor Data Standards and Procedures  Develop a Business Glossary  Coordinate with Architecture Groups  Sponsor Data Asset Valuation o Embed Data Governance What to tell / NOT to tell management Thailand Data Governance Framework o Data Governance Framework o Data Management Policy Guideline o Data Catalog and Metadata Standard o Open Data Standard o Data Integration Standard o Data Classification Standard o Data Quality Assessment Guideline Case Studies  

The post Data Governance for Business Leaders รุ่นที่ 12 first appeared on Datalent Team.

]]> Data Governance for Business Leaders รุ่นที่ 12

วันอาทิตย์ที่ 22 กันยายน 2024

เวลา 9.00 – 16.00 น.

ราคา 4,990 บาท ลงทะเบียนก่อน 14 วันลด 10 % เหลือเพียง 4,590 บาท

หลักการและเหตุผล

ในยุคที่องค์กรต่างๆจะก้าวเข้าสู่ยุคการเป็น Data-driven Organization การลงทุนกับเทคโนโลยีเพียงอย่างเดียวโดนขาดกรอบการกำกับดูแลอาจจะนำมาซึ่งความเสี่ยงและความสูญเสียได้หลักสูตรนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อให้ผู้บริหารตั้งแต่ระดับกลางถึงระดับสูงได้เห็นภาพรวมของกรอบการทำงานและมาตรฐานในการจัดการข้อมูลไม่ว่าจะเป็นข้อมูลภายในหรือภายนอกองค์กร ภายใต้กรอบการกำกับดูแลข้อมูล (Data Governance)

วัตถุประสงค์

    1. เพื่อให้บุคคลากรทั่วไปมีความรู้ความเข้าใจด้านธรรมาภิบาลข้อมูล
    2. สร้างความเข้าใจในกระบวนการทำงานด้วยข้อมูล
    3. พัฒนาทักษะด้านการใช้ข้อมูลของบุคคลที่ต้องการเริ่มต้นการวิเคราะห์ด้วยข้อมูล และการจัดการกำกับดูแลข้อมูล

หลักสูตรนี้เหมาะกับใครบ้าง

  • คนที่กำลังเริ่มพื้นฐานด้านการวิเคราะห์ข้อมูล
  • บุคคลที่สนใจกระบวนการด้านการวิเคราะห์ธุรกิจและธรรมาภิบาลข้อมูล

 

ความรู้พื้นฐาน

ไม่ต้องมีความรู้พื้นฐาน

กำหนดการ

วันที่ เวลา หัวข้อ

วันที่ 1

 

9.00 – 12.00
  • Data Governance Fundamentals
    o Data Management Functions
    o The Data Lifecycle
    o Business Drivers
    o Related Standards
  • Data Governance Framework
    o Building Data Governance Framework
    o Components of Data Governance Framework
    o Data Management Maturity Model
  • Data Governance Organization
    o Operating Model
    o Core Data Governance Roles

13.00 – 16.00
  • Data Stewardship
    o Common stewardship activities
    o Models of Data Stewardship
  • DG Activities
    o Define Data Governance for the Organization
     Perform Readiness Assessment
     Perform Discovery and Business Alignment
     Develop Organizational Touch Points
     Develop Data Governance Strategy
    o Define the DG Operating Framework
     Develop Goals, Principles, and Policies
     Underwrite Data Management Projects
     Engage Change Management
     Engage in Issue Management
     Assess Regulatory Compliance Requirements
    o Implement Data Governance
     Sponsor Data Standards and Procedures
     Develop a Business Glossary
     Coordinate with Architecture Groups
     Sponsor Data Asset Valuation
    o Embed Data Governance
  • What to tell / NOT to tell management
  • Thailand Data Governance Framework
    o Data Governance Framework
    o Data Management Policy Guideline
    o Data Catalog and Metadata Standard
    o Open Data Standard
    o Data Integration Standard
    o Data Classification Standard
    o Data Quality Assessment Guideline
  • Case Studies

 

The post Data Governance for Business Leaders รุ่นที่ 12 first appeared on Datalent Team.

]]> Data Quality Management Essentials รุ่นที่ 4 https://datalentteam.co/event/data-quality-management-essentials-%e0%b8%a3%e0%b8%b8%e0%b9%88%e0%b8%99%e0%b8%97%e0%b8%b5%e0%b9%88-4/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=data-quality-management-essentials-%25e0%25b8%25a3%25e0%25b8%25b8%25e0%25b9%2588%25e0%25b8%2599%25e0%25b8%2597%25e0%25b8%25b5%25e0%25b9%2588-4 Mon, 05 Feb 2024 02:04:48 +0000 https://datalentteam.co/?post_type=event&p=2990 Data Quality Management Essentials รุ่นที่ 4 หลักการและเหตุผลหลักสูตร ในยุคที่ข้อมูลมีความสำคัญ มีความหลากหลาย และมีจำนวนมาก องค์กรต้องการการวิเคราะห์ข้อมูลที่สามารถนำไปต่อยอดในเชิงธุรกิจ อุตสาหกรรม หรืองานวิจัยได้อย่างมีคุณค่า นอกจากการนำข้อมูลมาต่อยอดด้วยกระบวนการทาง data Science แล้ว คุณภาพข้อมูล (Data Quality) ก็เป็นเรื่องพื้นฐานที่ส่งผลกระทบต่อการใช้งานข้อมูลในองค์กร หลักสูตรระยะสั้น Data Quality Management Essentials จะปูพื้นฐานเรื่องการจัดการคุณภาพข้อมูล ความเชื่อมโยงกับ Data Governance มิติคุณภาพข้อมูล และมาตรฐานสากลด้านคุณภาพข้อมูล ได้แก่ Introduction to Data Quality Data Quality Management Process Data Quality Measurement and Scorecard DAMA-DMBOK DQM ISO Data Quality หลักเกณฑ์การประเมินคุณภาพข้อมูลสำหรับหน่วยงานภาครัฐ (Data quality assessment for government agency) วัตถุประสงค์ เข้าใจหลักการ Data Quality Management และความสัมพันธ์กับ Data Governance เข้าใจกระบวนการบริหารจัดการคุณภาพข้อมูล เข้าใจการประเมินระดับสถานการณ์จัดการคุณภาพข้อมูลในองค์กร เข้าใจหลักการประเมินกระบวนการด้านคุณภาพข้อมูล เข้าใจหลักการทำโปรไฟล์ของข้อมูล เข้าใจบทบาทหน้าที่ที่เกี่ยวข้องกับการจัดการคุณภาพข้อมูล หลักสูตรนี้เหมาะกับใครบ้าง คนที่กำลังเริ่มพื้นฐานด้านการวิเคราะห์ข้อมูล บุคคลที่สนใจกระบวนการด้านการวิเคราะห์ธุรกิจและการสร้างคุณภาพข้อมูล ความรู้พื้นฐาน ความรู้เบื้องต้นด้าน Data Management หรือเคยเรียนวิชา Data Management Foundations หรือ Data Governance for Business Leaders กำหนดการ วันที่ เวลา หัวข้อ วันที่ 1   9.00 – 12.00 Introduction to Quality and Data Quality Data Quality Management Process Data Quality Measurement and Scorecard DAMA-DMBOK DQM DQ Dimensions DQ Process Roles and Responsibilities DQ Metrics 13.00 – 16.00 ISO Data Quality (8000-8) Concepts and measuring of data quality (8000-61) Data quality management: Process reference model (8000-62) Data quality management: Organizational process maturity assessment (8000-63) Data quality management: Process measurement (8000-65) Data quality management: Process measurement questionnaire (8000-81) Data quality assessment: Profiling (8000-82) Data quality assessment: Creating Data Rules (8000-150) Data quality management: Roles and responsibilities หลักเกณฑ์การประเมินคุณภาพข้อมูลสำหรับหน่วยงานภาครัฐ (Data quality assessment for government agency)  

The post Data Quality Management Essentials รุ่นที่ 4 first appeared on Datalent Team.

]]> Data Quality Management Essentials รุ่นที่ 4

หลักการและเหตุผลหลักสูตร

ในยุคที่ข้อมูลมีความสำคัญ มีความหลากหลาย และมีจำนวนมาก องค์กรต้องการการวิเคราะห์ข้อมูลที่สามารถนำไปต่อยอดในเชิงธุรกิจ อุตสาหกรรม หรืองานวิจัยได้อย่างมีคุณค่า นอกจากการนำข้อมูลมาต่อยอดด้วยกระบวนการทาง data Science แล้ว คุณภาพข้อมูล (Data Quality) ก็เป็นเรื่องพื้นฐานที่ส่งผลกระทบต่อการใช้งานข้อมูลในองค์กร

หลักสูตรระยะสั้น Data Quality Management Essentials จะปูพื้นฐานเรื่องการจัดการคุณภาพข้อมูล ความเชื่อมโยงกับ Data Governance มิติคุณภาพข้อมูล และมาตรฐานสากลด้านคุณภาพข้อมูล ได้แก่

  • Introduction to Data Quality
  • Data Quality Management Process
  • Data Quality Measurement and Scorecard
  • DAMA-DMBOK DQM
  • ISO Data Quality
  • หลักเกณฑ์การประเมินคุณภาพข้อมูลสำหรับหน่วยงานภาครัฐ (Data quality assessment for government agency)

วัตถุประสงค์

    1. เข้าใจหลักการ Data Quality Management และความสัมพันธ์กับ Data Governance
    2. เข้าใจกระบวนการบริหารจัดการคุณภาพข้อมูล
    3. เข้าใจการประเมินระดับสถานการณ์จัดการคุณภาพข้อมูลในองค์กร
    4. เข้าใจหลักการประเมินกระบวนการด้านคุณภาพข้อมูล
    5. เข้าใจหลักการทำโปรไฟล์ของข้อมูล
    6. เข้าใจบทบาทหน้าที่ที่เกี่ยวข้องกับการจัดการคุณภาพข้อมูล

หลักสูตรนี้เหมาะกับใครบ้าง

  • คนที่กำลังเริ่มพื้นฐานด้านการวิเคราะห์ข้อมูล
  • บุคคลที่สนใจกระบวนการด้านการวิเคราะห์ธุรกิจและการสร้างคุณภาพข้อมูล

ความรู้พื้นฐาน

  • ความรู้เบื้องต้นด้าน Data Management หรือเคยเรียนวิชา Data Management Foundations หรือ Data Governance for Business Leaders

กำหนดการ

วันที่ เวลา หัวข้อ

วันที่ 1

 

9.00 – 12.00
  • Introduction to Quality and Data Quality
  • Data Quality Management Process
  • Data Quality Measurement and Scorecard
  • DAMA-DMBOK DQM
  • DQ Dimensions
  • DQ Process
  • Roles and Responsibilities
  • DQ Metrics

13.00 – 16.00
  • ISO Data Quality
  • (8000-8) Concepts and measuring of data quality
  • (8000-61) Data quality management: Process reference model
  • (8000-62) Data quality management: Organizational process maturity assessment
  • (8000-63) Data quality management: Process measurement
  • (8000-65) Data quality management: Process measurement questionnaire
  • (8000-81) Data quality assessment: Profiling
  • (8000-82) Data quality assessment: Creating Data Rules
  • (8000-150) Data quality management: Roles and responsibilities
  • หลักเกณฑ์การประเมินคุณภาพข้อมูลสำหรับหน่วยงานภาครัฐ (Data quality assessment for government agency)

 

The post Data Quality Management Essentials รุ่นที่ 4 first appeared on Datalent Team.

]]> Data Day 2023 https://datalentteam.co/event/data-day-2023-1/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=data-day-2023-1 Tue, 03 Jan 2023 10:21:33 +0000 https://datalentteam.co/?post_type=event&p=1824 Data Day 2023 วันที่ 18 กุมภาพันธ์ 2566 ในปีนี้จะเป็นการพูดถึงการประเมินความพร้อมด้านการประเมินข้อมูล และการบริหารจัดการข้อมูล ด้วยกรอบ DCAM V2.2 The Data Management Capability Assessment Model©  ซึ่งเป็นมาตรฐานสากล ในการประเมินองค์กร จัดทำโดย EDM Council โดยการบรรยายจะแสดงให้เห็นถึงความสอดคล้องของทั้ง 8 องค์ประกอบหลักของการประเมิน ตั้งแต่กลยุทธด้านข้อมูล คุณภาพข้อมูล สถาปัตยกรรมข้อมูล ธรรมาภิบาลข้อมูล และการจัดการการวิเคราะห์ข้อมูล และการเขียนโปรแกรมด้วยภาษา Python เพื่อนำไปต่อยอดด้านการทำงานด้าน Data Science สำหรับนักเรียน   Data Day 2023 Data Science with Python for Students ( 9.00 – 12.00) ดำเนินการบรรยายโดย ว่าที่ร้อยตรี ธีรพัฒน์ กันสดับ จากมหาวิทยาลัยมหิดล Data Day 2023 Data Governance and Data Management Assesment by DCAM v2.2 Framework (13.00 – 16.00) ดำเนินการบรรยายโดย   ผศ.ดร. โษฑศ์รัตต ธรรมบุษดี กลุ่มสาขาวิชาเทคโนโลยีการจัดการระบบสารสนเทศ คฯะวิศวกรรมศาสตร์ วัตถุประสงค์ เพื่อให้บุคคลที่เข้าร่วมเสวนาได้รับทราบถึงแนวโน้มของนโยบายและการทำงานและการประเมินข้อมูลได้ และเข้าใจถึงการเชื่อมโยง ความสำคัญ ของธรรมาภิบาลข้อมูล เพื่อให้นักเรียนที่เข้าอบรม เข้าใจ และสามารถนำความรู้ ความเข้าใจไปประยุกต์ใช้ในงานด้าน Data Science หลักสูตรนี้เหมาะกับใครบ้าง ประชาชนทั่วไป นักศึกษา บุคลากรจากหน่วยงานภาครัฐและเอกชน และผู้สนใจทั่วไป ================================ วันที่บรรยาย วันเสาร์ที่ 18 กุมภาพันธ์ 2566 เวลา 9:00-12:00 น. (Data Science with Python for Students) เวลา 13:00-16:30 น. (Data Governance and Data Management Assesment by DCAM v2.2 Framework) ================================ สถานที่  ณ อาคาร KX Knowledge Xchange @bts วงเวียนใหญ่ ห้อง 11.4     Datalentteam@gmail.com Facebook : Datalent Team  Tel : 09 7113 5975 (คุณบอย)

The post Data Day 2023 first appeared on Datalent Team.

]]> Data Day 2023 วันที่ 18 กุมภาพันธ์ 2566 ในปีนี้จะเป็นการพูดถึงการประเมินความพร้อมด้านการประเมินข้อมูล และการบริหารจัดการข้อมูล ด้วยกรอบ DCAM V2.2 The Data Management Capability Assessment Model©  ซึ่งเป็นมาตรฐานสากล ในการประเมินองค์กร จัดทำโดย EDM Council โดยการบรรยายจะแสดงให้เห็นถึงความสอดคล้องของทั้ง 8 องค์ประกอบหลักของการประเมิน ตั้งแต่กลยุทธด้านข้อมูล คุณภาพข้อมูล สถาปัตยกรรมข้อมูล ธรรมาภิบาลข้อมูล และการจัดการการวิเคราะห์ข้อมูล และการเขียนโปรแกรมด้วยภาษา Python เพื่อนำไปต่อยอดด้านการทำงานด้าน Data Science สำหรับนักเรียน

 

Data Day 2023 Data Science with Python for Students ( 9.00 – 12.00)

ดำเนินการบรรยายโดย
  • ว่าที่ร้อยตรี ธีรพัฒน์ กันสดับ จากมหาวิทยาลัยมหิดล

Data Day 2023 Data Governance and Data Management Assesment by DCAM v2.2 Framework (13.00 – 16.00)
ดำเนินการบรรยายโดย
 
  • ผศ.ดร. โษฑศ์รัตต ธรรมบุษดี กลุ่มสาขาวิชาเทคโนโลยีการจัดการระบบสารสนเทศ คฯะวิศวกรรมศาสตร์

วัตถุประสงค์

  1. เพื่อให้บุคคลที่เข้าร่วมเสวนาได้รับทราบถึงแนวโน้มของนโยบายและการทำงานและการประเมินข้อมูลได้ และเข้าใจถึงการเชื่อมโยง ความสำคัญ ของธรรมาภิบาลข้อมูล
  2. เพื่อให้นักเรียนที่เข้าอบรม เข้าใจ และสามารถนำความรู้ ความเข้าใจไปประยุกต์ใช้ในงานด้าน Data Science

หลักสูตรนี้เหมาะกับใครบ้าง

  • ประชาชนทั่วไป นักศึกษา บุคลากรจากหน่วยงานภาครัฐและเอกชน และผู้สนใจทั่วไป

================================

วันที่บรรยาย

วันเสาร์ที่ 18 กุมภาพันธ์ 2566

เวลา 9:00-12:00 น.

(Data Science with Python for Students)

เวลา 13:00-16:30 น.

(Data Governance and Data Management Assesment by DCAM v2.2 Framework)

================================

สถานที่ 

ณ อาคาร KX Knowledge Xchange @bts วงเวียนใหญ่ ห้อง 11.4

 

 

Datalentteam@gmail.com

Facebook : Datalent Team 

Tel : 09 7113 5975 (คุณบอย)

The post Data Day 2023 first appeared on Datalent Team.

]]> หลักสูตร การวิเคราะห์และนำเสนอข้อมูลให้ปัง คนฟังเข้าใจ ด้วยโปรแกรม Tableau Desktop Public https://datalentteam.co/event/tableau-2023/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=tableau-2023 Fri, 30 Dec 2022 18:46:29 +0000 https://datalentteam.co/?post_type=event&p=1812 หลักสูตร การวิเคราะห์และนำเสนอข้อมูลให้ปัง คนฟังเข้าใจ ด้วยโปรแกรม Tableau Desktop Public วันเสาร์ อาทิตย์ ที่ 24 – 25 มิถุนายน 2023 เวลา 9.00 – 16.00 น. ราคา Online 3,190 บาทลงทะเบียนก่อน 14 วัน ลด 10 % เหลือเพียง 2,925 บาท หลักการและเหตุผล ในกระบวนการ Data Science อีกหนึ่งขั้นตอนที่มีความสำคัญไม่แพ้กันคือ Data Visualization ซึ่งเป็นกระบวนการที่จะทำให้มองเห็นภาพรวมของข้อมูลในมุมมองมิติต่างๆเพื่อจะทำให้ตัดสินใจได้แม่นยำขึ้น ซึ่งศิลปะในการสื่อสารข้อมูลให้กับฝั่ง Business User เป็นสิ่งที่ Data Scientist ควรให้ความสำคัญด้วย ในหลักสูตรนี้จะแนะนำการทำ Data Visualization และ Business Intelligence โดยใช้เครื่องมือ Tableau Desktop และสอนในการทำเรื่อง Storytelling ในด้านการนำเสนอข้อมูลแก่ผู้บริหาร ดำเนินการสอนโดย ผศ.ดร.โษฑศ์รัตต ธรรมบุษดี (อ.โอม) และคุณวิเชียร บุญญะประภา มหาวิทยาลัยมหิดล และ RapidMiner Certified Analyst วัตถุประสงค์ – เพื่อให้บุคคลากรทั่วไปมีความรู้ความเข้าใจด้านการทำทัศนภาพข้อมูล – สร้างความเข้าใจในกระบวนการทำงานด้วยข้อมูล – พัฒนาทักษะด้านการใช้ข้อมูลของบุคคลที่ต้องการเริ่มต้นการวิเคราะห์ด้วยข้อมูล – ผู้ที่ต้องการเริ่มต้นกระบวนการทางด้านทัศนภาพข้อมูล หลักสูตรนี้เหมาะกับใครบ้าง – คนที่มีพื้นฐานด้านการวิเคราะห์ข้อมูลในระดับปานกลางถึงสูง – บุคคลที่สนใจกระบวนการด้านการวิเคราะห์ธุรกิจด้วยข้อมูล กำหนดการ   วันที่ เวลา หัวข้อ วันที่ 1 9.00 – 12.00 หลักการจัดองค์ประกอบการนำเสนอให้เข้าใจง่าย หลักการใช้สีให้โดนใจ การเน้นและจัดความสำคัญของข้อมูลที่นำเสนอ การจัดพื้นที่ Dashboard ให้เข้าใจง่าย การเลือกใช้ข้อมูลที่เหมาะสม การเลือกใช้กราฟต่าง ๆ ให้เหมาะสมกับข้อมูล ทำความรู้จักโปรแกรม Tableau Desktop Public การติดตั้งโปรแกรม 13.00 – 16.00 Connecting to data Working with Data Extract Create relationships, joins, unions Creating groups and hierarchies in data Filtering and sorting Working with Dates Creating custom date fields and hierarchies Comparing multiple measures in Views Using scatter plots, text tables, highlight tables Creating symbol and filled maps Creating density maps   วันที่ 2 9.00 – 12.00 Using bar-in-bar charts and bullet graphs Create calculated fields for deeper analysis Work with date, string and type conversion functions Using quick table calculations Using parameters Highlighting values with reference lines and bands Using histograms and box & whisker Plots to show distribution Creating relationships between tables    13.00 – 16.00 Blend multiple data sources Building dashboards Creating interactive dashboards using actions Telling stories with data Format dashboards Publish Data sources, Extracts Publish and manage workbooks    

The post หลักสูตร การวิเคราะห์และนำเสนอข้อมูลให้ปัง คนฟังเข้าใจ ด้วยโปรแกรม Tableau Desktop Public first appeared on Datalent Team.

]]> หลักสูตร การวิเคราะห์และนำเสนอข้อมูลให้ปัง คนฟังเข้าใจ ด้วยโปรแกรม Tableau Desktop Public

วันเสาร์ อาทิตย์ ที่ 24 – 25 มิถุนายน 2023

เวลา 9.00 – 16.00 น.

ราคา

Online 3,190 บาทลงทะเบียนก่อน 14 วัน ลด 10 % เหลือเพียง 2,925 บาท

หลักการและเหตุผล

ในกระบวนการ Data Science อีกหนึ่งขั้นตอนที่มีความสำคัญไม่แพ้กันคือ Data Visualization ซึ่งเป็นกระบวนการที่จะทำให้มองเห็นภาพรวมของข้อมูลในมุมมองมิติต่างๆเพื่อจะทำให้ตัดสินใจได้แม่นยำขึ้น ซึ่งศิลปะในการสื่อสารข้อมูลให้กับฝั่ง Business User เป็นสิ่งที่ Data Scientist ควรให้ความสำคัญด้วย ในหลักสูตรนี้จะแนะนำการทำ Data Visualization และ Business Intelligence โดยใช้เครื่องมือ Tableau Desktop และสอนในการทำเรื่อง Storytelling ในด้านการนำเสนอข้อมูลแก่ผู้บริหาร
ดำเนินการสอนโดย ผศ.ดร.โษฑศ์รัตต ธรรมบุษดี (อ.โอม) และคุณวิเชียร บุญญะประภา มหาวิทยาลัยมหิดล และ RapidMiner Certified Analyst

วัตถุประสงค์

– เพื่อให้บุคคลากรทั่วไปมีความรู้ความเข้าใจด้านการทำทัศนภาพข้อมูล
– สร้างความเข้าใจในกระบวนการทำงานด้วยข้อมูล
– พัฒนาทักษะด้านการใช้ข้อมูลของบุคคลที่ต้องการเริ่มต้นการวิเคราะห์ด้วยข้อมูล
– ผู้ที่ต้องการเริ่มต้นกระบวนการทางด้านทัศนภาพข้อมูล

หลักสูตรนี้เหมาะกับใครบ้าง

– คนที่มีพื้นฐานด้านการวิเคราะห์ข้อมูลในระดับปานกลางถึงสูง
– บุคคลที่สนใจกระบวนการด้านการวิเคราะห์ธุรกิจด้วยข้อมูล

กำหนดการ

 

วันที่ เวลา หัวข้อ
วันที่ 1

9.00 – 12.00
  • หลักการจัดองค์ประกอบการนำเสนอให้เข้าใจง่าย
  • หลักการใช้สีให้โดนใจ
  • การเน้นและจัดความสำคัญของข้อมูลที่นำเสนอ
  • การจัดพื้นที่ Dashboard ให้เข้าใจง่าย
  • การเลือกใช้ข้อมูลที่เหมาะสม
  • การเลือกใช้กราฟต่าง ๆ ให้เหมาะสมกับข้อมูล
  • ทำความรู้จักโปรแกรม Tableau Desktop Public
  • การติดตั้งโปรแกรม

13.00 – 16.00
  • Connecting to data
  • Working with Data Extract
  • Create relationships, joins, unions
  • Creating groups and hierarchies in data
  • Filtering and sorting
  • Working with Dates
  • Creating custom date fields and hierarchies
  • Comparing multiple measures in Views
  • Using scatter plots, text tables, highlight tables
  • Creating symbol and filled maps
  • Creating density maps

 

วันที่ 2

9.00 – 12.00
  • Using bar-in-bar charts and bullet graphs
  • Create calculated fields for deeper analysis
  • Work with date, string and type conversion functions
  • Using quick table calculations
  • Using parameters
  • Highlighting values with reference lines and bands
  • Using histograms and box & whisker Plots to show distribution
  • Creating relationships between tables

 

 13.00 – 16.00
  • Blend multiple data sources
  • Building dashboards
  • Creating interactive dashboards using actions
  • Telling stories with data
  • Format dashboards
  • Publish Data sources, Extracts
  • Publish and manage workbooks

 

 

The post หลักสูตร การวิเคราะห์และนำเสนอข้อมูลให้ปัง คนฟังเข้าใจ ด้วยโปรแกรม Tableau Desktop Public first appeared on Datalent Team.

]]> SQL for Data Analysis with Relational Database รุ่นที่ 8 https://datalentteam.co/event/sql-gen8/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=sql-gen8 Fri, 30 Dec 2022 18:43:21 +0000 https://datalentteam.co/?post_type=event&p=1811 วันเสาร์ อาทิตย์ ที่ 10 – 11 มิถุนายน 2023 เวลา 9.00 – 16.00 น. ราคา Online 2,890 บาท ลงทะเบียนก่อน 14 วัน ลด 10 % เหลือเพียง 2,600 บาท หลักการและเหตุผล ในปัจจุบันระบบสารสนเทศมีความสำหรับในทุกองค์กร ทุกองค์กรนั้นจำเป็นต้องมีข้อมูลเพื่อใช้ในการจัดการ หรือดำเนินการงานต่างๆ รวมไปถึงการนำข้อมูลมาวิเคราะห์ เพื่อให้องค์กรเกิดความสอดคล้องกับยุทธศาสตร์ชาติในด้านการพัฒนาและมุ่งสู่ความเป็นไทยแลนด์ 4.0 และให้เกิดการทำงานต่างๆได้อย่างมีประสิทธิภาพ ดังนั้นข้อมูลจึงเปรียบเหมือนอาวุธสำคัญที่ใช้ในการขับเครื่ององค์กรให้ประสบความสำเร็จ ฐานข้อมูล คือการจัดเก็บข้อมูลขององค์กรอย่างมีระเบียบแบบแผน ทั้งนี้การนำข้อมูลในฐานข้อมูลนั้นไปทำการวิเคราะห์เพื่อใช้ในการช่วยตัดสินใจก็ยังมีส่วนช่วยในการนำองค์กรไปสู่ความสำเร็จ หลักสูตร SQL for Data Analysis with Relational Database นี้จึงถูกจัดทำขึ้นเพื่อตอบสนองความต้องการข้างต้นอำนวยการสอนโดย ผศ.ดร.โษฑศ์รัตต ธรรมบุษดี มหาวิทยาลัยมหิดล อาจารย์ประจำหลักสูตร IT Management จากคณะวิศวกรรมศาสตร์ มหาวิทยาลัยมหิดล วัตถุประสงค์ เพื่อให้บุคคลากรทั่วไปมีความรู้ความเข้าใจด้านการวิเคราะห์ข้อมูล สร้างความเข้าใจในกระบวนการทำงานด้วยข้อมูล พัฒนาทักษะด้านการใช้ข้อมูลของบุคคลที่ต้องการเริ่มต้นการวิเคราะห์ด้วยข้อมูล หลักสูตรนี้เหมาะกับใครบ้าง คนที่กำลังเริ่มพื้นฐานด้านการวิเคราะห์ข้อมูล บุคคลที่สนใจกระบวนการด้านข้อมูลและการนำข้อมูลที่มีรูปแบบเป็นโครงสร้างมาใช้งาน ความรู้พื้นฐาน ไม่ต้องมีความรู้พื้นฐาน   กำหนดการ วันที่ เวลา หัวข้อ วันที่ 1   9.00 – 12.00 Relational Databases การออกแบบฐานข้อมูลเบื้องต้น Entity-Relationship (ER) Diagram Normalization Introduction to MySQL MySQLWorkBench Working with databases Working with tables Basic Structured Query Language (SQL) DDL (Data Definition Language) Create Table Drop Table Alter Table DML (Data Manipulation Language) Insert Update Delete 13.00 – 16.00 Basic Data Query Language Filtering, Sorting, and Calculating Data with SQL 9.00 – 10.00 Subqueries and Joins in SQL Filtering Data with advance conditions 10.00 – 12.00 SQL functions วันที่ 2 13.00 – 14.00 SQL functions (Cont.) 14.00 – 15.00 Workshop on Basic Data Querying 15.00 – 16.00 Workshop on Basic Data Querying (Cont.)  

The post SQL for Data Analysis with Relational Database รุ่นที่ 8 first appeared on Datalent Team.

]]> วันเสาร์ อาทิตย์ ที่ 10 – 11 มิถุนายน 2023

เวลา 9.00 – 16.00 น.

ราคา

Online 2,890 บาท ลงทะเบียนก่อน 14 วัน
ลด 10 % เหลือเพียง 2,600 บาท

หลักการและเหตุผล

ในปัจจุบันระบบสารสนเทศมีความสำหรับในทุกองค์กร ทุกองค์กรนั้นจำเป็นต้องมีข้อมูลเพื่อใช้ในการจัดการ หรือดำเนินการงานต่างๆ รวมไปถึงการนำข้อมูลมาวิเคราะห์ เพื่อให้องค์กรเกิดความสอดคล้องกับยุทธศาสตร์ชาติในด้านการพัฒนาและมุ่งสู่ความเป็นไทยแลนด์ 4.0 และให้เกิดการทำงานต่างๆได้อย่างมีประสิทธิภาพ ดังนั้นข้อมูลจึงเปรียบเหมือนอาวุธสำคัญที่ใช้ในการขับเครื่ององค์กรให้ประสบความสำเร็จ ฐานข้อมูล คือการจัดเก็บข้อมูลขององค์กรอย่างมีระเบียบแบบแผน ทั้งนี้การนำข้อมูลในฐานข้อมูลนั้นไปทำการวิเคราะห์เพื่อใช้ในการช่วยตัดสินใจก็ยังมีส่วนช่วยในการนำองค์กรไปสู่ความสำเร็จ หลักสูตร SQL for Data Analysis with Relational Database นี้จึงถูกจัดทำขึ้นเพื่อตอบสนองความต้องการข้างต้นอำนวยการสอนโดย ผศ.ดร.โษฑศ์รัตต ธรรมบุษดี มหาวิทยาลัยมหิดล อาจารย์ประจำหลักสูตร IT Management จากคณะวิศวกรรมศาสตร์ มหาวิทยาลัยมหิดล

วัตถุประสงค์

    1. เพื่อให้บุคคลากรทั่วไปมีความรู้ความเข้าใจด้านการวิเคราะห์ข้อมูล
    2. สร้างความเข้าใจในกระบวนการทำงานด้วยข้อมูล
    3. พัฒนาทักษะด้านการใช้ข้อมูลของบุคคลที่ต้องการเริ่มต้นการวิเคราะห์ด้วยข้อมูล

หลักสูตรนี้เหมาะกับใครบ้าง

  • คนที่กำลังเริ่มพื้นฐานด้านการวิเคราะห์ข้อมูล
  • บุคคลที่สนใจกระบวนการด้านข้อมูลและการนำข้อมูลที่มีรูปแบบเป็นโครงสร้างมาใช้งาน

ความรู้พื้นฐาน

ไม่ต้องมีความรู้พื้นฐาน

 

กำหนดการ

วันที่ เวลา หัวข้อ

วันที่ 1

 

9.00 – 12.00
  • Relational Databases
    • การออกแบบฐานข้อมูลเบื้องต้น
    • Entity-Relationship (ER) Diagram
    • Normalization
  • Introduction to MySQL
  • MySQLWorkBench
  • Working with databases
  • Working with tables
  • Basic Structured Query Language (SQL)
    • DDL (Data Definition Language)
    • Create Table
    • Drop Table
    • Alter Table
    • DML (Data Manipulation Language)
    • Insert
    • Update
    • Delete

13.00 – 16.00
  • Basic Data Query Language
  • Filtering, Sorting, and Calculating Data with SQL
9.00 – 10.00
  • Subqueries and Joins in SQL
  • Filtering Data with advance conditions

10.00 – 12.00
  • SQL functions

วันที่ 2

 13.00 – 14.00
  • SQL functions (Cont.)
14.00 – 15.00
  • Workshop on Basic Data Querying

15.00 – 16.00
  • Workshop on Basic Data Querying (Cont.)

 

The post SQL for Data Analysis with Relational Database รุ่นที่ 8 first appeared on Datalent Team.

]]> Python for Image and Video Analytics with Deep Learning รุ่นที่ 11 https://datalentteam.co/event/dl-11/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=dl-11 Fri, 30 Dec 2022 18:38:23 +0000 https://datalentteam.co/?post_type=event&p=1810 Python for Image and Video Analytics with Deep Learning รุ่นที่ 11 วันเสาร์ อาทิตย์ ที่ 19 – 20 สิงหาคม 2023 เวลา 9.00 – 16.00 น. ราคา Online 2,890 บาท ลงทะเบียนก่อน 14 วัน ลด 10 % เหลือเพียง 2,600 บาท   หลักการและเหตุผล โครงการนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อเพิ่มทักษะการทำระบบการเรียนรู้เชิงลึกของปัญญาประดิษฐ์และการวิเคราะห์ด้วยภาพและวิดีโอ ซึ่งเป็นหนึ่งในทักษะที่จำเป็นของ Data Scientist เป็นกระบวนการสำคัญที่ทำให้ปัญญาประดิษฐ์สามารถรู้จำวัตถุต่างๆ ในหลักสูตรนี้ได้จัดให้มีการเรียนรู้หลักการและกระบวนการทำงานการเรียนรู้เชิงลึก ผ่านเครื่องมือ Google Co-Lab, Keras และ Tensorflow เพื่อให้เห็นแนวทางที่ใช้ในการแก้ไขปัญหาจากตัวอย่างของกรณีศึกษา การสร้างโมเดลแบ่งส่วนภาพ (Image segmentation model) และการสร้างโมเดลตรวจจับวัตถุ (Object detection) เพื่อนำไปประยุกต์ใช้ในภาคธุรกิจเบื้องต้นได้ วัตถุประสงค์ เพื่อให้บุคคลากรทั่วไปมีความรู้ความเข้าใจด้านการทำการเรียนรู้เชิงลึก (Deep Leanring) สร้างความเข้าใจในกระบวนการทำงานด้วยข้อมูล พัฒนาทักษะด้านการใช้ข้อมูลของบุคคลที่ต้องการเริ่มต้นการวิเคราะห์ด้วยข้อมูล หลักสูตรนี้เหมาะกับใครบ้าง คนที่มีพื้นฐานด้านการวิเคราะห์ข้อมูลในระดับปานกลางถึงสูง บุคคลที่สนใจกระบวนการด้านการวิเคราะห์ธุรกิจด้วยข้อมูลและผู้ที่ต้องการเรียนรู้วิทยาการข้อมูลขั้นสูง  ผู้ที่มีความรู้ด้านภาษา Python ในระดับปานกลางถึงสูง กำหนดการ วันที่ เวลา หัวข้อ วันที่ 1 9.00 – 12.00 Introduction to Google Co-Lab Introduction to Deep Learning Introduction to Keras Introduction to Tensorflow Installation Tensorflow 13.00 – 16.00 Perceptron and Neural Network Convolution Neural Network CNN architecture Train CNN วันที่ 2   9.00 – 12.00 Improving Convolution Neural Networks: Hyperparameter tuning, Regularization and Optimization Single-Shot multibox Detection MobileNet and U-Net SSD MobileNet architecture Train SSD MobileNet U-Net architecture Train U-Net 13.00 – 16.00 Best Practice Pre-Trained Model: SSD MobileNet for Image classification and U-Net for Image segmentation Transfer Learning

The post Python for Image and Video Analytics with Deep Learning รุ่นที่ 11 first appeared on Datalent Team.

]]> Python for Image and Video Analytics with Deep Learning รุ่นที่ 11

วันเสาร์ อาทิตย์ ที่ 19 – 20 สิงหาคม 2023

เวลา 9.00 – 16.00 น.

ราคา

Online 2,890 บาท ลงทะเบียนก่อน 14 วัน
ลด 10 % เหลือเพียง 2,600 บาท

 

หลักการและเหตุผล

โครงการนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อเพิ่มทักษะการทำระบบการเรียนรู้เชิงลึกของปัญญาประดิษฐ์และการวิเคราะห์ด้วยภาพและวิดีโอ ซึ่งเป็นหนึ่งในทักษะที่จำเป็นของ Data Scientist เป็นกระบวนการสำคัญที่ทำให้ปัญญาประดิษฐ์สามารถรู้จำวัตถุต่างๆ ในหลักสูตรนี้ได้จัดให้มีการเรียนรู้หลักการและกระบวนการทำงานการเรียนรู้เชิงลึก ผ่านเครื่องมือ Google Co-Lab, Keras และ Tensorflow เพื่อให้เห็นแนวทางที่ใช้ในการแก้ไขปัญหาจากตัวอย่างของกรณีศึกษา การสร้างโมเดลแบ่งส่วนภาพ (Image segmentation model) และการสร้างโมเดลตรวจจับวัตถุ (Object detection) เพื่อนำไปประยุกต์ใช้ในภาคธุรกิจเบื้องต้นได้

วัตถุประสงค์

    1. เพื่อให้บุคคลากรทั่วไปมีความรู้ความเข้าใจด้านการทำการเรียนรู้เชิงลึก (Deep Leanring)
    2. สร้างความเข้าใจในกระบวนการทำงานด้วยข้อมูล
    3. พัฒนาทักษะด้านการใช้ข้อมูลของบุคคลที่ต้องการเริ่มต้นการวิเคราะห์ด้วยข้อมูล

หลักสูตรนี้เหมาะกับใครบ้าง

  • คนที่มีพื้นฐานด้านการวิเคราะห์ข้อมูลในระดับปานกลางถึงสูง
  • บุคคลที่สนใจกระบวนการด้านการวิเคราะห์ธุรกิจด้วยข้อมูลและผู้ที่ต้องการเรียนรู้วิทยาการข้อมูลขั้นสูง
  •  ผู้ที่มีความรู้ด้านภาษา Python ในระดับปานกลางถึงสูง

กำหนดการ

วันที่ เวลา หัวข้อ

วันที่ 1

9.00 – 12.00
  • Introduction to Google Co-Lab
  • Introduction to Deep Learning
  • Introduction to Keras
  • Introduction to Tensorflow
  • Installation Tensorflow

13.00 – 16.00
  • Perceptron and Neural Network
  • Convolution Neural Network
  • CNN architecture Train CNN

วันที่ 2

 

9.00 – 12.00
  • Improving Convolution Neural Networks: Hyperparameter tuning, Regularization and Optimization
  • Single-Shot multibox Detection MobileNet and U-Net
  • SSD MobileNet architecture Train SSD MobileNet
  • U-Net architecture Train U-Net

13.00 – 16.00
  • Best Practice Pre-Trained Model: SSD MobileNet for Image classification and U-Net for Image segmentation
  • Transfer Learning

The post Python for Image and Video Analytics with Deep Learning รุ่นที่ 11 first appeared on Datalent Team.

]]> Python for Image Analytics with Machine Learning รุ่นที่ 5 https://datalentteam.co/event/ml-im-5/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=ml-im-5 Fri, 30 Dec 2022 18:35:27 +0000 https://datalentteam.co/?post_type=event&p=1809 Python for Image Analytics with Machine Learning รุ่นที่ 5 วันเสาร์ อาทิตย์ ที่ 15 – 16 กรกฎาคม 2023 เวลา 9.00 – 16.00 น. ราคา Online 2,890 บาท ลงทะเบียนก่อน 14 วัน ลด 10 % เหลือเพียง 2,600 บาท   หลักการและเหตุผล โครงการนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อเพิ่มทักษะการประมวลผลภาพและการเรียนรู้ของเครื่อง ซึ่งเป็นหนึ่งในทักษะที่จำเป็นของ Data Scientist เป็นกระบวนการสำคัญที่ทำให้การเรียนรู้ของเครื่องสามารถจำแนกข้อมูลภาพ ในหลักสูตรนี้ได้จัดให้มีการเรียนรู้หลักการและกระบวนการทำงานการประมวลผลภาพ การวิเคราะห์ภาพ และการเรียนรู้ของเครื่อง ผ่านเครื่องมือ Google Co-Lab, OpenCV, NumPy, Matplotlib, Scikit-learn, Keras และ Tensorflow เพื่อให้เห็นแนวทางที่ใช้ในการแก้ไขปัญหาจากตัวอย่างของกรณีศึกษา เพื่อให้สามารถนำไปประยุกต์ใช้ในภาคธุรกิจเบื้องต้นได้ วัตถุประสงค์ เพื่อให้บุคคลากรทั่วไปมีความรู้ความเข้าใจด้านการทำการเรียนรู้ด้วยเครื่อง (Machine Leanring) สร้างความเข้าใจในกระบวนการทำงานด้วยข้อมูล พัฒนาทักษะด้านการใช้ข้อมูลของบุคคลที่ต้องการเริ่มต้นการวิเคราะห์ด้วยข้อมูล หลักสูตรนี้เหมาะกับใครบ้าง คนที่มีพื้นฐานด้านการวิเคราะห์ข้อมูลในระดับปานกลางถึงสูง บุคคลที่สนใจกระบวนการด้านการวิเคราะห์ธุรกิจด้วยขข้อมูลและผู้ที่ต้องการเรียนรู้วิทยาการข้อมูลขั้นสูง ความรู้พื้นฐาน ไม่ต้องมีความรู้พื้นฐาน กำหนดการ วันที่ เวลา หัวข้อ วันที่ 1 9.00 – 12.00 Introduction to Google Co-Lab Introduction to Image Processing Introduction to OpenCV, NumPy and Matplotlib Image Processing Techniques 13.00 – 16.00 Data Preprocessing Feature Extraction Feature Selection Best Practices for Feature Extraction วันที่ 2   9.00 – 12.00 Introduction to Pandas, Keras and Sklearn Introduction to Machine Learning Machine Learning Techniques 13.00 – 16.00 Ensemble Learning Best Practices for Predictive Model Building  

The post Python for Image Analytics with Machine Learning รุ่นที่ 5 first appeared on Datalent Team.

]]> Python for Image Analytics with Machine Learning รุ่นที่ 5

วันเสาร์ อาทิตย์ ที่ 15 – 16 กรกฎาคม 2023

เวลา 9.00 – 16.00 น.

ราคา

Online 2,890 บาท ลงทะเบียนก่อน 14 วัน
ลด 10 % เหลือเพียง 2,600 บาท

 

หลักการและเหตุผล

โครงการนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อเพิ่มทักษะการประมวลผลภาพและการเรียนรู้ของเครื่อง ซึ่งเป็นหนึ่งในทักษะที่จำเป็นของ Data Scientist เป็นกระบวนการสำคัญที่ทำให้การเรียนรู้ของเครื่องสามารถจำแนกข้อมูลภาพ ในหลักสูตรนี้ได้จัดให้มีการเรียนรู้หลักการและกระบวนการทำงานการประมวลผลภาพ การวิเคราะห์ภาพ และการเรียนรู้ของเครื่อง ผ่านเครื่องมือ Google Co-Lab, OpenCV, NumPy, Matplotlib, Scikit-learn, Keras และ Tensorflow เพื่อให้เห็นแนวทางที่ใช้ในการแก้ไขปัญหาจากตัวอย่างของกรณีศึกษา เพื่อให้สามารถนำไปประยุกต์ใช้ในภาคธุรกิจเบื้องต้นได้

วัตถุประสงค์

    1. เพื่อให้บุคคลากรทั่วไปมีความรู้ความเข้าใจด้านการทำการเรียนรู้ด้วยเครื่อง (Machine Leanring)
    2. สร้างความเข้าใจในกระบวนการทำงานด้วยข้อมูล
    3. พัฒนาทักษะด้านการใช้ข้อมูลของบุคคลที่ต้องการเริ่มต้นการวิเคราะห์ด้วยข้อมูล

หลักสูตรนี้เหมาะกับใครบ้าง

  • คนที่มีพื้นฐานด้านการวิเคราะห์ข้อมูลในระดับปานกลางถึงสูง
  • บุคคลที่สนใจกระบวนการด้านการวิเคราะห์ธุรกิจด้วยขข้อมูลและผู้ที่ต้องการเรียนรู้วิทยาการข้อมูลขั้นสูง

ความรู้พื้นฐาน

ไม่ต้องมีความรู้พื้นฐาน

กำหนดการ

วันที่ เวลา หัวข้อ

วันที่ 1

9.00 – 12.00
  • Introduction to Google Co-Lab
  • Introduction to Image Processing
  • Introduction to OpenCV, NumPy and Matplotlib
  • Image Processing Techniques

13.00 – 16.00
  • Data Preprocessing
  • Feature Extraction
  • Feature Selection
  • Best Practices for Feature Extraction

วันที่ 2

 

9.00 – 12.00
  • Introduction to Pandas, Keras and Sklearn
  • Introduction to Machine Learning
  • Machine Learning Techniques

13.00 – 16.00
  • Ensemble Learning
  • Best Practices for Predictive Model Building

 

The post Python for Image Analytics with Machine Learning รุ่นที่ 5 first appeared on Datalent Team.

]]> Python for Machine Learning and Data Mining รุ่นที่ 9 https://datalentteam.co/event/python-dm-9/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=python-dm-9 Fri, 30 Dec 2022 18:31:40 +0000 https://datalentteam.co/?post_type=event&p=1808 Python for Machine Learning and Data Mining รุ่นที่ 9 วันเสาร์ที่ 17 – 18 มิถุนายน 2023 และ 1-2 กรกฎาคม 2023 เวลา 9.00 – 16.00 น. ราคา Online 5,690 บาท ลงทะเบียนก่อน 14 วัน ลด 10 % เหลือเพียง 5,110 บาท หลักการและเหตุผล การใช้กระบวนการ Machine Learning และ Data Science ในกรณีศึกษาจริง มักจะมีรูปแบบของการวิเคราะห์และขั้นตอนที่ซับซ้อน หลักสูตรนี้จะทำให้ผู้อบรมได้รู้จักกับวิธีการเขียนโปรแกรมภาษา Python เพื่อสำรวจข้อมูลจากความหลากหลายของแหล่งที่มา โดยการสร้างแบบจำลองเชิงอนุมาน สร้างแผนภูมิกราฟ และการแสดงข้อมูลด้านอื่น เห็นรูปแบบปัญหาและกรณีศึกษาหลายๆแบบ ทั้งในภาคธุรกิจและงานวิจัยโดยจะมี ทั้งภาคทฤษฎี และ ภาคปฏิบัติ ซึ่งเครื่องมือที่ใช้คือ Google Colab ซึ่งผู้อบรมสามารถใช้งานได้ฟรีและไม่จำเป็นต้องยุ่งยากในการติดตั้งโปรแกรม ทั้งนี้ ผู้อบรมต้องนำคอมพิวเตอร์โน้ตบุคมาในวันอบรมด้วย วัตถุประสงค์ เพื่อให้บุคคลากรทั่วไปมีความรู้ความเข้าใจด้านกาวิทยาการข้อมูลกระบวนการทำเหมืองข้อมูล สร้างความเข้าใจในกระบวนการทำงานด้วยข้อมูล พัฒนาทักษะด้านการใช้ข้อมูลของบุคคลที่ต้องการเริ่มต้นการวิเคราะห์ด้วยข้อมูลในขั้นสูง หลักสูตรนี้เหมาะกับใครบ้าง คนที่กำลังเริ่มพื้นฐานด้านการวิเคราะห์ข้อมูล บุคคลที่สนใจกระบวนการด้านการวิเคราะห์ธุรกิจและการทำเหมืองข้อมูล และ Machine Leanring บุคคลที่มีพื้นฐานในขั้นปานกลางถึงขั้นสูงในเรื่องวิทยาการข้อมูล กำหนดการ วันที่ เวลา หัวข้อ วันที่ 1 9.00 – 12.00 Module 1: Introduction to Data Science Module 2: Introduction to Python Module 3: CRISP-DM Module 4: Python Packages Module 5: Python Variables Module 6: Data type and Data Importing Module 7: Missing value and Outlier Handling Module 8: Imbalance Data • Up sampling • Down sizing Module 9: Feature selection and Dimensionality Reduction 13.00 – 16.00 Module 10: Introduction to Data Visualization Module 11: Machine Learning Overview Module 12: Association Rule Module 13: Basic Classification Technique Module 14: Classification Performance Measurement Module 15: Machine Learning Overview Association Rule (apyori library) Module 16: Basic Classification Technique Module 17: Classification Performance Measurement วันที่ 2   9.00 – 12.00 Module 18: Additional Classification Techniques Module 19: Regression Methods หาค่า MAE หาค่า MSE หาค่า RMSE 13.00 – 16.00 Module 20: Clustering Methods Module 21: Neural Networks วันที่ เวลา หัวข้อ วันที่ 3 9.00 – 12.00 Module 22: Tuning techniques Module 23: Deploy model (streamlit) Module 24: Demonstration Module 25: Introduction to Text mining 13.00 – 16.00 Module 26: Text mining ENG Module 27: Text mining THAI วันที่ 4   9.00 – 12.00 Module 28: Tokenize Module 29: Sentiment Analysis 13.00 – 16.00 Module 30: Text Clustering Module 31: Text Classification  

The post Python for Machine Learning and Data Mining รุ่นที่ 9 first appeared on Datalent Team.

]]> Python for Machine Learning and Data Mining รุ่นที่ 9

วันเสาร์ที่ 17 – 18 มิถุนายน 2023 และ 1-2 กรกฎาคม 2023

เวลา 9.00 – 16.00 น.

ราคา

Online 5,690 บาท ลงทะเบียนก่อน 14 วัน
ลด 10 % เหลือเพียง 5,110 บาท

หลักการและเหตุผล

การใช้กระบวนการ Machine Learning และ Data Science ในกรณีศึกษาจริง มักจะมีรูปแบบของการวิเคราะห์และขั้นตอนที่ซับซ้อน หลักสูตรนี้จะทำให้ผู้อบรมได้รู้จักกับวิธีการเขียนโปรแกรมภาษา Python เพื่อสำรวจข้อมูลจากความหลากหลายของแหล่งที่มา โดยการสร้างแบบจำลองเชิงอนุมาน สร้างแผนภูมิกราฟ และการแสดงข้อมูลด้านอื่น เห็นรูปแบบปัญหาและกรณีศึกษาหลายๆแบบ ทั้งในภาคธุรกิจและงานวิจัยโดยจะมี ทั้งภาคทฤษฎี และ ภาคปฏิบัติ ซึ่งเครื่องมือที่ใช้คือ Google Colab ซึ่งผู้อบรมสามารถใช้งานได้ฟรีและไม่จำเป็นต้องยุ่งยากในการติดตั้งโปรแกรม ทั้งนี้ ผู้อบรมต้องนำคอมพิวเตอร์โน้ตบุคมาในวันอบรมด้วย

วัตถุประสงค์

    1. เพื่อให้บุคคลากรทั่วไปมีความรู้ความเข้าใจด้านกาวิทยาการข้อมูลกระบวนการทำเหมืองข้อมูล
    2. สร้างความเข้าใจในกระบวนการทำงานด้วยข้อมูล
    3. พัฒนาทักษะด้านการใช้ข้อมูลของบุคคลที่ต้องการเริ่มต้นการวิเคราะห์ด้วยข้อมูลในขั้นสูง

หลักสูตรนี้เหมาะกับใครบ้าง

  • คนที่กำลังเริ่มพื้นฐานด้านการวิเคราะห์ข้อมูล
  • บุคคลที่สนใจกระบวนการด้านการวิเคราะห์ธุรกิจและการทำเหมืองข้อมูล และ Machine Leanring
  • บุคคลที่มีพื้นฐานในขั้นปานกลางถึงขั้นสูงในเรื่องวิทยาการข้อมูล

กำหนดการ

วันที่ เวลา หัวข้อ

วันที่ 1

9.00 – 12.00
  • Module 1: Introduction to Data Science
  • Module 2: Introduction to Python
  • Module 3: CRISP-DM
  • Module 4: Python Packages
  • Module 5: Python Variables
  • Module 6: Data type and Data Importing
  • Module 7: Missing value and Outlier Handling
  • Module 8: Imbalance Data
  • • Up sampling
  • • Down sizing
  • Module 9: Feature selection and Dimensionality Reduction

13.00 – 16.00
  • Module 10: Introduction to Data Visualization
  • Module 11: Machine Learning Overview
  • Module 12: Association Rule
  • Module 13: Basic Classification Technique
  • Module 14: Classification Performance Measurement
  • Module 15: Machine Learning Overview
  • Association Rule (apyori library)
  • Module 16: Basic Classification Technique
  • Module 17: Classification Performance Measurement

วันที่ 2

 

9.00 – 12.00
  • Module 18: Additional Classification Techniques
  • Module 19: Regression Methods
  • หาค่า MAE
  • หาค่า MSE
  • หาค่า RMSE

13.00 – 16.00
  • Module 20: Clustering Methods
  • Module 21: Neural Networks
วันที่ เวลา หัวข้อ

วันที่ 3

9.00 – 12.00
  • Module 22: Tuning techniques
  • Module 23: Deploy model (streamlit)
  • Module 24: Demonstration
  • Module 25: Introduction to Text mining

13.00 – 16.00
  • Module 26: Text mining ENG
  • Module 27: Text mining THAI

วันที่ 4

 

9.00 – 12.00
  • Module 28: Tokenize
  • Module 29: Sentiment Analysis

13.00 – 16.00
  • Module 30: Text Clustering
  • Module 31: Text Classification

 

The post Python for Machine Learning and Data Mining รุ่นที่ 9 first appeared on Datalent Team.

]]>