Events - Datalent Team

Data Governance for Business Leaders รุ่นที่ 11

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 Data Management Functions The Data LifecycleBusiness Drivers Data Management Functions Related Standards Data Governance Framework Building Data Governance Framework Components of Data Governance Framework Data Management Maturity Model Data Governance Organization Operating Model Core Data Governance Roles
13.00 – 16.00	Data Stewardship Common stewardship activities5 Models of Data Stewardship DG Activities Define Data Governance for the Organization Perform Readiness Assessment Perform Discovery and Business Alignment Develop Organizational Touch Points Develop Data Governance Strategy 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 Implement Data Governance Sponsor Data Standards and Procedures Develop a Business Glossary Coordinate with Architecture Groups Sponsor Data Asset Valuation Embed Data Governance What to tell / NOT to tell MANAGEMENT Thailand Data Governance Framework Case Studies

วันที่

เวลา

หัวข้อ

วันที่ 1

9.00 – 12.00

Data Governance Fundamentals

Data Management Functions
The Data LifecycleBusiness Drivers
Data Management Functions
Related Standards

Data Governance Framework

Building Data Governance Framework
Components of Data Governance Framework

Data Management Maturity Model

Data Governance Organization

Operating Model

Core Data Governance Roles

13.00 – 16.00

Data Stewardship

Common stewardship activities5 Models of Data Stewardship

DG Activities

Define Data Governance for the Organization
Perform Readiness Assessment
Perform Discovery and Business Alignment
Develop Organizational Touch Points
Develop Data Governance Strategy

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

Implement Data Governance

Sponsor Data Standards and Procedures
Develop a Business Glossary
Coordinate with Architecture Groups
Sponsor Data Asset Valuation

Embed Data Governance

What to tell / NOT to tell MANAGEMENT
Thailand Data Governance Framework
Case Studies

Data Science and Data Analytics Ecosystems รุ่นที่ 6

หลักการและเหตุผล

หลักสูตร Data Science and Data Analytics Ecosystem มีวัตถุประสงค์เพื่อให้ผู้เรียนได้รับทราบที่มา หลักการ ระดับขั้น บทบาทหน้าที่ แนวคิด กระบวนการ และข้อควรพิจารณาในดำเนินการโครงการ Data Science รวมถึงแนะนำนิยาม การนำไปใช้ และข้อจำกัดของกระบวนการต่าง ๆ รวมถึงเครื่องมือที่นำมาใช้

วัตถุประสงค์

1. เพื่อให้บุคคลากรทั่วไปมีความรู้ความเข้าใจด้านวิทยาการข้อมูลในระดับพื้นฐาน
2. สร้างความเข้าใจในกระบวนการทำงานด้วยข้อมูล
3. พัฒนาทักษะด้านการใช้ข้อมูลของบุคคลที่ต้องการเริ่มต้นการวิเคราะห์ด้วยข้อมูล รูปแบบ และ Design Thinking วิทยาการข้อมูล

หลักสูตรนี้เหมาะกับใครบ้าง

คนที่กำลังเริ่มพื้นฐานด้านการวิเคราะห์ข้อมูล
บุคคลที่สนใจกระบวนการวิทยาการข้อมูลในขั้นพื้นฐาน

ความรู้พื้นฐาน

ไม่ต้องมีความรู้พื้นฐาน

กำหนดการ

วันที่	เวลา	หัวข้อ
วันที่ 1	9.00 – 12.00	Module 1: Introduction to Data Science Module 2: Data Science Jobs and Roles Module 3: Data Science Process and Business Canvas Module 4: Relational Database and NoSQL Module 5: Introduction to SQL Module 6: Introduction to Business Analytics and Data Visualization
13.00 – 16.00	Module 7: Data Preparation and Data Quality Module 8: Introduction to Machine Learning Module 9: Introduction to Natural Language Processing and Text Mining Module 10: Cloud Computing for Big Data Analytics Module 11: Citizen Data Scientist and AutoML

วันที่

เวลา

หัวข้อ

วันที่ 1

9.00 – 12.00

Module 1: Introduction to Data Science
Module 2: Data Science Jobs and Roles
Module 3: Data Science Process and Business Canvas
Module 4: Relational Database and NoSQL
Module 5: Introduction to SQL
Module 6: Introduction to Business Analytics and Data Visualization

13.00 – 16.00

Module 7: Data Preparation and Data Quality
Module 8: Introduction to Machine Learning
Module 9: Introduction to Natural Language Processing and Text Mining
Module 10: Cloud Computing for Big Data Analytics
Module 11: Citizen Data Scientist and AutoML

Data Management Foundations

หลักการและเหตุผล

หลักสูตรระยะสั้น Data Management Foundation ต้องการปูพื้นฐานให้ผู้เรียนมองเห็นภาพรวมของระบบนิเวศน์ของการบริหารจัดการข้อมูล (Data Management) ที่คนที่ทำงานด้านข้อมูลควรต้องทราบเพื่อที่จะสามารถนำไปสู่การวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analytics) ธรรมาภิบาลข้อมูล (Data Governance) และการปฏิบัติตามกฎหมายด้านข้อมูล (Data Compliance) ในอนาคตได้

วัตถุประสงค์

1. เพื่อให้บุคคลากรทั่วไปมีความรู้ความเข้าใจด้านการจัดการข้อมูลภายในองค์กร
2. สร้างความเข้าใจในกระบวนการทำงานด้วยข้อมูล
3. พัฒนาทักษะด้านการใช้ข้อมูลของบุคคลที่ต้องการเริ่มต้นการวิเคราะห์ด้วยข้อมูล และการจัดการกำกับดูแลข้อมูลเบื้องต้น

หลักสูตรนี้เหมาะกับใครบ้าง

คนที่กำลังเริ่มพื้นฐานด้านการวิเคราะห์ข้อมูล
คนที่ต้องการศึกษาวิธีการจัดการข้อมูลภายในองค์กร
บุคคลที่สนใจกระบวนการด้านการวิเคราะห์ธุรกิจและธรรมาภิบาลข้อมูลในระดับเบื้องต้น

กำหนดการ

วันที่	เวลา	หัวข้อ
วันที่ 1	9.00 – 11.00	Module 1: Data Management Principles Module 2: Data Management Organization Module 3: Data Management Functions and Related International Standards 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
11.00 – 12.00	Module 4: Data Management Maturity Model Module 5: Data Science Governance Module 6: Data Management for PDPA

วันที่

เวลา

หัวข้อ

วันที่ 1

9.00 – 11.00

Module 1: Data Management Principles

Module 2: Data Management Organization

Module 3: Data Management Functions and Related International Standards

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

11.00 – 12.00

Module 4: Data Management Maturity Model
Module 5: Data Science Governance
Module 6: Data Management for PDPA

Data Day 2023

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)

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
วันที่ 1	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
วันที่ 2	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

SQL for Data Analysis with Relational Database รุ่นที่ 8

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
วันที่ 1	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.)
วันที่ 2	14.00 – 15.00	Workshop on Basic Data Querying
	15.00 – 16.00	Workshop on Basic Data Querying (Cont.)

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
วันที่ 1	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
วันที่ 2	13.00 – 16.00	Best Practice Pre-Trained Model: SSD MobileNet for Image classification and U-Net for Image segmentation Transfer Learning

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
วันที่ 1	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
วันที่ 2	13.00 – 16.00	Ensemble Learning Best Practices for Predictive Model Building

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
วันที่ 1	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
วันที่ 2	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
วันที่ 3	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
วันที่ 4	13.00 – 16.00	Module 30: Text Clustering Module 31: Text Classification

Python for Data Analysis and Data Visualization รุ่นที่ 10

วันเสาร์ที่ 27 – 28 พฤษภาคม 2023

เวลา 9.00 – 16.00 น.

ราคา

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

หลักการและเหตุผล

เนื่องจากข้อมูลที่มีความซับซ้อนซึ่งยากในการทำความเข้าใจและแปลผลให้กับผู้อื่นได้ทำความเข้าใจ ซึ่งหนึ่งในวิธีการแปลผลข้อมูลให้กับผู้บริหารทราบคือการทำ Data Visualization โดย Python สามารถเข้ามาช่วยในการทำ Data Visualization โดยจะมี ทั้งภาคทฤษฎี และ ภาคปฏิบัติ ซึ่งเครื่องมือที่ใช้คือ Google Colab ซึ่งผู้อบรมสามารถใช้งานได้ฟรีและไม่จำเป็นต้องยุ่งยากในการติดตั้งโปรแกรม ทั้งนี้ ผู้อบรมต้องนำคอมพิวเตอร์โน้ตบุคมาในวันอบรมด้วย

วัตถุประสงค์

1. เพื่อให้บุคคลากรทั่วไปมีความรู้ความเข้าใจด้านทัศนภาพข้อมูล
2. สร้างความเข้าใจในกระบวนการทำงานด้วยข้อมูล
3. พัฒนาทักษะด้านการใช้ข้อมูลของบุคคลที่ต้องการเริ่มต้นการวิเคราะห์ด้วยข้อมูล

หลักสูตรนี้เหมาะกับใครบ้าง

คนที่กำลังเริ่มพื้นฐานด้านการวิเคราะห์ข้อมูล
บุคคลที่สนใจกระบวนการด้านการวิเคราะห์ธุรกิจ
บุคคลที่ต้องการเรียนรู้กระบวนการทำงานวิเคราะห์ข้อมูลด้วยภาษา Python

ความรู้พื้นฐาน

ไม่ต้องมีความรู้พื้นฐาน

กำหนดการ

วันที่	เวลา	หัวข้อ
วันที่ 1	9.00 – 12.00	Module 1: Introduction to Data Science Module 2: Python programming basic Module 3: Introduction to Python Packages Module 4: Data Importing Module 5: Exploratory Data Analysis
วันที่ 1	13.00 – 16.00	Module 6: Pivot Table Module 7: Statistical Measurement Module 8: Missing values and Outlier handling Module 9: Data Visualization
วันที่ 2	9.00 – 12.00	Module 10: Single Chart» Line chart» Bar chart» Pie chart» Scatter diagram
วันที่ 2	13.00 – 16.00	Module 11: Combo Chart Module 12: Interactive diagram Module 13: Geolocation Visualization

หลักการและเหตุผล

วัตถุประสงค์

หลักสูตรนี้เหมาะกับใครบ้าง

ความรู้พื้นฐาน

กำหนดการ

Data Science and Data Analytics Ecosystems รุ่นที่ 6

หลักการและเหตุผล

วัตถุประสงค์

หลักสูตรนี้เหมาะกับใครบ้าง

ความรู้พื้นฐาน

กำหนดการ

Data Management Foundations

หลักการและเหตุผล

วัตถุประสงค์

หลักสูตรนี้เหมาะกับใครบ้าง

ดำเนินการบรรยายโดย

Data Day 2023 Data Governance and Data Management Assesment by DCAM v2.2 Framework (13.00 – 16.00)

วัตถุประสงค์

หลักสูตรนี้เหมาะกับใครบ้าง

วันที่บรรยาย

สถานที่

ณ อาคาร KX Knowledge Xchange @bts วงเวียนใหญ่ ห้อง 11.4

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

วัตถุประสงค์

หลักสูตรนี้เหมาะกับใครบ้าง

กำหนดการ

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

วัตถุประสงค์

หลักสูตรนี้เหมาะกับใครบ้าง

ความรู้พื้นฐาน

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

วัตถุประสงค์

หลักสูตรนี้เหมาะกับใครบ้าง

กำหนดการ

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

วัตถุประสงค์

หลักสูตรนี้เหมาะกับใครบ้าง

ความรู้พื้นฐาน

กำหนดการ

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

วัตถุประสงค์

หลักสูตรนี้เหมาะกับใครบ้าง

กำหนดการ

Python for Data Analysis and Data Visualization รุ่นที่ 10

วันเสาร์ที่ 27 – 28 พฤษภาคม 2023

เวลา 9.00 – 16.00 น.

ราคา

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

หลักการและเหตุผล

วัตถุประสงค์

หลักสูตรนี้เหมาะกับใครบ้าง

ความรู้พื้นฐาน

กำหนดการ

Recent Posts

Recent Comments

Cause Categories

Latest Posts

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

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

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

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

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