คณะเทคโนโลยีสารสนเทศและการสื่อสาร ร่วมกับสถาบัน TDGA เปิดอบรมหลักสูตรเทคนิคการวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analytics Techniques) (DGA306)

4 กรกฎาคม 2022 to 9 กรกฎาคม 2022 09.00 น. - 16.00 น.

หลักการและเหตุผล

วิเคราะห์ข้อมูลและข้อมูลขนาดใหญ่ได้ การเขียนโปรแกรมเบื้องต้น การรวบรวมและสกัดข้อมูล การสำรวจและจัดเตรียมข้อมูล การวิเคราะห์และออกแบบคลังข้อมูล การพัฒนาข้อมูลภาพนิทัศน์ การวิเคราะห์ข้อมูลด้วยเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่อง การวิเคราะห์ ตีความและแปลผลข้อมูล การนำเสนอข้อมูล การวิเคราะห์ข้อมูลด้วยเครื่องมือสมัยใหม่ การนำไปใช้ประโยชน์ การจัดทำโครงการด้านการวิเคราะห์ข้อมูล

กำหนดการ

อบรม วันที่ 4 – 9 กรกฎาคม พ.ศ. 2565 เวลา 9.00 – 16.00 น. (36 ชั่วโมง)
ณ ห้องปฏิบัติการคอมพิวเตอร์ คณะ ICT มหาวิทยาลัยมหิดล
999 ถนนพุทธมณฑลสาย 4 ตำบลศาลายา อำเภอพุทธมณฑล จังหวัดนครปฐม

เวลา หัวข้อ เนื้อหา
วันที่ 4 กรกฎาคม 2565
9.00 – 12.00 น. ทบทวนความรู้ : Review programming with R, Python or others.
  • How to use the tool (IDE, compiler, debugger)
  • Display command
  • Primitive variables
  • Collection variables
  • Review basic structure programming
  • How to use external modules.
13.00 – 16.00 น. Data Exploration with R, Python or others.
  • Data Understanding
  • Data Exploration Process
  • Data Visualization
    • Bart Chart
    • Pie Chart
    • Boxplot
    • Multiple Boxplot
    • Histogram
    • Multiple Histogram
    • Scatter Plot
    • Multiple Scatter Plot
    • Principle Component Analysis: PCA
  • K-Mean Clustering
วันที่ 5 กรกฎาคม 2565
9.00 – 12.00 น. Data warehouse Analysis, Design and Implement
  • Data Warehouse definition process และ Design Warehouse
  • Data Preparation : Data Collection
  • การดึงข้อมูล (Data Extraction) จากข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่โครงสร้าง
  • ฐานข้อมูล Relational Database
  • ฐานข้อมูล noSQL
  • text csv json file
  • Data Cleansing
  • Remove duplicate or irrelevant observations
    • Fix structural errors
    • Filter unwanted outliers
    • Handle missing data
    • Validate
  • Load Data to Staging Area
  • Data Warehousing and Design
  • Data Migration โหลดข้อมูลเข้า DW
วันที่ 6 กรกฎาคม 2565
9.00 – 12.00 น. Data Visualization – Data storytelling
  • ETL process
  • Elements of good data visualization – Visualization for – Comparison
  • Distribution
  • Correlation
  • Trend
  • Specialized visualization (Map , KPI , …) etc…..
  • Deployment
  • Consultation from actual problems
วันที่ 7 กรกฎาคม 2565
9.00 – 12.00 น. Data Analytics and Visualization – Machine Learning for Data Analysis
  • Deploy Machine Learning Model on Production
  • Visual Analytics and Data Visualizations
  • Final Project
วันที่ 8 กรกฎาคม 2565
9.00 – 12.00 น. Data Analytics and Visualization – Machine Learning for Data Analysis
  • นำเสนอปัญหาหรือความต้องการขององค์กร
  • กำหนดแหล่งข้อมูลที่ต้องใช้ในการแก้ปัญหา
วันที่ 9 กรกฎาคม 2565
9.00 – 12.00 น. Data Analytics and Visualization – Machine Learning for Data Analysis
  • พัฒนา Project โดยประยุกต์จากหัวข้อและเนื้อหาการอบรม
  • Final Project Presentation

วิทยากร

ดร. อภิรักษ์ หุ่นหล่อ
อาจารย์คณะเทคโนโลยีสารสนเทศและการสื่อสาร

ดร. ศิริเพ็ญ พงษ์ไพเชฐ
อาจารย์คณะเทคโนโลยีสารสนเทศและการสื่อสาร

ดร. ธนพล นรเสฏฐ์
อาจารย์คณะเทคโนโลยีสารสนเทศและการสื่อสาร

 

ค่าลงทะเบียน

อัตราค่าธรรมเนียม วิธีการชำระเงินและหลักฐานที่ใช้
บุคลากร ม.มหิดล 15,000 บาท
  1. ใช้วิธีการตัดโอนเงินระหว่างหน่วยงาน

หลักฐานที่ใช้

  • สำเนาหนังสืออนุมัติเข้าร่วมโครงการ หรือ
    สำเนา ตัดโอนลงนามอนุมัติ โดยผู้บังคับบัญชาต้นสังกัด

หรือ

2. สแกน Qr Code เพื่อชำระเงิน

กรณีผู้เข้าอบรม ไม่สะดวกโอนผ่าน Qr Code ให้ดำเนินการผ่านเคาน์เตอร์ธนาคาร เท่านั้น ชื่อบัญชี “มหาวิทยาลัยมหิดล” ธนาคารไทยพาณิชย์ เลขที่บัญชี 016-300325-6 สาขา  “ ศิริราช ”  หรือ

ชำระเป็นเงินสด ณ คณะ ICT

หลักฐานที่ใช้

  • สำเนาใบโอนเงิน
บุคลากรหน่วยงานภาครัฐ ท่านละ 15,000 บาท สแกน Qr Code เพื่อชำระเงิน

กรณีผู้เข้าอบรม ไม่สะดวกโอนผ่าน Qr Code ให้ดำเนินการผ่านเคาน์เตอร์ธนาคาร เท่านั้น ชื่อบัญชี “มหาวิทยาลัยมหิดล” ธนาคารไทยพาณิชย์ เลขที่บัญชี 016-300325-6 สาขา  “ ศิริราช ”  หรือ ชำระเป็นเงินสด ณ คณะ ICT

หลักฐานที่ใช้

  • สำเนาใบโอนเงิน
Email สำเนาเอกสารหลักฐานมาที่ sarachaya.chi@mahidol.ac.th, den.tup@mahidol.ac.th

หลักเกณฑ์การคืนเงินค่าลงทะเบียนฝึกอบรม

กรณีผู้เข้ารับการฝึกอบรม ไม่สามารถเข้ารับการฝึกอบรมได้ ให้ผู้เข้ารับการฝึกอบรมแจ้งความประสงค์ขอคืนเงินค่าลงทะเบียนเป็นลายลักษณ์อักษรต่อผู้จัดฝึกอบรมรับทราบ โดยมีหลักเกณฑ์ ดังนี้

ระยะเวลาแสดงความประสงค์ขอคืนเงิน อัตราที่คืน
1. ไม่น้อยกว่า 7 วันก่อนวันจัดฝึกอบรม 100 %
2. น้อยกว่า 7 วันก่อนวันจัดฝึกอบรม 75 %
**เนื่องจากมีค่าใช้จ่ายที่เกิดขึ้นในการดำเนินงาน

หมายเหตุ :

  1. กรณีคณะประกาศยกเลิกโครงการหรือหลักสูตรอบรม คณะจะคืนเงินค่าลงทะเบียนเต็มจำนวน
  2. กรณีโครงการหรือหลักสูตรอบรมที่คณะประกาศเลื่อนจัด และผู้เข้ารับการอบรมมีความประสงค์จะขอคืนเงินค่าลงทะเบียน คณะจะคืนเงินค่าลงทะเบียนเต็มจำนวน

รูปแบบการเรียน

การฝึกอบรมในหลักสูตร เป็นการผสมผสานหลายวิธี ได้แก่

  • บรรยาย (Lecture)
  • อบรมเชิงปฏิบัติการ (Workshop)
  • การสาธิต (Demonstration)

เงื่อนไขการผ่านการอบรมและได้รับประกาศนียบัตร

  1. ทดสอบประเมินความรู้ภาคทฤษฎีด้วยแบบประเมินผลก่อนการฝึกอบรม (Pre-test)
  2. ทดสอบประเมินความรู้ภาคทฤษฎีด้วยแบบประเมินผลหลังการฝึกอบรม (Post-test) เกณฑ์การผ่านไม่น้อยกว่าร้อยละ 70
  3. ผู้เข้ารับการฝึกอบรมเข้ารับการฝึกอบรมไม่น้อยกว่าร้อยละ 80 ของระยะเวลาฝึกอบรมตลอดหลักสูตร
  4. ผู้เข้ารับการฝึกอบรมนำเสนอ Final Project ครบถ้วนทุกหัวข้อ
Share:
  • 9
  •  
  •  
  •   
  •  
  •  
    9
    Shares

Copyright © 2018. All rights reserved. คณะเทคโนโลยีสารสนเทศและการสื่อสาร มหาวิทยาลัยมหิดล

EnglishThailand