ผู้สนใจศึกษาต่อ | นักศึกษาปัจจุบัน | ศิษย์เก่า  

First Step to Data Science: ก้าวแรกสู่การวิเคราะห์ข้อมูล

  /  First Step to Data Science: ก้าวแรกสู่การวิเคราะห์ข้อมูล

First Step to Data Science: ก้าวแรกสู่การวิเคราะห์ข้อมูล

หลักการและเหตุผล

เปิดประตูสู่โลกแห่ง Data Science! สนุกกับการใช้ Python วิเคราะห์ข้อมูลรอบตัว สร้างกราฟสุดว้าว และรู้จัก Machine Learning แบบเข้าใจง่าย พื้นฐานไม่แน่นก็เรียนได้ ลองทำจริงทุกขั้นตอน

วันที่ 14 – 15 และ 28 – 29 มีนาคม 2569 เวลา 09.00 – 16.00 น. (ระยะเวลาอบรม 4 วัน)

สิ่งที่จะได้เรียนรู้จากหลักสูตรนี้:

  • ข้อมูลรอบตัวเราสำคัญยังไงในยุค AI
  • เขียน Python ได้แบบไม่กลัวโค้ด
  • วิเคราะห์ข้อมูลเหมือนนัก Data ตัวจริง
  • รู้จักพื้นฐานของ Machine Learning แบบไม่ซับซ้อน
  • สร้างกราฟสุดว้าว และเล่าเรื่องด้วยข้อมูลิงลึกแบบเข้าใจง่าย

เหมาะสำหรับคนที่อยาก…

  • อยากได้สกิล Data Science ที่ใช้ต่อยอดจริง
  • อยากเล่าเรื่องด้วยข้อมูลิงลึกให้ผู้อื่นเข้าใจง่าย
  • อยากรู้จัก Machine Learning แบบไม่ซับซ้อน และลองทำเองได้

สอบถามข้อมูลเพิ่มเติม

  • พี่ลูกตาล (กัญญศร) 063-268-9004
  • E-mail : kanyasorn.sud@mahidol.th
  • Line Official Account : @049pbepn
  • Facebook: MUICT public training

กำหนดการ

First Step to Data Science: ก้าวแรกสู่การวิเคราะห์ข้อมูล
วันที่ 14 – 15 และ 28 – 29 มีนาคม 2569 เวลา 09.00 – 16.00 น. (ระยะเวลาอบรม 4 วัน)
ณ คณะเทคโนโลยีสารสนเทศและการสื่อสาร มหาวิทยาลัยมหิดล

(วันที่ 1) วันเสาร์ที่ 14 มีนาคม 2569
ผศ. ดร. อัคร สุประทักษ์: รู้จักกับการวิเคราะห์ข้อมูลและ Python เบื้องต้น
เวลา หัวข้อ
08.30 – 09.00 ลงทะเบียน
09.00 – 10.30 Python สำหรับวิเคราะห์ข้อมูลเบื้องต้น

  • ทำความรู้จัก Python, Jupyter Notebook, VSCode, Google Colab, etc.
10.30 – 10.45 พักรับประทานอาหารว่าง
10.45 – 12.00 Python สำหรับวิเคราะห์ข้อมูลเบื้องต้น (ต่อ)

  • การใช้งาน Python กับข้อมูลง่าย ๆ (ตัวเลข, ข้อความ, ตารางเล็ก ๆ)
12.00 – 13.00 พักกลางวัน
13.00 – 14.00 น. Python สำหรับวิเคราะห์ข้อมูลเบื้องต้น (ต่อ)

  • การอ่านและจัดการข้อมูล CSV/Exce
14.20 – 14.30 น. เริ่มใช้งาน Pandas เบื้องต้น

  • การเลือกข้อมูลและกรองข้อมูล
14.30 – 14.45 พักรับประทานอาหารว่าง
14.45 – 16.00 เริ่มใช้งาน Pandas เบื้องต้น (ต่อ)

  • การจัดเรียงและสรุปข้อมูลเบื้องต้น

 

(วันที่ 2) วันอาทิตย์ที่ 15 มีนาคม 2569
อ. ดร. กนกศักดิ์ วัฒนะโชติ: การสำรวจข้อมูลและการสรุปข้อมูล
เวลา หัวข้อ
08.30 – 09.00 ลงทะเบียน
09.00 – 10.30 สำรวจและจัดเตรียมข้อมูล

  • การตรวจสอบ missing data และ outliers
10.30 – 10.45 พักรับประทานอาหารว่าง
10.45 – 12.00 สำรวจและจัดเตรียมข้อมูล (ต่อ)

  • การแสดงผลข้อมูลเบื้องต้นด้วยกราฟง่าย ๆ (histogram, boxplot, scatter plot)
12.00 – 13.00 พักกลางวัน
13.00 – 14.30 การสรุปข้อมูลเชิงกลุ่ม

  • การใช้ groupby, agg, pivot_table
14.30 – 14.45 พักรับประทานอาหารว่าง
14.45 – 16.00 การสรุปข้อมูลเชิงกลุ่ม (ต่อ)

  • การวิเคราะห์แนวโน้มง่าย ๆ เช่น คะแนนสอบตามกลุ่ม, ความชอบตามชั้นเรียน

 

(วันที่ 3) วันเสาร์ที่ 28 มีนาคม 2569
อ. ดร. สิรวิชญ์ เวชมนัส: พื้นฐาน Machine Learning สำหรับผู้เริ่มต้น
เวลา หัวข้อ
08.30 – 09.00 ลงทะเบียน
09.00 – 10.30 แนวคิดพื้นฐาน Machine Learning

  • ประเภทของ Machine Learning: Supervised vs Unsupervised
10.30 – 10.45 พักรับประทานอาหารว่าง
10.45 – 12.00 แนวคิดพื้นฐาน Machine Learning (ต่อ)

  • การสร้างโมเดลด้วย Python เบื้องต้น
12.00 – 13.00 พักกลางวัน
13.00 – 14.30 แนวคิดพื้นฐาน Machine Learning (ต่อ)

  • การทดสอบผลลัพธ์และดูความแม่นยำง่าย ๆ
14.30 – 14.45 พักรับประทานอาหารว่าง
14.45 – 16.00 แนวคิดพื้นฐาน Machine Learning (ต่อ)

  • ให้โจทย์เพื่อให้ผู้เรียนได้ทำการใช้เทคนิคที่เรียนมา

 

(วันที่ 4) วันอาทิตย์ที่ 29 มีนาคม 2569
อ. ดร. วุฒิชาติ แสวงผล: สร้างกราฟสุดว้าว และเล่าเรื่องด้วยข้อมูลิงลึกแบบเข้าใจง่าย
เวลา หัวข้อ
08.30 – 09.00 ลงทะเบียน
09.00 – 10.30 ให้โจทย์เพื่อให้ผู้เรียนได้ทำการใช้เทคนิคที่เรียนมาในการประมวลผลและสอนวิธีการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึก
10.30 – 10.45 พักรับประทานอาหารว่าง
10.45 – 12.00 Data Storytelling & Dashboard

  • Tableau
  • การสรุป insight จากข้อมูล
12.00 – 13.00 พักกลางวัน
13.00 – 14.30 Data Storytelling & Dashboard (ต่อ)

  • การสรุป insight จากข้อมูล
14.30 – 14.45 พักรับประทานอาหารว่าง
14.45 – 16.00 Data Storytelling & Dashboard (ต่อ)

  • นำเสนอคำตอบของโจทย์ให้โดนใจ

**เนื้อหาอาจมีการปรับเปลี่ยนตามความเหมาะสม

วิทยากร

ผศ. ดร. อัคร สุประทักษ์
รู้จักกับการวิเคราะห์ข้อมูลและ Python เบื้องต้น
วันที่ 14 มีนาคม 2569

Kanoksak Wattanachote

อ. ดร. กนกศักดิ์ วัฒนะโชติ
การสำรวจข้อมูลและการสรุปข้อมูล
วันที่ 15 มีนาคม 2569

Dr. Sirawich Vachmanus

อ. ดร. สิรวิชญ์ เวชมนัส
พื้นฐาน Machine Learning สำหรับผู้เริ่มต้น
วันที่ 28 มีนาคม 2569

Dr. Wudhichart Sawangphol

อ. ดร. วุฒิชาติ แสวงผล
สร้างกราฟสุดว้าว และเล่าเรื่องด้วยข้อมูลเชิงลึกแบบเข้าใจง่าย
วันที่ 29 มีนาคม 2569

ค่าลงทะเบียน

ค่าลงทะเบียน : 7,900 บาท

การชำระค่าลงทะเบียน โปรดรอเจ้าหน้าที่ติดต่อกลับ ทาง Email ที่ท่านสมัครมา

หลักเกณฑ์การคืนเงินค่าลงทะเบียนฝึกอบรม

กรณีผู้เข้ารับการฝึกอบรม ไม่สามารถเข้ารับการฝึกอบรมได้ ให้ผู้เข้ารับการฝึกอบรมแจ้งความประสงค์ขอคืนเงินค่าลงทะเบียนเป็นลายลักษณ์อักษรต่อผู้จัดฝึกอบรมรับทราบ โดยมีหลักเกณฑ์ ดังนี้ (ใส่รายละเอียดหน้าค่าลงทะเบียน)

ระยะเวลาแสดงความประสงค์ขอคืนเงิน อัตราที่คืน
ไม่น้อยกว่า 7 วันก่อนวันจัดฝึกอบรม 100 %
น้อยกว่า 7 วันก่อนวันจัดฝึกอบรม 75 % **เนื่องจากมีค่าใช้จ่ายที่เกิดขึ้นในการดำเนินงาน

หมายเหตุ :

  • กรณีคณะประกาศยกเลิกโครงการหรือหลักสูตรอบรม คณะจะคืนเงินค่าลงทะเบียนเต็มจำนวน
  • กรณีโครงการหรือหลักสูตรอบรมที่คณะประกาศเลื่อนจัด และผู้เข้ารับการอบรมมีความประสงค์จะขอคืนเงินค่าลงทะเบียน คณะจะคืนเงินค่าลงทะเบียนเต็มจำนวน

Event Details

Date: มีนาคม 14, 2026 @ 9:00 am - มีนาคม 29, 2026 @ 4:00 pm
Time: 9:00 am - 4:00 pm
Venue: มหาวิทยาลัยมหิดล ศาลายา
Address: คณะเทคโนโลยีสารสนเทศและการสื่อสาร