หลักสูตร Python Programming for Data Science and Machine Learning

divider

หลักการ

             

วิทยาการข้อมูล เป็นศาสตร์แห่งการวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากและสร้างแบบจำลองเพื่อทำนายอนาคตจากข้อมูลที่มีอยู่ วิทยาการข้อมูลเป็นศาสตร์ที่มีความสำคัญและจำเป็นอย่างยิ่งสำหรับโลกยุคปัจจุบันที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลมหาศาล ไม่ว่าจะเป็นภาครัฐหรือภาคธุรกิจ การเรียนรู้ด้วยเครื่อง คือการสร้างแบบจำลองในทำนายจากข้อมูลที่มีอยู่ ภาษาหลักที่นิยมใช้ในการทำงานกับข้อมูลคือภาษาไพทอน ในปัจจุบัน ผู้เชี่ยวชาญการโปรแกรมภาษาไพทอน เพื่อนำมาใช้ในการทำงานกับข้อมูลยังขาดแคลนอยู่มาก ข้อมูลจากเว็บไซต์ Python Developer Salary Overview and Predictions [1]  ระบุว่า ตำแหน่งงานด้านนักวิทยาการข้อมูลและการเรียนรู้ด้วยเครื่อง ที่สามารถโปรแกรมภาษาไพทอนด้วยนั้น มีเงินเดือนเริ่มต้นที่ $88K ต่อปี (ประมาณ 3 ล้านบาท)

อย่างไรก็ตาม ในสถานการณ์ระหว่างและภายหลังวิกฤตการระบาดของไวรัสโคโรนา 2019 (COVID-19) พบว่า แรงงานที่มีทักษะน้อย ได้ถูกให้ออกจากงานเพื่อลดค่าใช้จ่ายของภาคธุรกิจจำนวนมาก ดังนั้น งานที่ใช้ทักษะทั่วๆ ไปจึงไม่นับว่าขาดแคลน  ขณะเดียวกัน ภาคธุรกิจที่ต้องการตอบโจทย์จากข้อมูลที่มีอยู่ มีตำแหน่งงานแต่กลับหาผู้มีคุณสมบัติมาสมัครไม่ได้ แสดงว่า งานที่ต้องการทักษะขั้นสูงยังขาดแคลนอยู่อย่างมาก แต่แรงงานทั่วไปส่วนใหญ่ยังขาดพื้นฐานที่ดีในการทำงานกับข้อมูลที่มีอยู่

ดังนั้น เพื่อตอบโจทย์ธุรกิจและภาคอุตสาหกรรม ในด้านการฝึกทักษะขั้นสูงในการทำงานกับข้อมูล หลักสูตรนี้ได้ออกแบบมาเพื่อให้ผู้เรียนมีพื้นฐานที่ดีในการโปรแกรมไพทอน เพื่อใช้ในการทำงานกับข้อมูล เมื่อจบหลักสูตร ผู้เข้ารับการอบรม สามารถนำไปใช้พัฒนางานที่ทำอยู่ หรือเพื่อไปประกอบอาชีพในอนาคต เป็นการเพิ่มเติมทักษะด้านที่เป็นความต้องการอย่างสูงของภาคธุรกิจและอุตสาหกรรม

  

เนื้อหา ประกอบด้วย

เนื้อหาการอบรมประกอบด้วยภาคทฤษฏีและปฏิบัติ รวม 45 ชั่วโมง ประกอบด้วย

หัวข้อเนื้อหาLearning Outcome
1Basic Python Programming 1:
Data Types, Condition,
เข้าใจพื้นฐานการเขียนโปรแกรมไพทอน
2Basic Python Programming 2:
Loop, Classes & Objects, Functions
เข้าใจพื้นฐานการเขียนโปรแกรมไพทอน
3Basic Python. Programming 3:
Exercises
เข้าใจพื้นฐานการเขียนโปรแกรมไพทอน
4Python Libraries for Data Science 1:
Numpy
สามารถใช้งาน libraries ที่จำเป็นสำหรับ data science ได้
5Python Libraries for Data Science 2:
Pandas
สามารถใช้งาน libraries ที่จำเป็นสำหรับ data science ได้
6Python Libraries for Data Science 3:
Exercises
สามารถใช้งาน libraries ที่จำเป็นสำหรับ data science ได้
7Basic Statistics and Python Libraries for Visualization 1:
Matplotlib
สามารถวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสถิติเบื้องต้นได้
สามารถพลอตกราฟต่าง ๆ ได้
8Basic Statistics and Python Libraries for Visualization 2:
Exercises
สามารถวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสถิติเบื้องต้นได้
สามารถพลอตกราฟต่าง ๆ ได้
9Introduction to Machine Learningเข้าใจทฤษฎีเบื้องต้นของการทำ Machine Learning
10Machine Learning Prediction (1)
Linear Regression
สามารถใช้ Machine Learning ในการทำนาย ยอดขายสินค้า, ราคาบ้าน และอื่นๆ ได้
11Machine Learning Classification (1)
Logistic Regression
สามารถใช้ Machine Learning ในการทำนายหมวดหมู่ได้
12Machine Learning Classification (2)
KNN
Decision Tree
Random Forest
สามารถใช้ Machine Learning ในการจำแนก Comment จาก Social Network ว่ามีอารมณ์บวกหรือลบได้
13Machine Learning Classification (3)
SVM
Ensemble method
สามารถใช้ Machine Learning ในการจำแนก Comment จาก Social Network ว่ามีอารมณ์บวกหรือลบได้
14Machine Learning Clustering
K-Means
สามารถใช้ Machine Learning ในการจัดกลุ่ม ผู้ซื้อสินค้าจาก E-Commerce ได้
15Mini Projectสามารถใช้เทคนิค Machine Learning ในการแก้ไขปัญหาได้

วิทยากร

คณาจารย์ประจำคณะเทคโนโลยีสารสนเทศ

คุณสมบัติของผู้สมัคร

  • บุคคลทั่วไป
  • นักศึกษาระดับมหาวิทยาลัย
  • จบการศึกษาหรือกำลังศึกษาอยู่ในระดับปริญญาตรี

ระยะเวลาและสถานที่อบรม

ในทุกวันเสาร์ เวลา 13.00 – 16.00 น. เรียน 15 สัปดาห์ เริ่ม 6 สิงหาคม – 26 พฤศจิกายน 2565
(เรียนร่วมกับนักศึกษาหลักสูตรปัญญาประดิษฐ์ วิชาโท หรือ ปริญญาโท)
ณ  ห้องปฏิบัติการคอมพิวเตอร์ คณะเทคโนโลยีสารสนเทศ

การรับสมัคร

เปิดรับสมัครถึง 31 กรกฎาคม 2565
**สมัครและชำระค่าลงทะเบียนก่อนจะมีสิทธิ์ก่อน

รับจำนวน 15  คน

อัตราค่าลงทะเบียน 13,500 บาท

โปรโมชั่นพิเศษ!!!

โปรโมชั่นรายละเอียดเงื่อนไข
EARLY BIRDลดทุกคอร์สเหลือเพียง คอร์สละ 9,900 บาทผู้สมัครต้องชำระค่าลงทะเบียน
ภายในวันที่ 15 กรกฎาคม 2565

วิธีการสมัคร

  • สมัครผ่านระบบออนไลน์   คลิกที่นี่
  • หลังสมัคร โอนเงินค่าลงทะเบียน เข้าบัญชี ออมทรัพย์ ธนาคารกรุงไทย สาขาเทคโนโลยีพระจอมเกล้าฯลาดกระบัง เลขที่ บัญชี 693-0-31634-2 ชื่อบัญชี “ โครงการพิเศษคณะเทคโนโลยีสารสนเทศ สจล.”
  • ให้ส่งหลักฐานการโอนเงินค่าลงทะเบียน ทางโทรสาร หรือ ทาง e-mail ถึง คุณ นุชรี

ส่งหลักฐานการชำระค่าลงทะเบียน

**  การสมัครจะสมบูรณ์ก็ต่อเมื่อทางคณะได้รับชำระเงินค่าลงทะเบียนเรียบร้อยแล้ว **
*** สมัครและชำระค่าลงทะเบียนก่อนจะมีสิทธิ์ก่อนโดยเรียงตามลำดับ ***

หมายเหตุ
– ผู้เข้าอบรมจะต้องมีเวลาในการอบรมไม่น้อยกว่าร้อยละ 80 ของเวลาการอบรมทั้งหมด จึงจะได้รับใบรับรองผ่านการอบรม (Certificate of Course Attendance)
– ข้าราชการ พนักงานรัฐวิสาหกิจ สามารถเบิกค่าลงทะเบียนตามระเบียบราชการได้

คุณนุชรี โทร. 0 2723 4927 หรือ มือถือ: 08 9699 7880
แฟกซ์: 0 2723 4910 ในวันและเวลาราชการ
E-mail:  nutcharee@it.kmitl.ac.th