รวมบทความเกี่ยวกับวิทยาศาสตร์ข้อมูล (Data Science) ซึ่งครอบคลุมถึงการวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analysis), Machine Learning, และ Algorithms ในการสร้าง โมเดลทำนายผล (Predictive Model) ด้วยวิธีการต่าง ๆ ตั้งแต่ Linear Regression, Decision Tree, Random Forest, Neural Network ฯลฯ
ปัจจุบันการใช้ Deep Learning ในการทำนายผลได้รับความนิยมมากขึ้นเรื่อย ๆ เพราะสามารถแก้ปัญหาที่ Algorithms ทั่วไปไม่สามารถทำได้ เช่น Image Recognition ด้วย CNN หรือ Audio Transcript ด้วย RNN
Data Wrangling เรียกได้ว่าเป็นส่วนใช้เวลานานของงานด้าน Data Science แต่เป็นส่วนที่มีความสำคัญอย่างมากเพื่อที่จะได้ข้อมูลคุณภาพ (Data Quality) ในการนำไปใช้งาน
เมื่องานสาย Data กะลังเป็นกระแส หลายคนก็สนใจเรียนต่อมากขึ้น ลองมาคุยกับคุณแจนนักศึกษาปริญญาโท ที่มาเรียนต่อด้าน Data Science กันว่าเรียนเป็นอย่างไร ฝึกงานได้ไหม อะไรเป็นแรงกระตุ้นให้มา และอะไรเป็นสิ่งสำคัญในเส้นทาง Data Science
เราจะแนะนำ Spec คอมพิวเตอร์ (Notebook / PC) สำหรับเอามาทำงาน หรือเรียน Data ไม่ว่าจะเป็น Data Analyst, Data Scientist, หรือ Data Engineer ก็เลือกซื้อได้
เราจะมาบอกให้ฟังว่า R กับ Python มาจากไหน แตกต่างกันอย่างไร และนำไปใช้งานได้เหมือนกันขนาดไหน
เราจะมารู้จักกับอาชีพ Data Scientist ผู้อยู่เบื้องหลัง Machine Learning และระบบ AI สกิลที่ต้องเรียนรู้สำหรับอาชีพนี้ แนะนำคอร์สสำหรับมือใหม่
วิดีโอนี้ เป็นวิดีโอแรกที่แอดทำขึ้นมาเพื่อตอบคำถามเพื่อนๆที่ถามมาในเพจเรื่องการเรียนต่อปริญญาโทด้าน Data Science ที่ต่างประเทศว่าเป็นยังไงบ้าง มีอะไรน่าสนใจขนาดไหน
เทคนิคเด็ดสาย Data Visualization เลือกกราฟยังไงให้คนดูเข้าใจง่าย และสื่อความหมายออกมาให้ตรงประเด็น
วิธีใช้ Pyspark เครื่องมือหนึ่งในการทำ Big Data ตั้งแต่ต้นจนจบแบบครบวงจร โดยเกิดจาก Python และ Apache Spark
ปัญหาของบริษัทไทยในการนำ Data มาใช้คืออะไร? เรามาคุยกับ Business Consultant ผู้มีประสบการณ์ช่วยให้หลายองค์กรขับเคลื่อนด้วย Data (Data-Driven Organization)
เราใช้คุกกี้เพื่อพัฒนาประสิทธิภาพ และประสบการณ์ที่ดีในการใช้เว็บไซต์ของคุณ คุณสามารถศึกษารายละเอียดได้ที่ นโยบายความเป็นส่วนตัว และสามารถจัดการความเป็นส่วนตัวเองได้ของคุณได้เองโดยคลิกที่ ตั้งค่า
