รีวิวคอร์ส Python for Data Science ไพธอนสำหรับงานวิทยาศาสตร์ข้อมูล

ในยุคที่ข้อมูลขับเคลื่อนทุกสิ่ง อาชีพ “นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล (Data Scientist)” จึงกลายเป็นตำแหน่งงานที่เนื้อหอมที่สุดในตลาดแรงงาน

ไม่ว่าองค์กรธุรกิจไหนก็ต้องการนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลเพื่อช่วยวิเคราะห์ข้อมูล สร้างกลยุทธ์ และขับเคลื่อนธุรกิจให้ก้าวหน้า

และหากพูดถึงทักษะสำคัญสำหรับ Data Scientist แล้ว “Python” คือภาษาโปรแกรมยอดนิยมอันดับต้น ๆ ที่ขาดไม่ได้

คอร์สออนไลน์ “Python for Data Science ไพธอนสำหรับงานวิทยาศาสตร์ข้อมูล” คอร์สเรียนจาก TUXSA ซึ่งเป็นปริญญาโทออนไลน์ที่ SkillLane ร่วมกับ มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์ ถือเป็นจุดเริ่มต้นที่น่าสนใจอย่างยิ่ง

โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับเพื่อนๆ ที่ยังไม่มีพื้นฐานการเขียนโปรแกรมมาก่อน คอร์สนี้จะพาเพื่อนๆ ไปรู้จักกับภาษา Python ตั้งแต่พื้นฐาน ปูทางสู่การเป็น Data Scientist อย่างมั่นใจ

ทีม DataTH ได้มีโอกาสเข้าไปเรียนคอร์สนี้ ในบทความนี้จะมารีวิวคอร์สนี้เพื่อเป็นข้อมูลให้ท่านที่สนใจเรียนครับ

ข้อมูลคอร์ส (Course Details)

คอร์ส “Python for Data Science ไพธอนสำหรับงานวิทยาศาสตร์ข้อมูล” เป็นคอร์สนำเสนอเนื้อหาที่เข้มข้น ครอบคลุมพื้นฐานสำคัญที่จำเป็นสำหรับการเริ่มต้นเส้นทาง Data Science โดยมีรายละเอียดคอร์สที่น่าสนใจดังนี้:

• ชื่อคอร์ส: Python for Data Science ไพธอนสำหรับงานวิทยาศาสตร์ข้อมูล
• เนื้อหาหลัก:
  • ภาษา Python สำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล (Python for Data Science)
  • พื้นฐานเศรษฐศาสตร์ดิจิทัล (Digital Economics) – เสริมความรู้รอบด้านที่เกี่ยวข้องกับยุคดิจิทัล
• การเข้าถึง: เรียนออนไลน์ได้ทุกที่ ทุกเวลา ตลอดชีพ
• ประกาศนียบัตร (Certificate): มีประกาศนียบัตรรับรองเมื่อเรียนจบ
• แปลงเป็นปริญญาโทได้: สามารถเก็บหน่วยกิต เพื่อนำไปสอบปริญญาโทได้ สำหรับหลักสูตร Data Science for Digital Business Transformation (หรือชื่อใหม่ Applied Data Science ในอนาคต) มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์

ความรู้พื้นฐาน:

ไม่จำเป็นต้องมีพื้นฐานความรู้ใด ๆ มาก่อน คอร์สนี้ออกแบบมาสำหรับเพื่อนๆ ผู้เริ่มต้นโดยเฉพาะ

โปรไฟล์ผู้สอน:

วิทยากร: รศ.ดร.ศราวุธ แรมจันทร์ (อ.นิว)

• รองคณบดีฝ่ายแผน วิจัยและการพัฒนาคุณภาพ วิทยาลัยนวัตกรรม มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์
• ผู้อำนวยการหลักสูตรการแปรรูปและนวัตกรรมดิจิทัล วิทยาลัยนวัตกรรม มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์
• ปริญญาเอก สาขาคอมพิวเตอร์และการจัดการงานวิศวกรรม มหาวิทยาลัยอัสสัมชัญ
• ปริญญาโท สาขาการจัดการเทคโนโลยีสารสนเทศและการสื่อสาร มหาวิทยาลัยนอร์ท-เชียงใหม่
• ปริญญาตรี สาขาคอมพิวเตอร์ธุรกิจ มหาวิทยาลัยนอร์ท-เชียงใหม่

รีวิวเนื้อหาแต่ละบท

• Chapter 1: ปูพื้นฐานการเขียนโปรแกรมสำหรับมือใหม่
  • บทเรียนบทแรกนี้ จะปูพื้นฐานแน่น ๆ สำหรับเพื่อนๆ ที่ไม่เคยมีประสบการณ์เขียนโปรแกรมมาก่อนเลย เนื้อหาเริ่มต้นตั้งแต่ความรู้พื้นฐานว่าการเขียนโปรแกรมคืออะไร อธิบายขั้นตอนการพัฒนาโปรแกรมแบบเป็นขั้นเป็นตอน พร้อมยกตัวอย่างที่เข้าใจง่าย เห็นภาพชัดเจน
  • นอกจากนี้ ยังมีการอธิบายกระบวนการคิดเชิงขั้นตอน (Algorithm) สำหรับการนำไปประยุกต์ใช้ในการเขียนโปรแกรม รวมถึงแนะนำการใช้แผนภาพ (Flowchart) เพื่อแสดงขั้นตอนวิธี ช่วยให้นักพัฒนาเข้าใจตรงกัน
  • ปิดท้ายด้วยการแนะนำวิธีการเริ่มต้นใช้งานภาษา Python
    
• Chapter 2: พื้นฐานสำคัญในการใช้งาน Python
  • ในบทที่ 2 นี้ จะเป็นการเริ่มต้นใช้งานภาษา Python อย่างจริงจัง เพื่อนๆ จะได้เรียนรู้และเข้าใจพื้นฐานสำคัญต่างๆ ที่จำเป็นในการเขียนโปรแกรม เช่น
    • การประกาศตัวแปร (Variable)
    • การใช้ Operators (ตัวดำเนินการ)
    • ค่า Boolean และ Operators ที่ใช้ในการเปรียบเทียบ
  • ซึ่งพื้นฐานเหล่านี้เป็นส่วนสำคัญอย่างมากในการเขียนโปรแกรมด้วยภาษา Python
    
• Chapter 3: การใช้งานตัวแปร String ใน Python
  • บทที่ 3 จะเน้นไปที่การใช้งานตัวแปรประเภทข้อความ หรือ String ในภาษา Python เพื่อนๆ จะได้เรียนรู้
    • วิธีการใช้ตัวแปร String
    • การเชื่อมคำ
    • การแสดงผลข้อความเดิมซ้ำๆ ด้วยการคูณ
    • การใช้ Index ในการเลือกแสดงผลข้อความ
    • การค้นหาข้อความ
    • การใช้ Backslash เพื่อใช้คู่กับเครื่องหมายคำพูด
    • การแปลงข้อความเป็นตัวพิมพ์เล็กและพิมพ์ใหญ่
    • การใช้ตัวแปรเพื่อแสดงแทนค่าตัวอักษร
  • เรียกได้ว่าบทนี้จะสอนการจัดการ String อย่างละเอียดเลย
    
• Chapter 4: โครงสร้างข้อมูล (Data Structure) ใน Python
  • มาถึงบทที่ 4 เพื่อนๆ จะได้เรียนรู้เกี่ยวกับโครงสร้างข้อมูล (Data Structure) ที่สำคัญใน Python ได้แก่
    • การใช้งาน Array (หรือ List ใน Python)
    • การเพิ่ม ลบ แทรกข้อมูลใน Array ผ่านทางการใช้ Index
    • การใช้งาน Tuple
    • การใช้งาน Dictionary ซึ่งมีการใช้งาน Key และ Value
    • การจัดระเบียบข้อมูลภายใน Dictionary
  • บทนี้จะช่วยให้เพื่อนๆ จัดการข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น ใช้ในงาน Data Science จริงบ่อยมาก ๆ
    
• Chapter 5: การใช้เงื่อนไข (Condition) ในงาน Data Science
  • บทที่ 5 จะพาเพื่อนๆ ไปเรียนรู้เกี่ยวกับการนำเงื่อนไขต่างๆ มาประยุกต์ใช้ในธุรกิจและงานวิทยาศาสตร์ข้อมูล
  • บทนี้จะอธิบายว่าเราสามารถนำเงื่อนไขมาใช้เพื่อลดต้นทุน หรือค้นหาวิธีที่ดีที่สุดในการดำเนินธุรกิจได้อย่างไร นอกจากนี้ ยังเน้นความสำคัญของการศึกษาและเข้าใจตรรกะศาสตร์ เพื่อนำไปใช้ในการเขียนโปรแกรม
  • โดยเฉพาะการใช้งาน Syntax IF และเรียนรู้วิธีการใช้ IF ที่ซับซ้อน เพื่อประยุกต์ใช้ในงานเขียนโปรแกรมจริงได้อย่างหลากหลาย
    
• Chapter 6: การวนซ้ำ (Loop) ใน Python
  • บทสุดท้ายของคอร์สนี้ จะสอนเกี่ยวกับการวนซ้ำ หรือ Loop ในภาษา Python เพื่อนๆ จะได้เรียนรู้
    • การใช้ Loop กับโครงสร้างข้อมูล List และ Dictionary
    • วิธีการใช้งาน For Loop เรียนรู้วิธีการควบคุม Loop เช่น การหยุด Loop (Break) และการข้าม Loop (Continue)
  • โดยในบทนี้จะมีตัวอย่างการใช้งาน Loop ที่หลากหลาย เนื่องจาก Loop เป็นเครื่องมือสำคัญที่สามารถนำไปประยุกต์ใช้ในงานเขียนโปรแกรมจริงได้อย่างกว้างขวาง

สรุปแล้วเป็นคอร์สที่มีการจัดเนื้อหามาอย่างดี ตั้งแต่ Chapter 1-6 เหมาะมากกับมือใหม่ที่ต้องการหัดเขียนโปรแกรมด้วย Python ไม่ว่าจะใช้งานในด้าน Data Science หรือด้านอื่น ๆ

สรุป ประสบการณ์การเรียน

หลังจากที่ได้ศึกษาคอร์ส “Python for Data Science ไพธอนสำหรับงานวิทยาศาสตร์ข้อมูล” มาแล้ว สิ่งที่ประทับใจที่สุดคือคอร์สนี้ “ปูพื้นฐานแน่น” จริง ๆ เหมาะสำหรับเพื่อนๆ ที่ไม่มีประสบการณ์เขียนโปรแกรมมาก่อน

เนื้อหาในบทเรียนเริ่มต้นตั้งแต่ความรู้พื้นฐานว่าการเขียนโปรแกรมคืออะไร อธิบายขั้นตอนการพัฒนาโปรแกรมอย่างเป็นระบบ พร้อมยกตัวอย่างที่เข้าใจง่ายและเห็นภาพชัดเจน

สิ่งที่ชอบ

• ปูพื้นฐานแน่น เข้าใจง่าย: คอร์สนี้เริ่มต้นปูพื้นฐานการเขียนโปรแกรมตั้งแต่ศูนย์ อธิบายตั้งแต่แนวคิดพื้นฐาน ขั้นตอนการพัฒนาโปรแกรม Algorithm และ Flowchart ทำให้เพื่อนๆ ที่ไม่เคยมีพื้นฐานมาก่อนสามารถเริ่มต้นเรียนรู้ได้อย่างมั่นใจ เนื้อหาอธิบายด้วยภาษาที่เข้าใจง่าย ไม่ซับซ้อน และยกตัวอย่างประกอบที่เห็นภาพชัดเจน
• แบบฝึกหัดท้ายบทช่วยฝึกคิด: ในทุก ๆ บทเรียน จะมีแบบฝึกหัดท้ายบทให้เพื่อนๆ ได้ลองฝึกทำ ซึ่งแบบฝึกหัดเหล่านี้ไม่ได้เป็นเพียงแค่การทบทวนเนื้อหา แต่ยังเป็นการฝึกกระบวนการคิดเชิงตรรกะ และการแก้ปัญหาแบบเป็นขั้นตอน ที่สำคัญคือ ในส่วนของการเฉลยแบบฝึกหัด อาจารย์ผู้สอนจะค่อย ๆ อธิบายวิธีการคิด แนวทางการแก้โจทย์ และแสดง Flowchart ประกอบ ก่อนที่จะเฉลยคำตอบจริง ซึ่งเป็นประโยชน์อย่างมากในการพัฒนาทักษะการคิดของเพื่อนๆ
• เชื่อมโยงกับการใช้ชีวิตจริง: สิ่งที่ทำให้คอร์สนี้ไม่น่าเบื่อ คือการที่อาจารย์ผู้สอนพยายามเชื่อมโยงเนื้อหาการเขียนโปรแกรมเข้ากับสถานการณ์ในชีวิตประจำวัน
  • ยกตัวอย่างเช่น ในการอธิบายเรื่อง “การใช้ IF Statement” อาจารย์ได้ยกตัวอย่างการทำงานของหุ่นยนต์ เมื่อเจอเงื่อนไขต่าง ๆ หุ่นยนต์จะต้องตัดสินใจว่าจะทำอะไรต่อไป ตามโปรแกรมที่ถูกเขียนไว้ ซึ่งช่วยให้เพื่อนๆ เห็นภาพและเข้าใจหลักการทำงานของการเขียนโปรแกรมได้ดียิ่งขึ้น
• ครอบคลุมพื้นฐาน Python ที่จำเป็น: สำหรับเพื่อนๆ ที่ต้องการเริ่มต้นเรียนรู้ Python เพื่อนำไปใช้ในงาน Data Science คอร์สนี้ครอบคลุมพื้นฐานที่สำคัญอย่างครบถ้วน ซึ่งเป็นพื้นฐานสำคัญที่นำไปต่อยอดในการเรียนรู้ขั้นสูงได้ ตั้งแต่
  • การประกาศตัวแปร (Variable)
  • การใช้งานตัวแปรประเภทข้อความ (String)
  • โครงสร้างข้อมูล (Data Structure)
  • การเขียนโปรแกรมแบบมีเงื่อนไข (Condition)
  • การเขียนโปรแกรมแบบวนซ้ำ (Loop)

คำแนะนำสำหรับต่อยอด

สำหรับท่านที่เรียนคอร์สนี้จบแล้ว หรือกำลังเรียนอยู่ เราแนะนำว่า:

• ลองหา Editor ฟรี: ลองมองหาและเลือกใช้โปรแกรม Editor ที่เป็น Open-source หรือใช้งานฟรีได้เลย มีตัวเลือกดี ๆ มากมาย เช่น Visual Studio Code ลองศึกษาขั้นตอนการติดตั้งและใช้งานดู
• ฝึกฝนการใช้ทักษะการเขียน Python for Data Science ในเชิงปฏิบัติ: หลังจากเรียนจบคอร์สนี้ เพื่อนๆ สามารถต่อยอดความรู้ไปสู่เนื้อหา Data Science เชิงปฏิบัติได้
  • แนะนำให้ลองศึกษาเพิ่มเติมเกี่ยวกับการใช้ Libraries ต่างๆ ของ Python ที่นิยมใช้ในงาน Data Science เช่น
    • Pandas สำหรับการจัดการข้อมูล
    • NumPy สำหรับการคำนวณทางคณิตศาสตร์
    • Matplotlib และ Seaborn สำหรับการสร้างกราฟและแผนภูมิ (Data Visualization)

วิธีสมัครเรียนคอร์สนี้

สำหรับท่านที่อ่านแล้วสนใจอยากเรียน สามารถ เข้าเว็บไซต์ Python for Data Science course by TUXSA เพื่อเข้าดูข้อมูลคอร์สได้เลย

—-

หวังว่าบทความรีวิวนี้จะเป็นประโยชน์และเป็นข้อมูลประกอบการตัดสินใจสำหรับทุกท่านที่สนใจคอร์ส “Python for Data Science ไพธอนสำหรับงานวิทยาศาสตร์ข้อมูล” ขอให้ทุกท่านเริ่มต้นกับการเรียน Python แบบพื้นฐานเข้าใจง่ายไปกับ Skilllane ได้เลยนะครับ

• Facebook
• Twitter
• Line