05_OnlineTraining
เรียน Online กับคอร์สด้าน Data Analytic สมัยใหม่
1.Python คอร์สทำ Data Analytic ด้วย PowerBI+R สมัครอบรมคลิ๊กที่นี่
เนื้อหาหลักของคอร์สนี้
- ทำความเข้าใจเครื่องมือการทำ Analytic บน PowerBI
- เทคนิคในการจัดเตรียมข้อมูล (Data Preprocess)
- การทำงานกับฐานข้อมูลแบบความสัมพันธ์ (Relation Database)
- การใช้ DAX เพื่อคำนวณตามเงื่อนไข
- การทำ Data Visualization ในรูปแบบต่าง ๆ
- การ Upload รายงานขึ้นสู่ระบบ Cloud เพื่อแชร์บน Website หรือ Mobile application
ประโยชน์ที่จะได้รับ
- สามารถบอกความสามารถและหน้าที่ของ PowerBI Desktop
- ผู้อบรมเข้าใจการเปิดและเชื่อมต่อข้อมูลด้วย Power BI
- ผู้อบรมสามารถจัดเตรียมข้อมูลด้วย Query Editor & Data Model ได้
- ผู้เข้าอบรมสามารถสร้าง Data Visualization, Dashboard ด้วย PowerBI ร่วมกับการใช้ภาษา R ได้
- ผู้อบรมสามารถนำรายงานต่าง ๆ ขึ้นสู่ Cloud ของ Power BI ได้
คอร์สนี้เหมาะกับใคร
- ผู้ที่ต้องการวิเคราะห์ข้อมูลธุรกิจ หรืองานวิจัยข้อมูล รวมถึงผู้ที่มีหน้าที่ทำรายงานให้กับหน่วยงานเป็นประจำ
วิทยากร
อาจารย์อมรเทพ ทองชิว
สอนตั้งแต่พื้นฐาน เข้าใจง่าย สอนทีละขั้นตอน
สอนโดยอาจารย์ประสบการณ์ตรงมากกว่า 10 ปี
เรียนทบทวนซ้ำได้ตลอดชีพ
รู้จักกับ "Data Science"
คอร์สนี้...จะช่วยให้คุณ
✅ จัดการข้อมูลลื่นไหล ไม่สะดุด
✅ เข้าใจระบบการทำงานของภาษา Python อย่างละเอียด
✅ ได้ไอเดียในการเขียนโปรแกรมหลากรูปแบบ สามารถนำไปต่อยอดได้
✅ พร้อมวิเคราะห์ ลดต้นทุน เพิ่มยอดขาย และพัฒนาธุรกิจตัวเอง
✅ รับจ้างเขียนโปรแกรม/วิเคราะห์ข้อมูลได้
สมัครคอร์สออนไลน์ เพียง 1,290.- เท่านั้น
3.Python for Machine Learning (fundamental) สมัครเรียนคลิกที่นี่ ใส่รหัสลดค่าอบรม ETLI516001
สอนตั้งแต่พื้นฐาน เข้าใจง่าย สอนทีละขั้นตอน
สอนโดยอาจารย์ประสบการณ์ตรงมากกว่า 10 ปี
หัวข้อที่สอน
Session 01: Introduction
Python Machine Learning (Fundamental)
Session 02 : Introduction & Installing
- Introduction to Python Machine Learning
- Evaluation Matrix
- Download Anaconda (Jupiter Notebook)
- Install Python
- Using Jupiter Notebook on Google Colab
Session 03: Preprocess & Data Manipulation
- Missing Data Manipulate
- Univariate Feature Imputation
- Standardization
- Normalization
- Binarization
- Discretised
- Dummy technique
- Train & Test Split
Session 04: Supervised Model
- Multiple Linear Regression
- Logistic Regression
- Decision Tree
- Random Forest
- Knn
- SVM
- Naive Bayes
- Multilayer Perceptron
- Gradient Boosting
Session 05: Fine Tune & Get Model Result
- Using Grid Search
- Get Model & Prediction Result
Session 06: Unsupervised Model
- PCA
- Clustering
- Association Rules
4.Python for Data Science & Machine Learning สมัครอบรมคลิ๊กที่นี่
ระเบิดภูเขาข้อมูลด้วย Python
Python คือ ภาษาโปรแกรมระดับสูงที่ใช้กันอย่างแพร่หลาย เพราะถูกออกแบบให้ Code สามารอ่านได้ง่าย และโครงสร้างของภาษาทำให้โปรแกรมเมอร์สามารถเข้าใจแนวคิดการเขียนโค้ดโดยใช้บรรทัดที่น้อยลงกว่าภาษาอื่นๆ สามาระเขียนได้ตั้งแต่โปรแกรมเล็กไปจนถึงโปรแกรมขนาดใหญ่
ในคอร์สเรียนนี้จะเป็นการนำ "Python" มาใช้ในการจัดการ "Data" ซึ่งมีเนื้อหาหลักได้แก่
- ความรู้เบื้องต้นด้าน Data Science
- การติดตั้ง Python และ Anaconda Jupyter Notebook
- พื้นฐานการใช้ Python เบื้องต้น
- การเปิดไฟล์และเข้าถึงข้อมูลประเภทต่างๆ เช่น Excel, Database, ข้อมูลที่อยู่บนเว็บไซต์ หรือข้อมูลหุ้น
- การจัดเตรียมข้อมูล การเลือก การแปลงข้อมูล
- การสรุปข้อมูลด้วยค่าสถิติและวิธี Groupby
- การใช้งานสถิติสำหรับวิเคราะห์ข้อมูลพื้นฐาน
- การทำ Data Visualization เบื้องต้นด้วย matplotlib, Seaborn และ Interactive Clufflinks
- ฝึกปฏิบัติเทคนิคการจัดการข้อมูลด้วย Python
- พื้นฐานการใช้ Machine Learning (Supervised & Unsupervised)
- การใช้คำสั่ง Python สร้าง Model ต่าง ๆ
- เทคนิคการปรับแต่ง ML Model ด้วยการสุ่มและ Grid Search
ประโยชน์ที่ผู้เรียนจะได้รับ
- สามารถติดตั้งโปรแกรม Python ไว้ใช้งานได้
- สามารถนำเข้าไฟล์ประเภทต่างๆ ด้วย Python ได้
- สามารถจัดเตรียมข้อมูลด้วย Python ได้
- สามารถใช้ Python วิเคราะห์ข้อมูลทางสถิติพื้นฐานได้
- สามารถสร้าง Data Visualization ด้วย Python ได้
- สามารถใช้ Machine Learning ด้วย Python ได้
- สามารถตีความ ผลลัพธ์จากการวิเคราะห์ข้อมูลด้วย Python ได้
ใครควรเรียนคอร์สออนไลน์นี้
- ผู้ที่ต้องการวิเคราะห์ข้อมูลธุรกิจ หรืองานวิจัยข้อมูลในทุกสายอาชีพ
- ผู้ที่สนใจ Data Mining และ Deep Learning Modelling
ผู้เรียนต้องมีความรู้อะไรมาก่อน
ไม่จำเป็นต้องมีพื้นฐานมาก่อนก็สามารถเรียนได้
เรียนรู้การทำนายข้อมูลธุรกิจ, อุตสาหกรรม, ราคาหุ้น, ค่าฝุ่น PM2.5 และข้อมูลอนุกรมเวลาต่าง ๆ ตั้งแต่พื้นฐานจนได้ผลการทำนายไว้ใช้งาน
โดยมีเนื้อหาหลักของคอร์ส ดังนี้
- ความรู้เบื้องต้นด้าน Time Series Analysis
- การติดตั้ง Python และ Anaconda Jupyter Notebook
- การสร้าง Environment และติดตั้ง Modules
- การเปิดไฟล์และเข้าถึงข้อมูลประเภทต่าง ๆ เช่น Excel, csv, ข้อมูลที่อยู่บนเว็บไซต์ หรือข้อมูลหุ้น
- การจัดเตรียมข้อมูลและจัดรูปแบบให้เป็นอนุกรมเวลา
- การใช้งานสถิติสำหรับวิเคราะห์ข้อมูลพื้นฐาน เช่น Subsampling, Groupby, Rolling และ Expanding
- การทำ Moving Average & Weighted Moving Average
- สร้าง Model ทำนายอนุกรมเวลาด้วย Holt & Winters
- สร้าง Model ทำนายอนุกรมเวลาด้วย Auto ARIMA
- สร้าง Model ทำนายอนุกรมเวลาด้วย Deep Learning (RNN & LSTM)
- Workshop กับข้อมูลจริง เช่น ข้อมูลการใช้ไฟฟ้า, ข้อมูลฝุ่น PM2.5 และการทำนายราคาปิดของหุ้นใน Set index
ใครควรเรียนคอร์สนี้
ผู้ที่ต้องการวิเคราะห์ข้อมูลธุรกิจ หรือผู้ที่เกี่ยวข้องกับการพยากรณ์ข้อมูลทางการเงิน รวมถึงผู้ที่สนใจ Time Series Modeling และ Deep Learning Modeling ด้วยภาษา Python
ประโยชน์ที่จะได้รับจากการเรียนคอร์สนี้
- ผู้อบรมสามารถติดตั้งโปรแกรม Python ไว้ใช้งานได้
- ผู้อบรมสามารถนำเข้าไฟล์ประเภทต่าง ๆ ด้วย Python ได้
- ผู้อบรมสามารถจัดเตรียมข้อมูลอนุกรมเวลาด้วย Python ได้
- ผู้อบรมสามารถใช้ Python วิเคราะห์ข้อมูลทางสถิติพื้นฐานได้
- ผู้อบรมสามารถสร้าง Model Time Series ได้
- ผู้อบรมสามารถทำนายข้อมูลที่เป็นอนุกรมเวลาได้