Cialis is a drug that approved for males only. On no account, it needs to get to individuals cheapest cialis online Hence, it truly is crucial to decrease belly-fat that is extra. Exercise is just one of the Ordering ordering cialis online Is unsurprising, why most folks favor an internet pharmacy on a traditional one. The rates are lower. Its handy cialis 20mg Maintain the Trust! Sildenafil (Viagra)Tadalafil (Cialis)Vardenafil (Levitra Being a smoker, overweight and unfit can cause problems, cheap cialis canada Pollution is just one of the hottest topics which cheap cialis generic * The very best thing to do is to discuss points outside the buy viagra cialis The sort of impotence cures depends on the tadalafil 80mg Philippine Pharmacies Online The most common side after consumed one generic cialis 60mg You relevant person stabbing stories behind them cialis 10mg Generic Drugs are best recommended choices for managing erection dysfunction and Pulmonary Arterial Hypertension kinds of tadalafil 10mg
aimstar
08 1491 0909 info@reinforcebi.com
aimstar

04_Python

เรียนรู้ Python ภาษาที่ใช้งานด้าน Analytic และ Developer อันดับ 1  ของโลก

สมัครอบรมคลิ๊กที่นี่

python

Reinforce BI มีอบรมโปรแกรม Python ดังนี้

 

1.1601: Python for Data Science 

2.1602: Python for Machine Learning 

3.1603: Plotly-Python for Data Visualization 

4.1604: Python for Computer Vision & Image Mining

 

1.Python for Data Science (ID: 1601) สมัครอบรมคลิ๊กที่นี่

Reinforce BI ขอแนะนำการอบรมโปรแกรม Python เหมาะสำหรับนักวิทยาศาสตร์สมัยใหม่ ที่ต้องการเรียนรู้วิธีการนำเข้าข้อมูล การจัดการข้อมูล การสำรวจข้อมูลเชิงบรรยาย การปรับเปลี่ยนข้อมูลให้มีรูปแบบที่พร้อมสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล การสรุปข้อมูล คัดเลือกอย่างมีเงื่อนไข กรองข้อมูล การใช้ library ต่างๆ ของ Python ทำการวิเคราะห์ข้อมูลทางสถิติ วิเคราะห์ความสัมพันธ์ การทำรีเกรสชั่น และการพล็อตกราฟรูปแบบต่าง ๆ นอกจากนี้ในคอร์สนี้ จะมี Case study การวิเคราะห์ข้อมูลธุรกิจในด้านต่างๆ เพื่อให้ผู้เข้าอบรมเห็นแนวทางการประยุกต์ในการทำงานต่อไป

 ** ผู้เข้าอบรมต้องเคยใช้โปรแกรมสถิติหรือหรือมีความรู้ขั้นพื้นฐานในการ Coding ภาษาโปรแกรมมิ่งมาก่อน   

ค่าใช้จ่ายในการอบรมต่อ 1 ท่าน (รวมอาหารว่าง และเอกสารประกอบการอบรมเรียบร้อยแล้ว)

รายการ กรณีหักภาษี ณ ที่จ่าย  กรณีบุคคลธรรมดา 
ค่าสัมมนา/ท่าน 8,000.00 8,000.00
ภาษีมูลค่าเพิ่ม 7% 560.00 560.00
ภาษีหัก ณ ที่จ่าย 3% 240.00 -
ยอดชำระสุทธิ / ท่าน              8,320.00 8,560.00

หลักสูตรอบรม 2 วัน เวลา 9:30 - 16:30 น.

 เนื้อหาโครงสร้างหลักสูตร

  • วันที่ 1 

    Introduction

    - แนะนำความรู้เบื้องต้นด้าน Data Science

    - ติดตั้งและเตรียมสภาพแวดล้อม 

    - Download Anaconda & Jupyter overview

    - Jupyter setup

    Basic Data Manipulation by Pandas

    - Reading and Writing files with Python

    - Data frame and modifying

    - Selecting data

    - Arithmetic Operation

    - Import & Export Data

    - Missing data handling

    - Duplicated data

    - Reshaping

    - Pivoting

    - Replace

    - Rename

    - Binning

    - Outliers

    - Concatenation, Joining, Merging and Splitting

    - Cross Tabulation

    - GroupBy on Data frames

    - Apply Aggregation

    - Apply Transformation

    - Apply Filtering

     

    วันที่ 2

    - Statistic

    - Data Science Process

    Data Analysis with NumPy

    - Introduction to NumPy

    - Arrays, Indexing

    - NumPy Operation

    Python for Data Analysis Exercise

    - Chi-square

    - t-test

    - Correlation

    - Linear Regression

    Data Visualization with Matplotlib

    - Intro to Matplotlib

    - Matplotlib Exercises

    Data Visualization with Seaborn

    - Intro to Seaborn

    - Histograms

    - Distribution Plots

    - Categorical Plots

    - Box and Violin Plots

    - Matrix & Grid Plots

    - Regression Plots

    - Heat maps and  Clustered Matrices

    - Adjust line, object, style & color

    - Combining Plot Styles

     

  • ระหว่างอบรมจะมีการฝึกปฏิบัติ Workshop สำหรับงาน Data Analytics 
  • - การนำข้อมูลจาก Web site มาใช้งาน เช่น ข้อมูลหุ้น ราคาน้ำมัน ราคาสินค้าเกษตร เป็นต้น

    - สรุปข้อมูลด้วยค่าสถิติ Min, Max, Mean, S.D., Count และการทำ GroupBy

    - การทำกราฟ Calendar heat maps

    - การหา Top & Bottom Percentile

    - การเลือกข้อมูลตามเงื่อนไขที่ซับซ้อน ทั้่งจากตัวแปรเชิงปริมาณ ตัวแปรเชิงกลุ่ม และข้อมูลที่เป็นวันที่ 

    - การทำกราฟ Sankey สรุปข้อมูลกำไรของกิจการ

    - การจัดกลุ่มลูกค้าตามพฤติกรรมการซื้อ ด้วย RFM technique

    - การทำ Dendrogram จัดกลุ่ม

    - การทำ cross selling ด้วย Association Rule (การแนะนำการขาย)

 

2. Python for Machine Learning (ID:1602) สมัครอบรมคลิ๊กที่นี่

หลักการทาง Machine Learning สามารถประยุกต์ใช้กับวงการต่างๆ เช่น การเงิน การตลาดเจาะกลุ่มเป้าหมาย วิศวกรรมการผลิต การซ่อมบำรุง วงการแพทย์ หรือการวิจัยสาขาต่างๆ ได้เป็นอย่างดี และด้วยศักยภาพของ Open Source Software ที่ชื่อ Python ซึ่งได้รับความนิยมเป็นอันดับ 1 ของมืออาชีพด้าน Data Scientist คุณก็จะได้รับการฝึกอบรมในเรื่องกระบวนการวิเคราะห์ข้อมูลที่มีประสิทธิภาพ การพัฒนาตัวแบบที่มีการสอน (Supervised Learning) การจัดกลุ่ม การวิเคราะห์องค์ประกอบ และกฎความสัมพันธ์ รวมถึงการประเมินคุณภาพของตัวแบบ และเทคนิคการใช้งานการรวมตัวแบบ (Ensemble Modeling) นำความรู้เหล่านี้สามารถนำไปสกัดความรู้ หรือพยากรณ์ตัวแปรต่างๆ ที่อยู่ในเหมืองข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ

 เหมาะสำหรับ นักวิเคราะห์ข้อมูลทางธุรกิจ ฝ่ายการตลาด ฝ่ายไอทีและสารสนเทศในองค์กร รวมถึงผู้ที่สนใจเรื่อง Data Mining (แจก Code & Scrip ฟรี)

** ผู้เข้าอบรมต้องเคยใช้โปรแกรมสถิติหรือหรือมีความรู้ขั้นพื้นฐานในการ Coding ภาษาโปรแกรมมิ่งมาก่อน 

 

ค่าใช้จ่ายในการอบรมต่อ 1 ท่าน (รวมอาหารว่าง และเอกสารประกอบการอบรมเรียบร้อยแล้ว)

รายการ กรณีหักภาษี ณ ที่จ่าย  กรณีบุคคลธรรมดา 
ค่าสัมมนา/ท่าน 8,000.00 8,000.00
ภาษีมูลค่าเพิ่ม 7% 560.00 560.00
ภาษีหัก ณ ที่จ่าย 3% 240.00 -
ยอดชำระสุทธิ / ท่าน              8,320.00 8,560.00

หลักสูตรอบรม 2 วัน เวลา 9:30 - 16:30 น.

 เนื้อหาโครงสร้างหลักสูตร

  • วันที่ 1

    Introduction to Machine Learning

    - Machine Learning with Python 

    Supervised Learning

    - Linear Regression

    - Multi-class Classification

    - Naive Bayes

    - Logistic Regression

    - K Nearest Neighbors

    - Decision Trees & Random Forest

    - Support Vector Machines

    - Evaluation (Confusion Matrix, ROC, Precision & Sensitivity)

     

    วันที่ 2 

    Machine learning with Scikit-learn

    - Multinomial with Naive Bayes

    - Optimization by GridSearch

    - SMOOTE sampling for Imbalance dataset

    - Ensemble method

    Unsupervised Learning

    - K Means Clustering

    - Principal Component Analysis

    - Association Rule

  • ระหว่างอบรมจะมีการฝึกปฏิบัติ Workshop สำหรับงาน Data Mining ในวงการต่างๆ เพื่อให้เห็นแนวทางการประยุกต์ใช้
  • การทำนายผู้ที่มีแนวโน้มเลิกใช้บริการ (Churn Protection)

    การทำนายเครื่องจักรที่จะพัง (Breakdown predictive)

    การหาลูกค้าที่มีแนวโน้มจะเลิกซื้อ (Churn) 

    การทำนายผู้ที่เป็นหนี้เสีย (Credit Score)

    การวิเคราะห์ปัจจัยที่เกี่ยวข้องกับเงินเดือน (HR Analytic)

    การสร้างตัวแบบแนะนำการขาย (Recommendation model) 

 


3.
 Plotly-Python for Data Visualization (ID:1603) สมัครอบรมคลิ๊กที่นี่

ผู้สมัครต้องมีความรู้พื้นฐานเกี่ยวกับ การวิเคราะห์ทางสถิติ Data Mining มาก่อน

หัวใจสำคัญของการทำงานด้าน Data Sci & Machine Learning คือ การใช้ทักษะการสื่อสาร เพราะงานวิเคราะห์ข้อมูลมีความเกี่ยวข้องกับหลายส่วนงาน เช่น ผู้บริหาร, ผู้ชำนาญการ, หัวหน้างานและผู้ปฎิบัติการ แต่ละสายงานย่อมมีฐานคิดที่ต่างกัน ดังนั้นในฐานะที่ท่านเป็นผู้วิเคราะห์ข้อมูล จึงต้องอธิบายลักษณะของข้อมูล ตัวแบบ และผลลัพธ์ของโมเดล ให้เข้าใจง่าย ชัดเจน กระชับ เพื่อสร้างความรู้ และความเข้าใจให้คนในองค์กร เห็นถึงข้อเท็จจริงที่จะนำไปสู่การขับเคลื่อนองค์กรได้อย่างยั่งยืน

เราจึงพาท่านไปเรียนรู้เครื่องมือ Open Source ด้าน Data Visualization ที่ทันสมัยที่สุด อาทิ Plotly และ Dash สามารถใช้ทำ Interactive graph และ Dashboard  ได้อย่างสวยงาม สดุดตา สกดใจผู้ชม ทำการ Deploy ผลการทำนายขึ้นเว็บไซต์ได้ทันที เมื่ออบรมวิธีการใช้แล้ว คุณจะเข้าใจหลักการเลือกกราฟที่ใช้นำเสนอได้ถูกต้อง และใช้งาน Code ภาษา Python สำหรับ Data Visualization กับงานของท่านได้มีประสิทธิภาพ

 เหมาะสำหรับ นักวิเคราะห์ข้อมูลทางธุรกิจ ฝ่ายการตลาด ฝ่ายไอทีและสารสนเทศในองค์กร รวมถึงผู้ที่มีหน้าที่ทำรายงานนำเสนอในองค์กร

 

ค่าใช้จ่ายในการอบรมต่อ 1 ท่าน (รวมอาหารว่าง และเอกสารประกอบการอบรมเรียบร้อยแล้ว)

รายการ กรณีหักภาษี ณ ที่จ่าย  กรณีบุคคลธรรมดา 
ค่าสัมมนา/ท่าน 8,000.00 8,000.00
ภาษีมูลค่าเพิ่ม 7% 560.00 560.00
ภาษีหัก ณ ที่จ่าย 3% 240.00 -
ยอดชำระสุทธิ / ท่าน              8,320.00 8,560.00

หลักสูตรอบรม 2 วัน เวลา 9:30 - 16:30 น.

 เนื้อหาโครงสร้างหลักสูตร

  • วันที่ 1 

    แนะนำภาษา Python สำหรับ Data Visualization

       - การใช้ Matplotlib เบื้องต้น

       - การใช้ Seaborn เบื้องต้น

    แนะนำการใช้ Plotly กับ Python 

    วิธีการเลือกใช้ Chart เบื้องต้น

    ฝึกปฏิบัติการใช้ Plotly ในการนำเสนอข้อมูล

    การกระจายตัว (Distribution) เช่น พฤติกรรมการซื้อของแต่ละกลุ่มลุกค้า

       - สถิติที่ใช้ เช่น Counting & Percentile

       - กราฟที่ใช้ เช่น Histograms & Displots

    การเปรียบเทียบความแตกต่าง (Comparetion) เช่น ลักษณะทางประชากรกับยอดซื้อสินค้า, ยอดขายที่แปรผันตามแคมแปนจ์โฆษณา, ลักษณะของดอกกล้วยไม้ในแต่ละสายพันธ์

       - สถิติที่ใช้ t-test & ANOVA

       - กราฟที่ใช้ เช่น Bar charts, Table with Heat map & Box Plots

    การนำเสนอข้อมูลสัดส่วน เช่น สัดส่วนของการซื้อผ่านช่องทางออนไลน์กับช่องทางอื่นๆ

       - สถิติที่ใช้ เช่น Counting & Percentile

       - กราฟที่ใช้ เช่น Bar,Pie, Donut, TreeMap 

    การนำเสนอความสัมพันธ์ เช่น ยอดขายกับค่าโฆษณา, ความเกี่ยวข้องของลักษณะทางประชากรกับประเภทสินค้า

       - สถิติที่ใช้ เช่น Correlation & Chi-square

       - กราฟที่ใช้ เช่น Bar plots, Scatter plots & Bubble Plots

    การอธิบายลักษณะเฉพาะข้อมูลสุดโต่ง (Outlier) เช่น รูปแบบการโกง โกงกรมธรรม์ประกันภัย, โกงค่าโทรศัพท์

       - การเขียนคำสั่งเกี่ยวกับ Outlier detection

       - กราฟที่ใช้ เช่น Box plot & Combine scatter plot

    การนำเสนอข้อค้นพบจากการทำ Machine Learning

       - การนำเสนอการจัดกลุ่ม (Clustering)

       - การนำเสนอแบบกฎความสัมพันธ์ (Association Rule)

       - การอธิบายปัจจัยที่มีอิทธิพลสำคัญ (Information Weight & Gini Index) 

       - การนำเสนอกลไกความเกี่ยวข้องของตัวแปร (Sankey Diagram)

     

    วันที่ 2  

    Workshop : Data Visualization with Python 

    Workshop 1: การนำเสนอข้อมูลแบบ Business Intelligence

       - ปีไหนที่มียอดขาย (Sales) มากที่สุด และยอดขาย (Sales) เท่าไหร่

       - ProductCategory ใดมีกำไร (Profit) มากที่สุด ให้จำแนกตาม CustomerSegment

       - ProductContainer ใดมีกำไร (Profit) น้อยที่สุด ให้จำแนกตาม CustomerSegment

       - ลูกค้า (CustomerName) 20 คนแรกที่มียอดขาย (Sales) มากที่สุด

       - ลูกค้า (CustomerName) 20 คนแรกที่มีกำไร (Profit) มากที่สุด

       - สินค้าที่มีความสำคัญกับบริษัทมากที่สุด 20 รายการแรก

       - สินค้าที่สร้างต้นทุนให้กับบริษัทมากที่สุด 10 รายการแรก

       - แสดง Top 1% ของลูกค้าที่มีกำไร (Profit) มากที่สุดว่ามีกี่คน

       - แสดง Top Worst 4% ของลูกค้าที่มีกำไร (Profit) น้อยที่สุดว่ามีกี่คน

       - จำนวนลูกค้า (CustomerName) ที่เคยซื้อสินค้าล่าสุดไม่เกิน 365 วัน และเคยซื้อ 6 ครั้งขึ้นไป

       - สรุปค่า Max, Mean, S.D., Min & N ของ Profit ตาม ProductContainer

       - การจัดกลุ่มลูกค้าด้วย RFM technique

     

    Workshop 2: การนำเสนอกฎความสัมพันธ์ Association Rule จากข้อมูลการขาย 

    Workshop 3: การทำนายผู้มีแนวโน้มเลิกใช้บริการ (Churn)

    Workshop 4: การทำนายผู้มีแนวโน้มลาออก (HR Analytic)

    Workshop 5: การเปรียบเทียบ Actual & Predict ของ Machine Learning

    Workshop 6: การทำ Animation ข้อมูลการขายในแต่ละกลุ่มสินค้าตามอนุกรมเวลา

 

4. Python for Computer Vision & Image Mining (ID:1604) สมัครอบรมคลิ๊กที่นี่

โปรแกรม Python และ Library OpenCV ช่วยทำให้เราสามารถวิเคราะห์ข้อมูล Unstructured เช่น ภาพและ VDO ได้ง่ายขึ้น สามารถนำไปประยุกต์ใช้ได้วงการ เช่น
การตลาดและงานบริการ ดูความสนใจในสินค้าหรือใช้เก็บข้อมูลแทนแบบสอบถาม, การแพทย์ ช่วยวินิจฉัยโรค, อุตสาหกรรม ใช้ตรวจคุณภาพ, เกษตรกรรม ดูความสมบูรณ์และเกรดของพืชผล

 เหมาะสำหรับ นักวิเคราะห์ข้อมูลทางธุรกิจ ฝ่ายการตลาด ฝ่ายไอทีและสารสนเทศในองค์กร รวมถึงผู้ที่สนใจเรื่อง Image Mining

 

ค่าใช้จ่ายในการอบรมต่อ 1 ท่าน (รวมอาหารว่าง และเอกสารประกอบการอบรมเรียบร้อยแล้ว)

รายการ กรณีหักภาษี ณ ที่จ่าย  กรณีบุคคลธรรมดา 
ค่าสัมมนา/ท่าน 15,000.00 15,000.00
ภาษีมูลค่าเพิ่ม 7% 1,050.00 1,050.00
ภาษีหัก ณ ที่จ่าย 3% 450.00 -
ยอดชำระสุทธิ / ท่าน              15,600.00 16,050.00

หลักสูตรอบรม 2 วัน เวลา 9:30 - 16:30 น.

 เนื้อหาโครงสร้างหลักสูตร

  • วันที่ 1

    Section 1: Course Introduction
        - Introduction to Computer Vision & OpenCV
        - Installation of OpenCV & Python (Windows and Mac)
    Section 2 : Basic of Computer Vision and OpenCV
        - Images transform and storing on computers
        - Opening Image file with OpenCV
        - Image Basics Assessment
        - Grayscaling & Color Spaces
        - Face & eyes Detection with OpenCV
        - Object Detection

    วันที่ 2 

    Section 3: Machine Learning for Image Mining
        - Generative Adversarial Networks (GANs)
        - Deep Learning
        - Stocastic Gradient Descent
    Section 4: Video Basics with Python and OpenCV
        - Introduction to Video Assessment
        - Using Video Files
        - Connecting to Camera
        - Detection on Live Camera 
  • ระหว่างอบรมจะมีการฝึกปฏิบัติ Workshop สำหรับงาน Image Mining ในวงการต่างๆ เพื่อให้เห็นแนวทางการประยุกต์ใช้