คำอธิบาย
เข้าใจการวิเคราะห์ข้อมูลใน 2 สัปดาห์
Data Analytics with Python
ต่อยอดความรู้พื้นฐานการเขียนโปรแกรมด้วย Python ให้กลายเป็น
การวิเคราะห์ข้อมูลขั้นเทพ สร้างคุณค่าให้กับโลก
ราคาพิเศษ เฉพาะ 30 ท่านแรกเท่านั้น
สำหรับผู้เรียนที่ลงทะเบียน Complete Python 3 มาก่อน ลดเพิ่มอีก 300 บาท !!
แค่พิมพ์ “รับสิทธิ์ นร. เก่า ลงทะเบียน Data Analytics” ที่ Inbox FanPage
หลักสูตรถาวร
สามารถเข้าเรียนที่ไหน เมื่อไหร่ ก็ได้ไม่จำกัด
สามารถทบทวนซ้ำไม่อั้น
เมื่อเรียนจบคอร์สแล้ว
เรียนรู้จากข้อมูลจริง
กับข้อมูลอัพเดตล่าสุดกับการวิเคราะห์ Covid-19
จนถึงฐานข้อมูลภาพยนตร์ทั่วโลกอย่าง IMDb
เริ่มต้นจากโปรเจคจริง
คุณจะได้รับความรู้จากประสบการณ์การสร้างเกมของตัวเองกับ Unity ที่สรุปย่อทุก Concept สำคัญ ที่สามารถจบทุกพื้นฐานได้ภายใน 2 สัปดาห์ เพราะความรู้ บวกกับ การพัฒนาโปรแกรมสามารถพัฒนาผลงานชิ้นเอกของคุณได้
เพราะเรากล้าการันตีความสามารถของคุณด้วย borntoDev Certificate
ต้องขอบอกก่อนว่าที่นี่เหมาะสำหรับผู้ที่ต้องการเป็นตัวจริงเท่านั้น เพราะเรามีทั้งระบบแบบฝึกหัด และ โครงงานให้ทำพัฒนาทักษะจริง เมื่อผู้เรียนทำแบบทดสอบครบถ้วน รับทันที Verified Certificate จาก บริษัท บอร์นทูเดฟ จำกัด เพื่อการันตีความสามารถได้เลยทันที
ประหยัดเวลาเรียนรู้กว่าเดิม !
ไม่ต้องเดินทาง ไม่ต้องเตรียมตัว
เรียนรู้ที่ไหนเมื่อไหร่ก็ได้
หมดกังวลทุกข้อสงสัย
เรามีทีมงานคุณภาพที่พร้อมตอบทุกคำถาม
ที่คาใจระหว่างการเรียนรู้
ประหยัดค่าใช้จ่ายกว่า 5 เท่า
เมื่อเทียบกับคอร์สเรียนนอกสถานที่
แถมยังเรียนทบทวนได้ทุกเมื่อ
ไปถึงจุดหมายได้เร็วกว่า !
โปรเจคสุดพิเศษที่พร้อมพัฒนา
กระบวนการคิดจนถึงจินตนาการ
เนื้อหาที่ปูพื้นฐานให้ตั้งแต่เริ่มต้น
ให้คุณได้เข้าใจตั้งแต่กระบวนการคิด จนถึงการปฏิบัติ
มาทำความรู้จักกับศาสตร์ด้าน Data Analytics ว่าศาสตร์ดังกล่าวมีความสำคัญอย่างไร และ เราสามารถวิเคราะห์ นำข้อมูลมาจากที่ใดได้บ้าง?
วันนี้เรามาทำความรู้จักกับ Google Colab เครื่องมือทำงานในการเรียนรู้ และ ใช้งาน Python 3 รูปแบบออนไลน์
Section 1 การทบทวน Python 3
- Lecture 1 บทนำหลักสูตร Data Analytics
- Lecture 2 เริ่มต้นเรียนรู้ Data Analytics
- Lecture 3 เราทำ Data Analytics เพื่ออะไร
- Lecture 4 แนะนำเครื่องมือ Google Colab และทบทวน Python
- Lecture 5 ทบทวนตัวแปรใน Python
- Lecture 6 การเรียกใช้ฟังก์ชัน, Control Flow ของ Python
- Lecture 7 ข้อมูลชนิดกลุ่มของภาษา Python
Section 2 การทำ Data Analytics เบื้องต้น
- Lecture 8 จัดเตรียมข้อมูล IMDB dataset
- Lecture 9 หาจำนวนภาพยนตร์ action ทั้งหมด
- Lecture 10 หาจำนวนแสดง action ทั้งหมด
- Lecture 11 ข้อจำกัดของ Python ในการทำ Data Analytics
- Lecture 12 รู้จักกับ Pandas
- Lecture 13 Pandas กับการอ่าน/เขียนข้อมูล
- Lecture 14 Pandas Series และ DataFrame
- Lecture 15 การเลือก Rows/Columns ใน DataFrame
- Lecture 16 การใช้ Pandas หาจำนวนภาพยนตร์ action ?
Section 3 การทำ Data Analytics ขั้นสูง
- Lecture 17 การหาจำนวนดารา Action ทั้งหมดด้วยการ Merge
- Lecture 18 การกรองนักแสดงซ้ำออกจากระบบ
- Lecture 19 รายการไหนได้รับความนิยมสูงสุด
- Lecture 20 รู้จักกับฟังก์ชัน Describe()
- Lecture 21 การแยก Genre ที่มีหลายประเภท
- Lecture 22 ทำการจัดกลุ่มตาม Genre
- Lecture 23 รู้จักกับ Pivot และ Pivot Table
- Lecture 24 ดูว่าประเภทใด Popular ที่สุด
- Lecture 25 ทำการกรองข้อมูลจากปี
- Lecture 26 เลือกข้อมูลกำไรสูงสุด
- Lecture 27 การหากลุ่มผู้ชม
Section 4 การทำ Data Visualization
- Lecture 28 รู้จักกับการใช้ Plot
- Lecture 29 เริ่มต้นทำการ Plot รูปภาพ
- Lecture 30 การปรับแต่งค่าภายในกราฟ
Section 5 ประยุกต์การใช้งานกับ Covid-19
- Lecture 31 รู้จักกับข้อมูล Covid-19
- Lecture 32 การ Plot กราฟกับข้อมูลจริง
- Lecture 33 ทำการเปรียบเทียบกราฟมากกว่า 1 กราฟ
- Lecture 34 การ Plot ในรูปเดียวกันที่มีแกน Y 2 แกน
- Lecture 35 สร้างกราฟสำหรับเปรียบเทียบข้อมูลไทยกับอเมริกา
- Lecture 36 การเลือกแสดงช่วงข้อมูลที่สนใจ
- Lecture 37 ทำการสรุปสถานการณ์ในแต่ละประเทศ
- Lecture 38 รู้จัก SD สำหรับวิเคราะห์ข้อมูล
คอร์สเรียนนี้เหมาะสำหรับ
- ผู้ที่ต้องการเรียนพื้นฐานการพัฒนาโปรแกรมอย่างจริงจัง
- ผู้ที่ต้องการเตรียมย้ายสายงานสู่การพัฒนาโปรแกรมและนักวิเคราะห์ข้อมูล
- ผู้ที่ต้องการเริ่มต้นเข้าสู่ด้าน Tech Startup
- นักพัฒนาโปรแกรมที่ต้องการย้ายสายมาพัฒนาโปรแกรมด้วย Python
- นักเรียน / นิสิต / นักศึกษา และ ผู้สนใจที่ต้องการเริ่มพื้นฐานการพัฒนาโปรแกรม
พื้นฐาน / ความต้องการเบื้องต้น
- ทักษะคอมพิวเตอร์เบื้องต้น (ใช้งานโปรแกรมพื้นฐาน และ อินเทอร์เน็ต)
- ทักษะคณิตศาสตร์เบื้องต้น (บวก ลบ คูณ หาร – แก้สมการเบื้องต้น)
- ทักษะการเขียนโปรแกรมพื้นฐานด้วยภาษาใดภาษาหนึ่ง (เข้าใจการวนซ้ำ การทำงานของฟังก์ชัน และ Algorithm เบื้องต้น)
- Computer หรือ Notebook ที่สามารถใช้งาน Internet ได้ (Windows 7, mac OS 10.9 ขึ้นไป หรือ เทียบเท่า)
- ความใฝ่ฝันในการเริ่มต้นเส้นทางนักพัฒนาโปรแกรม
ชำระเงินครั้งเดียว ไม่จำกัดระยะเวลาการเรียน
คุ้มยิ่งกว่าคุ้ม ชำระเงินเพียงครั้งเดียวก็สามารถเข้าเรียนได้ไม่จำกัดระยะเวลา ทบทวนซ้ำได้ ไม่จำเป็นต้องรอเรียนพร้อมกัน แถมยังสามารถทำแบบฝึกหัด
และส่งโปรเจคให้ตรวจเพื่อรับ Verified Certificate ได้ภายใน 1 ปีอีกด้วย !
อาจารย์ประจำภาควิชาคณิตศาสตร์และวิทยาการคอมพิวเตอร์ จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
ผศ.ดร. ฑิตยา หวานวารี
2011 Ph.D. (Computational Intelligence and Systems Science)
Tokyo Institute of Technology, Japan
2008 M.Eng. (Computational Intelligence and Systems Science)
Tokyo Institute of Technology, Japan
2005 B.Eng. (Computer Engineering)
Chulalongkorn University, Thailand