Next-Gen Data Science: Business Transformation with AI

  • TTDT01
  • Classroom
  • Fundamental
  • Thai | 0
AI & Data Technology

หลักสูตรนี้ช่วยให้ท่าน เข้าใจภาพรวมของ Next-Gen Data Science และ AI เพื่อการวิเคราะห์ข้อมูล, การทำนายผล, การตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล
และแนวทางการประยุกต์ใช้งานข้อมูลให้ตอบโจทย์ของธุรกิจ/หน่วยงานได้ (Case Study ตัวอย่างการประยุกต์ใช้งานของธุรกิจประเภทต่างๆ อาทิ 
Healthcare, Government, Retail, Education, Telecommunications, Real Estate/Construction เป็นต้น)

Course description

Time
Days :
2 Day(s)
Duration :
12 Hour(s)
Time :
09:00:00 - 16:00:00
Training Date :
วันที่ 28-29 พฤษภาคม 2567
Status :
Open Register
Instructor
Language :
Thai
Venue
Venue :
ห้องอบรมชั้น 3 อาคารซอฟต์แวร์พาร์ค
Type :
Classroom
Next-Gen Data Science: Business Transformation with AI

หลักสูตร  Next-Gen Data Science: Business Transformation with AI
(หลักสูตรที่ปรับปรุง พัฒนา และต่อยอดมาจาก หลักสูตร Data Science for Business)

วัตถุประสงค์ของการอบรม

  • เพื่อให้ผู้เรียนเข้าใจความสำคัญของการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล (Data-Driven Decision Making)
  • เพื่อให้ผู้เรียนเข้าใจและนำความรู้ทางด้าน Data Science และ AI ไปใช้เพื่อประโยชน์สูงสุดแก่องค์กรของตน
  • เรียนรู้วิธีแก้ปัญหาธุรกิจด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลแบบทันสมัย
  • เรียนรู้การทำนายผลโดยใช้ AI และ Generative AI เช่น Large Language Models (LLMs)

  • ผู้บริหาร, ผู้จัดการ, หัวหน้างาน, หัวหน้าโครงการ, พนักงานที่ทำงานในสายงานด้านการวิเคราะห์ข้อมูล 
  • พนักงานทุกสายงานที่ต้องการเรียนรู้การประยุกต์ใช้ Data Science และ AI ในการวิเคราะห์ข้อมูลขององค์กร
    (ไม่ว่าจะเป็นข้อมูลที่มีโครงสร้าง (Structured Data) หรือไม่มีโครงสร้าง (Unstructured Data))
  • ทุกท่านที่ต้องการเรียนรู้ การนำ AI และ Generative AI ไปใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูล

  • เข้าใจโครงสร้างและวิธีการของ Data Science และ AI ในการพัฒนาองค์กร สามารถนำเครื่องมือและเทคนิคใน Data Science และ AI ไปใช้บริหารและปรับปรุงการจัดการข้อมูลขององค์กร
  • สามารถนำข้อมูลและความรู้ที่ได้รับไปสื่อสารและเป็นแรงขับเคลื่อนการเปลี่ยนแปลงในองค์กร เน้นที่ความสำคัญของศาสตร์ด้าน Data Science และ AI
  • เข้าใจบทบาท, ความสำคัญ และ Job Description ของ Data Scientist ในยุคของ AI

Day 1:

หัวข้อ Introduction to the Evolving Landscape

  • Evolution and Current Landscape of Data Science
    • From statistics to machine learning to AI
    • Significance of data in the digital age
  • Data Science and AI-driven Decision Making
    • Traditional vs. AI-driven decision-making processes
    • Advantages of AI-enhanced insights
  • Process of Data-Driven Decision Making
    • Data collection to interpretation
    • Predictive vs. prescriptive analytics
  • Data Analytics and AI Maturity
    • Stages of organizational data maturity
    • Importance of data culture in businesses
  • Introduction to Generative AI
    • What is Generative AI?
    • What are LLMs and why they matter?
    • Real-world applications of LLMs

หัวข้อ Building a Modern Data Infrastructure

  • Core Technologies in Modern Data Science
    • Overview of databases, data lakes, and cloud platforms
    • Importance of data processing and ETL workflows
  • Data Acquisition
    • Traditional databases vs. real-time data streams
    • Integrating IoT and other modern data sources
  • Big Data: Handling and Processing
    • Distributed computing (e.g., Hadoop, Spark)
    • Challenges in big data management
  • Key Tools and Platforms
    • Popular data science tools (e.g., RapidMiner, KNIME, Python, R)
    • Introduction to platforms (e.g., TensorFlow, PyTorch, Hugging Face)
  • Role of a Data Scientist in the AI Era
    • Transition from data analysts to AI specialists
    • Expected competencies and skills
  • Building and Managing a Data Science and AI Team
    • Hiring the right talent
    • Ensuring efficient collaboration

Day 2:

หัวข้อ Implementing Advanced Data Techniques

  • Enhanced Data Science Life Cycle
    • Current best practices for each stage
    • Real-world challenges and solutions
  • Advanced Machine Learning and AI Techniques
    • Overview of deep learning and neural networks
    • How Generative AI fit into the ML/AI landscape
  • Ethics and Fairness in AI
    • Bias and fairness in machine learning models
    • Ethical considerations in data collection and model deployment
  • Hands-on Workshop
    • Guided project showcasing an AI or Generative AI use-case
    • Tools and methodologies in action

หัวข้อ Application in Diverse Business Verticals

  • Telecommunications
    • AI in network optimization
    • Predictive analytics for customer churn
  • Retail
    • AI-enhanced recommendation systems
    • Predictive analytics for inventory management
  • Real Estate/Construction
    • AI in smart buildings and infrastructural planning
    • Risk assessment using AI models
  • Data Science for Social Good and Non-profits
    • Using AI to optimize aid distribution
    • Analyzing large datasets for philanthropic insights
  • Healthcare
    • Predictive diagnostics using AI
    • AI-driven patient management systems
  • Government
    • AI in public safety and urban planning
    • Enhancing public services using data insights
  • Education
    • Personalized learning pathways using AI
    • Predictive analytics for improving student outcomes

Payment can be made by:

  1. Cash or Credit Card or Bank Cheque payable to"สำนักงานพัฒนาวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีแห่งชาติ" (a post-dated cheque is not accepted) on the first day of the service or within the last day of the service.
  2. Account transfer and send the proof of the payment (the deposit slip) via email ttd@swpark.or.th
    • ธนาคารกรุงเทพ สาขาอุทยานวิทยาศาสตร์
      Saving Account Number: 080-0-00001-0
      Account Name: สำนักงานพัฒนาวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีแห่งชาติ
    • ธนาคารกรุงไทย สาขาตลาดไท
      Saving Account Number: 152-1-32668-1
      Account Name: สำนักงานพัฒนาวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีแห่งชาติ

Notes:

  • Withholding tax (3%) is exempt.
  • Should you need to withdraw, you must send the notice of the withdrawal in writing no later than 7 working days before the commencement date. The cancellation less than 7 days will be subject to a fine of 40% of the fee.
  • Software Park Thailand reserves the rights to cancel courses due to unforeseen circumstances.

Contact Person

For more information, contact our course coordinator on:

Juntima  Klumchaun
 : 02 583 9992 Ext. 81424
swp
You are encouraged to use the course schedule as a guide to plan your training. The schedule is accessible at www.swpark.or.th for more information.

เพิ่มเพื่อน

10,000 THB .

วันที่ 28-29 พฤษภาคม 2567
เวลา 09.00-16.00 น.
ณ ห้องอบรมชั้น 3
อาคารซอฟต์แวร์พาร์ค

Download =>เอกสารประชาสัมพันธ์หลักสูตร

Enroll now

Course Detail :
Days :
2 Day(s)
Duration :
12 Hour(s)
Time :
09:00:00 - 16:00:00
Training Date :
วันที่ 28-29 พฤษภาคม 2567
Status :
Open Register

Instructor info
avatar
Dr.Veerasak Krisanapraphan

Senior Director