Upcoming Courses

เนื้อหาวิชานี้ ผู้เรียนจะได้เรียนการสร้างแบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่องสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล (data analytics) ตั้งแต่เริ่มต้นจนถึงการวิเคราะห์ข้อมูลขั้นสูง (advanced data analytics) ตามกระบวนการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning Pipeline) ตั้งแต่การเก็บรวบรวมข้อมูล การเตรียมข้อมูล การสร้างแบบจำลอง การประเมินประสิทธิภาพแบบจำลอง การปรับแต่งแบบจำลอง และการนำแบบจำลองไปใช้งานจริง โดยนำไปประยุกต์ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลในด้านต่างๆ อาทิ การวิเคราะห์เชิงทำนาย (predictive analytics), การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (Natural Language Processing: NLP), ระบบแนะนำ (Recommendation System: RS) และคอมพิวเตอร์วิชัน (Computer Vision: CV) เป็นต้น โดยเขียนคำสั่งด้วยภาษาไพทอน (Python) และเรียกใช้งานไลบรารีต่างๆ เช่น Scikit-learn และ TensorFlow เป็นต้น ด้วยเครื่องมือ Google Colab ที่รัน (run) บนกูเกิลคลาวด์ (Google Cloud) แบบ Cloud GPU ที่เพิ่มความเร็วในการประมวลผล จึงเหมาะสำหรับผู้ที่มีความรู้พื้นฐานหลักการเรียนรู้ของเครื่อง หรือภาษาไพทอน

  ในการทำงานนอกเหนือจากกระบวนการและประสิทธิภาพของบุคลากรแล้ว ประเด็นที่สำคัญประการหนึ่งคือ “การนำเสนองาน” และ “ การเล่าเรื่อง” (Presentation and Storytelling)   เพราะหลายครั้งที่การทำงานและการตัดสินใจเกิดความไม่เข้าใจกันนั้นไม่ได้เกิดจากสาเหตุด้านเทคนิค ไม่มีความรู้ความเข้าใจ หรือบุคลากรทำงานไม่ได้แต่อย่างใด เพียงแต่เกิดจากการนำเสนอและเล่าเรื่องที่ไม่มีประสิทธิภาพ ซึ่งอาจเกิดมาจาก ความไม่เข้าใจผู้ฟัง การจับประเด็นที่ไม่ดี ไม่เข้าใจการเลือกใช้ข้อมูลที่เหมาะสม การคัดเลือกประเด็นสำคัญที่ชัด การสื่อความในการนำเสนอ ส่งผลให้ผู้ฟังเกิดความเข้าใจที่และตัดสินใจที่ไม่มีประสิทธิภาพ สิ้นเปลืองเวลา และเกิดปัญหาต่อเนื่องในการตัดสินใจและการทำงานตามมาอย่างมาก

ผู้อบรมได้เข้าใจ Agile Framework and Methodology สำหรับผู้บริหารยุคใหม่ สิ่งที่ผู้บริหารและพนักงานต้องพบเมื่อการทำงานปรับเปลี่ยนเป็นแบบ Agile และ เข้าใจถึงกรอบความคิด หรือ Mindset ที่ควรต้องปรับเปลี่ยนสำหรับการทำงานด้วยรูปแบบ Agile เข้าใจถึงการทำงานด้านยุทธศาสตร์องค์กรครบวงจร อีกทั้งลักษณะองค์กรที่มีการทำงานแบบ Agile และสามารถออกแบบยุทธศาสตร์ที่ใช้ขับเคลื่อนองค์กรเมื่อบริบทเปลี่ยนไปเป็น Agile Organization พร้อมทั้งเข้าใจถึงการปรับเปลี่ยนองค์กรโดยมองจากรอบด้านทั้งจากลูกค้าและภายในองค์กรเอง ได้เข้าใจวิธีการในการสร้างการปรับเปลี่ยน และสามารถร่างแผน Agile Transformation ให้เหมาะกับบริบทขององค์กรตนเองได้

Automate Test ด้วย Robot Framework ที่ออกแบบมาเพื่อสำหรับใช้ทำ Acceptance Test Driven Development (ATDD) ด้วยการเขียน Test Case แบบ Keyword Driven Approach ที่ไม่ใช่แค่เครื่องหรือโปรแกรมเมอร์ที่เข้าใจ แต่ใครๆก็สามารถเขียน และเข้าใจมันได้

สารพัดเทคนิคเพื่อล้วงความต้องการ ที่จะช่วยให้ผู้เข้าอบรมได้เรียนรู้ตั้งแต่จุดเริ่มต้นของการเก็บรวบรวมความต้องการโครงการ การตั้งคำถามในการสัมภาษณ์เพื่อรวบรวมความต้องการอย่างครบถ้วน การวิเคราะห์เอกสาร การสังเกตกิจกรรมของผู้ใช้งานระหว่างปฎิบัติงาน การเลือกตัวอย่างเอกสารเพื่อเป็นตัวแทนข้อมูล และอีกหลายเทคนิค

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)

CompTIASecurity+ได้รับการรับรองมาตรฐานโดย ANSIและยังสอดคล้องกับมาตรฐาน ISO 17024ซึ่งเป็นการยืนยันถึงมาตรฐาน และการปรับปรุงคุณภาพอย่างต่อเนื่องของ CompTIA Security+ โดยที่หัวข้อต่างๆ ในวัตถุประสงค์การเรียนรู้ของ CompTIA Security+ เป็นผลลัพธ์จากการวิจัยและพัฒนาโดยผู้เชี่ยวชาญด้าน Information securityในทุกมิติเพื่อให้สอดคล้องกับความต้องการขององค์กรต่างๆ อย่างแท้จริง

 เนื่องด้วยปัจจุบันการทำธุรกิจใดๆล้วนมีความเกี่ยวข้องกับเทคโนโลยีทั้งหมดการทำงานกับData และ AIมีความสำคัญมากกว่าแต่ก่อนและงานบางงานต้องการตัดสินใจรวดเร็วด้วยตัวเองหากมัวแต่รอข้อมูลจากโปรแกรมเมอร์ก็อาจไม่ทันการและ สูญเสียส่วนแบ่งตลาดให้คู่แข่งที่ตัดสินใจเร็วกว่าและแม่นยำกว่าด้วยข้อมูลจาก Big Dataได้และการมาของAIทำให้การทำงานหลายอย่างง่ายขึ้นรวดเร็วขึ้น เปรียบเสมือนมีผู้ช่วยอยู่ข้างกายตลอด 24ชั่วโมง ทำยังไงจึงจะนำมาช่วยได้เต็มประสิทธิภาพและผ่อนแรงงานหลักของเราได้มากที่สุดเพิ่มโอกาสในการทำงานในระดับสูงได้ง่ายขึ้น จึงเป็นที่มาของหลักสูตรนี้