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

เครื่องมือที่จะใช้ประกอบการบรรยายและทำ workshop มีดังนี้ Gitlab Runner เป็นเครื่องมือสำหรับทำ ci/cd,Fast API เป็นเครื่องมือสำหรับการทำ REST API พัฒนาด้วยภาษา python,Vue.js เป็นเครื่องมือสำหรับการทำ Front End พัฒนาด้วย Typescript,Kubernetes เป็นเครื่องมือสำหรับการ deploy application

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

#รู้ไว้ก่อน #จะได้ไม่ต้องรื้อทีหลัง เรียนรู้เทคนิคกันแบบไม่กั๊ก! หลักสูตรดีๆสำหรับสาย #DEV ที่กำลังออกแบบและพัฒนาระบบที่ต้องการคุณภาพด้านประสิทธิภาพสูงๆ (High Performance) และต้องรองรับการ Scale ได้ในอนาคต

Azure DevOps ถือเป็นเครื่องมือน้องใหม่ที่มาแรงมากๆ เป็นการผสมผสานของเครื่องมือต่างๆ ทั้งของ Microsoft และ Opensource ต่างๆ เช่น Team Foundation Server(TFS), Git และอื่นๆเข้าด้วยกัน ทำให้ชุดเครื่องมือนี้สามารถตอบโจทย์ของ DevOps ได้ตั้งแต่ Planning ไปจนถึงการ Deployment

ในบรรดาข้อผิดพลาดที่เกิดขึ้นในการพัฒนาซอฟต์แวร์ข้อผิดพลาดที่เกิดจากความต้องการเป็นข้อผิดพลาดที่ตรวจพบได้ยากที่สุด และมีใช้ค่าใช้จ่ายสูงในการแก้ไขซอฟต์แวร์ให้ถูกต้อง การวิเคราะห์และจัดการความต้องการจึงเป็นการแก้ไขปัญหาเชิงป้องกัน และแก้ไขที่ต้นเหตุจึงทำให้ต้นทุนโครงการต่ำลง

เรียนรู้เกี่ยวกับการเขียน Web Application ด้วย React.js (Typescript) ซึ่งถูกจัดว่าเป็น JavaScript Library กำลังเป็นที่ยอดนิยม โดยเอามาทำ UI สำหรับทำ Web Application พัฒนาโดย Facebook

หลักสูตรนี้ มุ่งเน้นการสร้างความเข้าใจในหลักการด้าน transaction และการออกแบบ transaction ให้มีคุณภาพทั้งด้านประสิทธิภาพ (performance), ความน่าเชื่อถือ (reliability) และรองรับการเปลี่ยนแปลงได้ (modifiability) นอกจากนี้ หลักสูตรนี้ยังมีเวิร์กช็อปให้ผู้เรียนร่วมทำเพื่อเสริมความเข้าใจเพื่อให้ผู้เรียนสามารถนำความรู้ที่ได้กลับไปประยุกต์กับงานได้

การนำเสนอรายงานในรูปแบบ DashboardReport เป็นการสร้างรายงานในอีกรูปแบบที่มีมุมมองรายงานที่เข้าใจได้ง่าย สามารถเห็นการเปลี่ยนแปลงของข้อมูล หรือรายการตัวเลขที่มีการอัปเดตตลอดเวลา