Big Data

Intro to Data Analytics and Big Data



-----------------



คณาจารย์จากภาควิชาวิศวกรรมคอมพิวเตอร์
คณะวิศวกรรมศาสตร์

Play
Slider

  Information | รุ่นที่ 3    
  Length   * ขณะนี้มีผู้ลงทะเบียนเต็มแล้ว
เริ่มลงทะเบียน 6 - 21 กันยายน 2561
สิ้นสุดการเรียน 31 ตุลาคม 2561
 
  Content   2 บทเรียน 
  Target group   สำหรับบุคคลที่สนใจศึกษาเกี่ยวกับการรวบรวม วิเคราะห์ข้อมูล
จำนวน 4,000 คน
 
  How To Pass   ผู้เรียนต้องทำคะแนนรวมทั้งหมดให้ได้ร้อยละ 60 ขึ้นไป  
  Platform  

  Information | รุ่นที่ 2    
  Length   * ขณะนี้มีผู้ลงทะเบียนเต็มแล้ว
เริ่มลงทะเบียน 6-19 มิถุนายน 2561
สิ้นสุดการเรียน 31 กรกฎาคม 2561
 
  Content   2 บทเรียน 
  Target group   สำหรับบุคคลที่สนใจศึกษาเกี่ยวกับการรวบรวม วิเคราะห์ข้อมูล
จำนวน 3,500 คน
 
  How To Pass   ผู้เรียนต้องทำคะแนนรวมทั้งหมดให้ได้ร้อยละ 60 ขึ้นไป  
  Platform  

  Information | รุ่นที่ 1    
  Length   * ขณะนี้มีผู้ลงทะเบียนเต็มแล้ว
เริ่มลงทะเบียน 23 กุมภาพันธ์ - 9 มีนาคม 2561
สิ้นสุดการเรียน 30 เมษายน 2561
 
  Content   2 บทเรียน 
  Target group   สำหรับบุคคลที่สนใจศึกษาเกี่ยวกับการรวบรวม วิเคราะห์ข้อมูล
จำนวน 3,500 คน
 
  How To Pass   ผู้เรียนต้องทำคะแนนรวมทั้งหมดให้ได้ร้อยละ 60 ขึ้นไป  
  Platform  

เกี่ยวกับรายวิชา

รายวิชา Intro to Data Analytics and Big Data จะเป็นการศึกษาเกี่ยวกับศาสตร์แห่งการวิเคราะห์ข้อมูล โดยแบ่งเนื้อหาออกเป็น 2 ส่วน คือ Data Analytics หรือที่นิยมเรียนกันว่า DATA SCIENCE และ Big Data โดยจะเรียนรู้วิธีการวิเคราะห์ข้อมูลได้อย่างไร รวมถึงเทคนิคที่สามารถนำข้อมูลมาใช้งานได้ แม้กระทั่งขั้นตอนวิธีการทำงานหรือเรียนรู้เกี่ยวกับเครื่องมือที่ใช้ในการทำงาน ทั้งนี้ผู้สอนได้รวบรวมกรณีศึกษามานำเสนอให้ผู้เรียนได้เรียนรู้ไม่ว่าจะเป็นข้อมูลด้านการศึกษา ข้อมูล Social Online รวมไปถึงข้อมูลในรูปแบบแผนที่ และสุดท้ายจะแนะนำการทำ workshop ด้วยโปรแกรม rapidminer

วัตถุประสงค์

1. เพื่อเผยแพร่องค์ความรู้เกี่ยวกับ Analytics และ Big Data ให้แก่นิสิต นักศึกษา ประชาชนทั่วไปที่สนใจ
2. เพื่อให้ผู้เรียนสามารถนำองค์ความรู้ไปใช้ประโยชน์ในชีวิตประจำวันได้อย่างมีประสิทธิภาพ

เกณฑ์การวัดและประเมินผลในรายวิชา

มีการวัดและประเมินผลผ่านแบบทดสอบย่อย (Quiz) และแบบทดสอบหลังเรียน (Posttest) โดยจะแบ่งเป็นคะแนนจาก Quiz เท่ากับ 50 คะแนน และคะแนนจาก Posttest เท่ากับ 50 คะแนน ทั้งนี้ผู้เรียนต้องทำคะแนนรวมทั้งหมดให้ได้ร้อยละ 60 ขึ้นไป และเรียนจบภายในเวลาที่กำหนดจึงจะสามารถขอรับ Certificate of Completion ได้

หมายเหตุ ผู้เรียนจะมีสิทธิ์ทำแบบทดสอบหลังเรียน (Posttest) เมื่อเข้าร่วมกิจกรรมการเรียน (Course Progress) มากกว่า 80% ขึ้นไป

อาจารย์ผู้สอน

คณาจารย์จากภาควิชาวิศวกรรมคอมพิวเตอร์ คณะวิศวกรรมศาสตร์ จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย

Image is not available

ผศ.ดร.ณัฐวุฒิ หนูไพโรจน์

Image is not available

ศ.ดร.ประภาส จงสถิตย์วัฒนา

Image is not available

รศ.ดร.อติวงศ์ สุชาโต

Image is not available

ผศ.ดร.เกริก ภิรมย์โสภา

Image is not available

ผศ.ดร.สุกรี สินธุภิญโญ

Image is not available

ผศ.ดร.วีระ เหมืองสิน

Image is not available

ผศ.ดร.พีรพล เวทีกูล

Slider