ก้าวสำคัญสู่สายอาชีพ Data Scientist เรียนครบสูตรการทำงาน ตั้งแต่เริ่มสร้างโปรเจกต์จนนำ Insights ไปใช้งาน

1. Project Setup: ตั้งคำถามเพื่อกำหนดทิศทางของโปรเจกต์ และเริ่มเก็บข้อมูล
2. Data Preparation: นำเข้าข้อมูลจากแหล่งต่างๆ แล้วทำความสะอาด พร้อมปรับรูปแบบข้อมูลให้พร้อมนำไปใช้ต่อ
3. Data Analysis: วิเคราะห์ข้อมูล หาค่าทางสถิติ ค่าความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรต่างๆ พร้อม Visualize ให้เข้าใจง่ายขึ้น
4. Result Delivery: นำ Insights ที่ได้จากการวิเคราะห์ไปใช้ตัดสินใจในขั้นตอนต่อไป

Pandas

Library ที่สำคัญของภาษา Python มีจุดเด่นด้านการวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analysis)แ ละการทำความสะอาดของข้อมูล (Data Cleaning/Wrangling) Pandas สามารถนำเข้าข้อมูลได้หลายประเภท เช่น CSV, TSC, SQL Database และสามารถทำงานกับข้อมูลขนาดใหญ่ระดับ Big Data ได้อีกด้วย

NumPy

อีกหนึ่งใน Library ภาษา Python ย่อมากจาก ‘Numerical Python’ มีจุดเด่นด้านการทำงานกับตัวเลข และ Array แบบหลายมิติ และเป็น Library ที่สำคัญในการใช้งาน Pandas อีกด้วย

โปรเจกต์ที่จะได้ทำในคอร์ส

• วิเคราะห์ Facebook Fan Page
• วิเคราะห์ยอดขายบนแพลตฟอร์ม Lazada

สิ่งที่จะได้รับจากคอร์สนี้

• เรียนรู้พื้นฐานการทำงานโปรเจกต์ Data Science แบบครบลูป ตั้งแต่การเริ่มยัน Insights ไปต่อยอด
• เรียนรู้การใช้ Library ยอดนิยมทั้ง NumPy และ pandas ตั้งแต่พื้นฐาน เน้นจุดสำคัญ สำหรับนำไปใช้งาน
• เรียนรู้วิธีการจัดการ และการทำความสะอาดข้อมูลอย่างมีประะสิทธิภาพ
• ลงมือทำโปรเจกต์เองตั้งแต่ต้น ถึง 2 โปรเจกต์ พร้อมคำบอกใบ้ผ่าน Notebook บน Google Colab
• เรียนจบรับประกาศนียบัตร (Certificate of Completion) ไปอัปโปรไฟล์ได้ทันที

คอร์สนี้เหมาะสำหรับ

• Data Analyst ที่ต้องการย้ายสายงานไปเป็น Data Scientist
• ผู้ที่ต้องการปูพื้นฐานสู่ Machine Learning ในอนาคต
• ผู้ที่ต้องการเปลี่ยนจากการวิเคราะห์ข้อมูลด้วย Spreadsheets เป็น Python
• ผู้ที่ต้องทำงานกับข้อมูลขนาดใหญ่ หรือวิเคราะห์ข้อมูลด้วยการเขียนโปรแกรม
• นิสิต นักศึกษา หรือผู้สนใจทั่วไป ที่อยากเรียนรู้การวิเคราะห์ข้อมูลด้วย Python และ pandas

พื้นฐานที่ควรมีสำหรับคอร์สนี้

• ทักษะการเขียนโปรแกรมเบื้องต้น
• ทักษะการใช้งาน Python เบื้องต้น

คอร์สนี้ไม่เหมาะสำหรับ

• ผู้ที่ไม่มีพื้นฐาน Python