ความรู้โฆษณาออนไลน์

Meta ได้เปิดตัวคอร์ส Gen AI in Data Analytics เพื่อตอบโจทย์การพัฒนาทักษะด้านการวิเคราะห์ข้อมูลสำหรับผู้ที่สนใจนำเทคโนโลยี Generative AI มาใช้เสริมการทำงาน โดยมีการสอนตั้งแต่ขั้นพื้นฐานของ Data Analytics ไปจนถึงการประยุกต์ใช้ Generative AI ในการจัดการและวิเคราะห์ข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ

บทเรียนในคอร์สมีอะไรบ้าง?

1.Data Workflow ที่ Meta ใช้ OSEMN (โอซั่ม)

หนึ่งในเนื้อหาสำคัญของคอร์สนี้คือการเรียนรู้ขั้นตอนการวิเคราะห์ข้อมูลที่ Meta ใช้ ซึ่งเรียกว่า “OSEMN” โดยออกเสียงว่า “โอซั่ม” ซึ่งฟังดูเหมือนคำว่า “Awesome” และเป็นการย่อมาจาก

5 ขั้นตอนสำคัญ ได้แก่

1. O – Obtain (การรวบรวมข้อมูล) ขั้นแรกคือการรวบรวมข้อมูลจากแหล่งต่าง ๆ ไม่ว่าจะเป็นฐานข้อมูลภายในหรือภายนอกองค์กร
2. S – Scrub (การทำความสะอาดข้อมูล) ขั้นตอนสำคัญที่ช่วยให้ข้อมูลมีคุณภาพสูง โดยต้องจัดการข้อมูลที่ขาดหาย ซ้ำซ้อน หรือไม่สอดคล้อง
3. E – Explore (การสำรวจข้อมูล) การวิเคราะห์เชิงสำรวจเพื่อค้นหาแนวโน้มและรูปแบบที่น่าสนใจในข้อมูล
4. M – Model (การสร้างแบบจำลอง)การใช้โมเดลทางคณิตศาสตร์และ Machine Learning เพื่อสร้างความสัมพันธ์และคาดการณ์ข้อมูล
5. N – iNterpret (การแปลผลลัพธ์) การตีความผลลัพธ์และนำเสนอข้อมูลที่ได้ให้เข้าใจง่ายและสามารถนำไปใช้ในการตัดสินใจได้

2.Data Cleaning + Data Synthesis การจัดการและสังเคราะห์ข้อมูล

Meta ให้ความสำคัญอย่างมากกับ Data Cleaning หรือการทำความสะอาดข้อมูล เนื่องจากข้อมูลที่สะอาดและมีคุณภาพสูงจะนำไปสู่การวิเคราะห์ที่แม่นยำและมีประสิทธิภาพมากขึ้น ในขณะเดียวกันยังมีการสอนเรื่อง Data Synthesis หรือการสร้างข้อมูลสังเคราะห์ ซึ่งสามารถใช้ในการฝึกโมเดล AI เพื่อช่วยในการทำนายผลหรือการจำลองสถานการณ์ได้ โดยที่ไม่จำเป็นต้องพึ่งพาข้อมูลจริงในบางกรณี

3.มีการยกตัวอย่าง Use Cases ของ Gen AI ในอุตสาหกรรมอื่นๆ

คอร์สนี้ยังเน้นการประยุกต์ใช้ Generative AI ในหลากหลายอุตสาหกรรม เช่น

การเงิน (Finance)AI สามารถช่วยวิเคราะห์ความเสี่ยงการลงทุน สร้างแบบจำลองการทำนายตลาดหุ้น หรือทำงานด้าน Fraud Detection

สุขภาพ (Healthcare)AI ช่วยสร้างข้อมูลการทดลองทางคลินิก สังเคราะห์ข้อมูลผู้ป่วยเพื่อทำนายการตอบสนองต่อการรักษา และเร่งการวิจัยทางการแพทย์
การตลาด (Marketing)
AI สร้างแคมเปญโฆษณาที่ตรงกลุ่มเป้าหมายมากขึ้น โดยอิงจากข้อมูลการซื้อและพฤติกรรมของผู้บริโภค

การผลิต (Manufacturing)
AI ช่วยพัฒนาโมเดลการคาดการณ์ความต้องการของลูกค้า และเพิ่มประสิทธิภาพในกระบวนการผลิต

เรียนจบแล้วมีใบเซอร์ให้ด้วยนะ

สรุป

คอร์ส Gen AI in Data Analytics ของ Meta เป็นก้าวสำคัญสำหรับผู้ที่สนใจพัฒนาทักษะด้านการวิเคราะห์ข้อมูลด้วย Generative AI ไม่ว่าจะอยู่ในอุตสาหกรรมใด เนื้อหาที่ครอบคลุมทั้งการจัดการข้อมูลและการนำ AI มาใช้ในสถานการณ์จริงจะเป็นเครื่องมือที่มีค่ามากในการยกระดับการทำงานในโลกแห่งข้อมูลที่กำลังเติบโตอย่างรวดเร็ว

รวม51 คอร์สเรียนฟรี บน COURSERA พัฒนาทักษะการทำงาน เรียนฟรีมีใบเซอร์ ใครสนใจมาดู คอร์สกันได้เลย รวมมาให้ครบแล้ว

1.Google Data Analytics Professional Certificate

2.Google Project Management: Professional Certificate

3.Google UX Design Professional Certificate

4.Google IT Support Professional Certificate

5.IBM Data Science Professional Certificate

6.Deep Learning Specialization

7.Google IT Automation with Python Professional Certificate

8.Python for Everybody Specialization

9.Supervised Machine Learning: Regression and Classification

10.IBM Data Analyst Professional Certificate

11.Indigenous Canada

12.Excel Skills for Business Specialization

13.IBM Cybersecurity Analyst Professional Certificate

14.Meta Social Media Marketing Professional Certificate

15.Learn SQL Basics for Data Science Specialization

16.Financial Markets

17.Business Foundations Specialization

18.Applied Data Science with Python Specialization

19.Data Science Specialization

20.Machine Learning Engineering for Production (MLOps) Specialization

21.Natural Language Processing Specialization

22.DeepLearning.AI TensorFlow Developer Professional Certificate

23.The Science of Well-Being

24.Modern and Contemporary Art and Design Specialization

25.Improve Your English Communication Skills Specialization

26.Graphic Design Specialization

27.Foundations of Positive Psychology Specialization

28.IBM Full Stack Software Developer Professional Certificate

29.Methods and Statistics in Social Sciences Specialization

30.First Step Korean

31.Algorithms Specialization

32.Introduction to Finance and Accounting Specialization

33.Mathematics for Machine Learning Specialization

34.Leading the Modern Day Business Specialization

35.Preparing for Google Cloud Certification: Cloud Architect Professional Certificate

36.AI For Everyone

37.English for Career Development

38.Digital Marketing Specialization

39.Python 3 Programming Specialization

40.Genomic Data Science Specialization

41.AWS Fundamentals Specialization

42.Data Science Fundamentals with Python and SQL Specialization

43.Construction Management Specialization

44.Career Success Specialization

45.Successful Negotiation: Essential Strategies and Skills

46.Fintech: Foundations & Applications of Financial Technology Specialization

47.Introduction to Data Science Specialization

48.Data Analysis and Presentation Skills: the PwC Approach Specialization

49.Business and Financial Modeling Specialization

50.Geographic Information Systems (GIS) Specialization

51.Digital Product Management Specialization

โหลดฟรี หนังสือ Python for Data Analysis Data Wrangling with pandas, NumPy & Jupyter โดย Wes McKinney
หนังสือเล่มนี้เป็นไบเบิลสำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและผู้ที่ต้องการเรียนรู้การวิเคราะห์ข้อมูลด้วย Python

หากคุณกำลังมองหาหนังสือที่ครอบคลุมและลึกซึ้งเกี่ยวกับการใช้ Python ในการวิเคราะห์ข้อมูล หนังสือเล่มนี้คือคำตอบที่คุณตามหา Python for Data Analysis โดย Wes McKinney ถือเป็นหนึ่งในหนังสือที่ได้รับความนิยมและยกย่องมากที่สุดในวงการ data science ด้วยเนื้อหาที่อธิบายอย่างละเอียดและชัดเจน พร้อมตัวอย่างที่หลากหลาย ทำให้ผู้อ่านสามารถเข้าใจและนำไปประยุกต์ใช้ได้จริง

สิ่งที่คุณจะได้เรียนรู้จากหนังสือเล่มนี้

• พื้นฐานของ NumPy: เรียนรู้การสร้างและจัดการอาร์เรย์ (array) ซึ่งเป็นโครงสร้างข้อมูลพื้นฐานสำหรับการคำนวณทางตัวเลข
• การใช้ pandas: เข้าใจวิธีการจัดการข้อมูลในรูปแบบตาราง (DataFrame) ด้วย pandas ซึ่งเป็นไลบรารีที่ทรงพลังสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล
• การผสมผสาน pandas และ NumPy: เรียนรู้วิธีการนำ pandas และ NumPy มาทำงานร่วมกันเพื่อแก้ไขปัญหาการวิเคราะห์ข้อมูลที่ซับซ้อนมากขึ้น
• การใช้ Jupyter Notebook: สร้างและแบ่งปันโค้ด Python พร้อมกับผลลัพธ์ที่ได้ในรูปแบบที่สวยงามและใช้งานง่าย
• เทคนิคการทำความสะอาดและเตรียมข้อมูล: เรียนรู้วิธีการจัดการกับข้อมูลที่ไม่สมบูรณ์หรือมีรูปแบบที่ผิดปกติ
• การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสถิติ: ใช้ Python ในการคำนวณสถิติพื้นฐานและขั้นสูง
• การสร้างภาพข้อมูล: สร้างกราฟและแผนภูมิเพื่อนำเสนอข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ

เหมาะสำหรับใคร?

• นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล: หนังสือเล่มนี้เป็นคู่มือที่ขาดไม่ได้สำหรับผู้ที่ต้องการพัฒนาทักษะการวิเคราะห์ข้อมูลด้วย Python
• นักพัฒนาซอฟต์แวร์: ผู้ที่ต้องการเพิ่มทักษะในการทำงานกับข้อมูลขนาดใหญ่
• นักวิจัย: ผู้ที่ต้องการใช้ Python ในการวิเคราะห์ข้อมูลจากการทดลอง
• นักเรียนและนักศึกษา: ผู้ที่กำลังศึกษาในสาขาที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลและต้องการเรียนรู้เครื่องมือที่สำคัญ

จุดเด่นของหนังสือเล่มนี้

• เนื้อหาครอบคลุม: ครอบคลุมหัวข้อสำคัญทั้งหมดที่เกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์ข้อมูลด้วย Python
• ตัวอย่างที่หลากหลาย: มีตัวอย่างโค้ดและการวิเคราะห์ข้อมูลจริงให้ศึกษา
• อธิบายอย่างละเอียด: เนื้อหาถูกเขียนขึ้นอย่างชัดเจนและเข้าใจง่าย
• อัปเดตอยู่เสมอ: หนังสือเล่มนี้ได้รับการปรับปรุงให้ทันสมัยอยู่เสมอเพื่อรองรับการเปลี่ยนแปลงของไลบรารีต่างๆ

สรุป

Python for Data Analysis เป็นหนังสือที่ควรมีติดไว้สำหรับทุกคนที่ต้องการเรียนรู้การวิเคราะห์ข้อมูลด้วย Python หนังสือเล่มนี้จะช่วยให้คุณสามารถจัดการและวิเคราะห์ข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพและสร้างสรรค์ผลงานที่น่าสนใจ

หนังสือ Fundamentals of Data Visualization เขียนโดย Claus O. Wilke เป็นคู่มือสำหรับผู้ที่ต้องการสร้างกราฟข้อมูลที่ถูกต้อง สื่อความหมาย และสวยงาม

เนื้อหาในหนังสือแบ่งออกเป็น 3 ส่วนหลักๆดังนี้

• ส่วนที่ 1: จากข้อมูลสู่กราฟข้อมูล อธิบายถึงประเภทของกราฟข้อมูลที่ใช้กันทั่วไป ข้อดี ข้อเสีย และสถานการณ์ที่เหมาะสมกับการใช้แต่ละประเภท
• ส่วนที่ 2: การออกแบบกราฟข้อมูล อธิบายถึงหลักการออกแบบกราฟข้อมูล เช่น การเลือกสี การจัดวางองค์ประกอบ การใช้สัญลักษณ์
• ส่วนที่ 3: เครื่องมือสำหรับสร้างกราฟข้อมูล แนะนำเครื่องมือต่างๆ ที่ใช้สร้างกราฟข้อมูล เช่น R Python Tableau

หนังสือเล่มนี้เหมาะสำหรับ

นักวิเคราะห์ข้อมูล ที่ต้องการสร้างกราฟข้อมูลเพื่อสื่อสารผลลัพธ์ของการวิเคราะห์
นักการตลาด ที่ต้องการสร้างกราฟข้อมูลเพื่อนำเสนอข้อมูลสินค้า บริการ หรือแคมเปญ
นักเขียน ที่ต้องการสร้างกราฟข้อมูลเพื่อประกอบเนื้อหา
นักศึกษา ที่เรียนวิชาเกี่ยวกับการวิเคราะห์ข้อมูล หรือ การออกแบบกราฟข้อมูล

จุดเด่นของหนังสือเล่มนี้

• เนื้อหาครอบคลุม อธิบายถึงประเด็นสำคัญต่างๆ เกี่ยวกับกราฟข้อมูล
• เข้าใจง่าย เขียนด้วยภาษาที่เรียบง่าย ใช้ตัวอย่างประกอบ
• มีประโยชน์ นำไปใช้ได้จริง
• ทันสมัย เนื้อหาอัปเดตตามเทรนด์การออกแบบกราฟข้อมูลล่าสุด

ตัวอย่างเนื้อหาในหนังสือ

• ประเภทของกราฟข้อมูล หนังสือเล่มนี้แบ่งประเภทของกราฟข้อมูลออกเป็น 4 ประเภทหลักๆ ได้แก่ กราฟเส้น กราฟแท่ง กราฟวงกลม และกราฟกระจาย อธิบายถึงข้อดี ข้อเสีย และสถานการณ์ที่เหมาะสมกับการใช้แต่ละประเภท
• การเลือกสี การเลือกสีสำหรับกราฟข้อมูลเป็นสิ่งสำคัญ สีควรสื่อความหมาย อ่านง่าย ไม่ทำให้ผู้ชมสับสน
• การจัดวางองค์ประกอบ องค์ประกอบต่างๆ ของกราฟข้อมูล เช่น ชื่อกราฟ แกน ข้อมูล ควรจัดวางอย่างเหมาะสม เพื่อให้ผู้ชมเข้าใจได้ง่าย
• การใช้สัญลักษณ์ สัญลักษณ์ เช่น ไอคอน รูปภาพ สามารถช่วยสื่อความหมาย เพิ่มความน่าสนใจ ให้กับกราฟข้อมูล
• เครื่องมือสำหรับสร้างกราฟข้อมูล หนังสือเล่มนี้แนะนำเครื่องมือต่างๆ ที่ใช้สร้างกราฟข้อมูล เช่น R Python Tableau อธิบายถึงจุดเด่น ข้อจำกัด ของแต่ละเครื่องมือ

สรุป

หนังสือ Fundamentals of Data Visualization เป็นหนังสือที่ดี สำหรับผู้ที่ต้องการสร้างกราฟข้อมูล เนื้อหาครอบคลุม เข้าใจง่าย มีประโยชน์ และทันสมัย ผมขอแนะนำ หนังสือเล่มนี้ให้กับทุกคนที่ต้องการพัฒนาทักษะการสร้างกราฟข้อมูล

รวมคอร์สเรียนฟรี สำหรับสายพัฒนาตนเอง ในวัยทำงาน เวอร์ชั่นภาษาไทย เรียนจบมีใบเซอร์ เรียนออนไลน์ ไม่มีหมดเขต ไม่วา่จะอยู่ที่ไหนก็เรียนได้ มาดูกันเลยว่ามีคอร์สอะไรกันบ้าง แต่อย่าลืมว่า ต้องลงทะเบียนกันก่อนเข้าเรียนกันด้วยนะครับ

6 คอร์สเรียนฟรี Microsoft มีใบเซอร์

1.เทคนิคการเพิ่มประสิทธิภาพการใช้โปรแกรม Microsoft Word

การใช้ฝึกปฏิบัติที่สามารถใช้งานได้จริง ด้วยโปรแกรม Microsoft Word ตั้งแต่ Version 2016 – 2019 และ Version 365 ซึ่งเป็นโปรแกรมที่ใช้สำหรับปฏิบัติงานในเรื่องของโปรแกรมประมวลผลคำ หรือการใช้ในเรื่องของการพิมพ์งาน พร้อมอธิบายเทคนิคการใช้งาน ได้แก่ จัดการเอกสาร การสร้างและจัดการตารางอ้างอิง จัดรูปแบบข้อความและย่อหน้า การสร้างซองจดหมาย การอ่าน หรือการเปิด PDF ใน Microsoft Word และการแปลงเอกสารจากภาษาอังกฤษเป็นภาษาไทย

2.เทคนิคการเพิ่มประสิทธิภาพการใช้โปรแกรม Microsoft Excel

เทคนิคการเพิ่มประสิทธิภาพการใช้โปรแกรม Microsoft Excel ฝึกปฏิบัติการใช้งาน Excel เพื่อประยุกต์ใช้ในเรื่องของการทำงาน โดย Excel เป็นโปรแกรมในการคำนวณ องค์กรหลายๆหน่วยงานจำเป็นต้องใช้ Excel มาช่วยให้ทำงานได้ง่ายขึ้น ได้แก่ การจัดการข้อมูลในแผ่นงาน การคำนวณและแปลงข้อมูลการกำหนดข้อมูล การใช้สูตรและฟังก์ชัน การใช้สูตรและฟังก์ชัน

และสร้างและปรับแต่ง Pivot Tables และ Pivot Charts แบบฝึกหัดหลักสูตร เทคนิคการเพิ่มประสิทธิภาพการใช้โปรแกรม Microsoft Excel

3.เทคนิคการเพิ่มประสิทธิภาพการใช้โปรแกรม Microsoft Power BI

ศึกษาและสร้างความเข้าใจเกี่ยวกับ Power BI เรียนรู้และเข้าใจเรื่อง Big Data การติดตั้งโปรแกรม Power BI Desktopการนำเสนอด้วย Power BI การนำเข้าข้อมูล และการวิเคราะห์ข้อมูล การสร้าง Visualization เพื่อใช้แสดงผล การ Save และนามสกุลของ Power BI การส่งออกเพื่อให้เป็นแบบสาธารณะ รวมไปถึงการแบ่งปันให้คนอื่นดูได้ทั้ง เว็บ และสมาร์ตโฟน

4.เทคนิคการเพิ่มประสิทธิภาพการใช้โปรแกรม Microsoft Power Platform

ศึกษาและสร้างความเข้าใจเบื้องต้นของการใช้งาน Microsoft Power Platform ซึ่งเป็น Software Application จัดอยู่ในชุดของ Microsoft 365 ประกอบไปด้วย 4 โปรแกรมหลักๆ Power Apps ,Power Automate ,Power BI และ Microsoft Virtual Agent ซึ่งการใช้ Microsoft Power Platform จะช่วยในการทำงานได้ดีขึ้น ช่วยลดเรื่องของการมีปฏิสัมพันธ์ในองค์กรได้ ทำให้งานที่องค์กรสามารถ Run through ต่อไปได้

5.เทคนิคการเพิ่มประสิทธิภาพการใช้โปรแกรม Microsoft Digital Literacy

สร้างความเข้าใจเกี่ยวกับ Digital Literacy เบื้องต้นและการใช้งาน ประโยชน์ของ Digital Literacy ในการนำไปใช้งาน Digital Literacy Project การใช้เครื่องมือและอุปกรณ์เพื่อพัฒนาทักษะเทคโนโลยีดิจิทัลของข้าราชการ บุคลากรภาครัฐ หรือภาคเอกชน เพื่อสามารถเอาไปประยุกต์ใช้งานได้

6.เทคนิคการเพิ่มประสิทธิภาพการใช้โปรแกรม Microsoft Power Point

ฝึกปฏิบัติเพื่อสามารถสร้างงานนำเสนอแบบมืออาชีพ โดยโปรแกรม PowerPoint เรียนรู้วิธีการใช้เครื่องมือ การแบ่งส่วนของการจัดงานนำเสนอการปรับเปลี่ยนสไลด์ การปรับเปลี่ยนเนื้อหาและข้อความ และการสั่งพิมพ์งาน เทคนิคในการนำเสนอภาพนิ่ง เพื่อให้นำสายตาของผู้ฟัง รวมไปถึงการสร้างความสนใจในงานนำเสนอ

Huawei เปิดตัวคอร์สฟรี หลักสูตร Data Management and Analysis ให้ทุกคนเข้าไปเรียนกันฟรีๆ แถมหลังเรียนจบ มีใบเซอร์ ให้เก็บไว้ใส่ Portfolio กันอีกด้วย หลักสูตรนี้ได้ผู้เชี่ยวชาญเฉพาะทางมาแชร์ความรู้ให้แบบ Step by Step ช่วยให้จัดการและวิเคราะห์ข้อมูลได้อย่างมืออาชีพมากขึ้น

ใครที่กำลังสนใจอยากต่อยอดอาชีพหรือเตรียมเข้าสู่วงการ Data บอกเลยว่าคอร์ส ถือเป็นหนึงในการอัพสกิลได้ดีมาก มาเรียนติดตัวกันไว้เลย

เนื้อหาในคอร์สมีอะไรบ้าง ?

• Course Introduction
• Lesson 1: Understanding data
• Lesson 2: Representation of data
• Lesson 3: Database system
• Lesson 4: Data analysis and mining
• Lesson 5: Lab Guide
• Final Exam

เรียนออนไลน์ฟรี ไม่มีค่าใช้จ่ายเพิ่มเติม

• รวม 5 บทเรียน ระยะเวลาเรียน 2 ชั่วโมง
• ลงทะเบียน & เข้าเรียนได้ถึง 31 ธ.ค. 2572
• สอนด้วยภาษาอังกฤษ
• มีใบเซอร์ หลังเรียนจบผ่านทดสอบตามเกณฑ์ที่กำหนดไว้

คอร์ส Generative AI for Everyone บน Coursera สอนโดย Andrew Ng เป็นคอร์สสำหรับผู้เริ่มต้นที่ต้องการเรียนรู้เกี่ยวกับ Generative AI หรือปัญญาประดิษฐ์แบบสร้างสรรค์ บอกได้คำเดียวว่าเนื้อหาในคอร์สนี้จัดเต็มมากๆ สำหรับใครสนใจ มาดูเนื้อหากันก่อนลงทะเบียนเรียนกันได้เลย

ภาพรวมทั้งหมดของคอร์สเรียน

Generative AI คืออะไร?
Generative AI ทำงานอย่างไร?
กรณีการใช้งานทั่วไปของ Generative AI
เครื่องมือและเทคนิค Generative AI
จริยธรรมและสังคมของ Generative AI

เนื้อหาหลักของคอร์ส

โมดูล 1 บทนำสู่ Generative AI
Generative AI คืออะไร?
Generative AI ทำงานอย่างไร?
กรณีการใช้งานทั่วไปของ Generative AI

โมดูล 2 เครื่องมือและเทคนิค Generative AI
Generative Adversarial Networks (GANs)
Variational Autoencoders (VAEs)
Diffusion Models

โมดูล 3 จริยธรรมและสังคมของ Generative AI
อคติและความยุติธรรมใน Generative AI
ความปลอดภัยและความปลอดภัยของ Generative AI
ผลกระทบของ Generative AI ต่อสังคม

ประโยชน์ของคอร์ส

เรียนรู้จากผู้เชี่ยวชาญชั้นนำ: Andrew Ng เป็นผู้เชี่ยวชาญด้านปัญญาประดิษฐ์ที่มีชื่อเสียงระดับโลก
เข้าใจง่าย: เนื้อหาได้รับการออกแบบมาให้เข้าใจง่ายสำหรับผู้เริ่มต้น
ฝึกฝนด้วยตัวเอง: คอร์สนี้มีการฝึกฝนด้วยตัวเองเพื่อช่วยให้คุณเรียนรู้แนวคิดสำคัญ
เข้าถึงได้ฟรี: คอร์สนี้ฟรีสำหรับผู้ลงทะเบียน Coursera Plus
ผู้ที่เหมาะกับคอร์ส:

ผู้ที่สนใจเรียนรู้เกี่ยวกับ Generative AI

นักพัฒนาซอฟต์แวร์ที่ต้องการเรียนรู้วิธีใช้ Generative AI ในงานของตน
ผู้ประกอบการที่ต้องการใช้ Generative AI เพื่อสร้างผลิตภัณฑ์หรือบริการใหม่
ผู้ที่สนใจในผลกระทบของ Generative AI ต่อสังคม

สรุป

คอร์ส Generative AI for Everyone บน Coursera เป็นแหล่งข้อมูลที่ยอดเยี่ยมสำหรับผู้เริ่มต้นที่ต้องการเรียนรู้เกี่ยวกับ Generative AI เนื้อหาได้รับการออกแบบมาให้เข้าใจง่ายและมีการฝึกฝนด้วยตัวเองเพื่อช่วยให้คุณเรียนรู้แนวคิดสำคัญ คอร์สนี้ฟรีสำหรับผู้ลงทะเบียน Coursera Plus

คอร์ส “Attacking the Real World with Python” บนแพลตฟอร์ม CHULAMOOC มอบโอกาสให้คุณได้เรียนรู้ภาษาโปรแกรม Python ภาษาที่ได้รับความนิยมอันดับต้นๆ ของโลก เหมาะสำหรับผู้เริ่มต้นและผู้ที่มีพื้นฐานการเขียนโปรแกรมมาบ้าง สําหรับผู้ที่สนใจในการทํางานเกี่ยวกับการประมวลผลข้อมูลการประมวลผลภาพ ปัญญาประดิษฐ์การเรียนรู้ของเครื่อง ฯลฯ

ประกอบกับภาษา python เป็นภาษาที่ไม่มีโครงสร้างซับซ้อนสามารถเรียนรู้ได้อย่างรวดเร็วเหมาะกับผู้ที่เริ่มต้นเขียนโปรแกรมหรือผู้ที่มีทักษะการเขียนโปรแกรมด้วยภาษาอื่น ๆ อยู่แล้วและต้องการเปลี่ยนมาใช้ภาษา python ดังนั้นการสอนเขียนโปรแกรมภาษา python จึงเหมาะกับการสร้างเป็นคอร์สเรียนออนไลน์ให้ผู้เรียนนําหลักการพื้นฐานไปปรับใช้เพื่อสร้างเป็นโครงการย่อย ๆ ที่สามารถนําไปใช้งานจริงได้ในหลากหลายการประยุกต์ใช้

เนื้อหาคอร์ส Attacking the Real World with Python ประกอบด้วย

Chapter I: Using Monte Carlo to find PI

Chapter II: OpenAI Gym

Chapter III: Risk Management

Chapter IV: Highest PM2.5

Chapter V: Mini Google

Chapter VI: Visualize a Perceptron

Chapter VII: Analyze Simple Data from Kaggle

Chapter VIII: Data Visualization Using Seaborn

เรียนฟรี! โดยไม่ต้องเสียค่าใช้จ่ายใดๆ

เหมาะสำหรับ:

• บุคคลทั่วไปที่สนใจเรียนรู้ภาษา Python
• นักศึกษาที่ต้องการพัฒนาทักษะการเขียนโปรแกรม
• Programmer ที่ต้องการต่อยอดทักษะการเขียนโปรแกรมด้วย Python
• ผู้ที่สนใจนำ Python ไปประยุกต์ใช้กับงานจริง เช่น การวิเคราะห์ข้อมูล แมชชีนเลิร์นนิ่ง การพัฒนาเว็บไซต์

ขั้นตอนการลงทะเบียน

• สมัครสมาชิกก่อนที่เว็บไซต์ https://www.mycourseville.com/api/register
• กรอกข้อมูลให้ครบถ้วน (ตรวจสอบชื่อ-นามสกุลให้ถูกต้อง เพราะจะปรากฏอยู่บน Certificate of Completion)
• จากนั้นเข้าสู่ระบบ และกลับไปยังลิงก์คอร์สเรียน (หรือ คลิกที่นี่)
• กดปุ่ม [ ลงทะเบียน ] เพื่อเริ่มต้นเข้าสู่บทเรียน

คู่มือ Python for Excel สาย DATA ในยุคดิจิทัล การวิเคราะห์ข้อมูลกลายเป็นสิ่งสำคัญสำหรับธุรกิจและองค์กรต่างๆ Microsoft Excel เครื่องมือยอดนิยมสำหรับการจัดการและวิเคราะห์ข้อมูล แต่บางครั้ง ฟังก์ชันการทำงานของ Excel อาจไม่เพียงพอสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลที่ซับซ้อน

Python for Excel เป็นคุณสมบัติใหม่ที่ช่วยให้คุณสามารถใช้พลังของภาษาโปรแกรม Python

ภายใน Excel คุณสามารถเขียนโค้ด Python เพื่อทำงานต่างๆเช่น:

• การจัดการข้อมูล: กรอง จัดเรียง ลบ เพิ่ม หรือแก้ไขข้อมูล
• การวิเคราะห์ข้อมูล: คำนวณสถิติ สร้างกราฟ วิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึก
• การทำงานอัตโนมัติ: ทำงานซ้ำๆ ประหยัดเวลาและเพิ่มประสิทธิภาพ

ประโยชน์ของ Python for Excel

• เพิ่มพลังการวิเคราะห์ข้อมูล: Python มีไลบรารีจำนวนมากสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล ช่วยให้คุณวิเคราะห์ข้อมูลได้อย่างลึกซึ้งยิ่งขึ้น
• ประหยัดเวลา: Python ช่วยให้คุณทำงานอัตโนมัติ ประหยัดเวลาและเพิ่มประสิทธิภาพ
• เพิ่มความยืดหยุ่น: คุณสามารถเขียนโค้ด Python เพื่อทำงานที่หลากหลาย ตอบโจทย์ความต้องการเฉพาะของคุณ
• เชื่อมต่อกับเครื่องมืออื่นๆ: Python สามารถเชื่อมต่อกับเครื่องมืออื่นๆ เช่น ฐานข้อมูล เว็บ API ช่วยให้คุณดึงข้อมูลจากแหล่งต่างๆ มาวิเคราะห์

ตัวอย่างการใช้งาน Python for Excel

• วิเคราะห์ยอดขาย: คุณสามารถใช้ Python เพื่อวิเคราะห์ยอดขาย คำนวณค่าเฉลี่ย หาสินค้าที่ขายดีที่สุด วิเคราะห์กลุ่มลูกค้า
• วิเคราะห์ข้อมูลทางการเงิน: คุณสามารถใช้ Python เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลทางการเงิน คำนวณอัตราส่วนทางการเงิน วิเคราะห์ความเสี่ยง
• จัดการข้อมูลลูกค้า: คุณสามารถใช้ Python เพื่อจัดการข้อมูลลูกค้า กรอง จัดเรียง ลบ เพิ่ม หรือแก้ไขข้อมูลลูกค้า
• สร้างรายงาน: คุณสามารถใช้ Python เพื่อสร้างรายงานอัตโนมัติ ดึงข้อมูลจากฐานข้อมูล จัดรูปแบบ ส่งออกเป็นไฟล์ Excel หรือส่งอีเมล
• แหล่งข้อมูล

สามารถโหลดหนังสือ Python for Excel สำหรับ งาน Data Analysis ได้ที่นี่:

สรุป

Python for Excel เป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล ช่วยให้คุณเพิ่มพลังการวิเคราะห์ ประหยัดเวลา เพิ่มประสิทธิภาพและตอบโจทย์ความต้องการทางธุรกิจของคุณ

หลักสูตร “Global Citizen” ออกแบบมาเพื่อเสริมสร้างความเข้าใจและพัฒนาทักษะของผู้เรียนให้เป็นพลเมืองโลกที่มีความรู้และความสามารถในการปรับตัวและทำงานในสภาพแวดล้อมที่หลากหลายและเปลี่ยนแปลงไปตามยุคสมัย

รวมถึงการเตรียมความพร้อมสำหรับการปฏิวัติอุตสาหกรรม 4.0 ผ่านการเรียนรู้เกี่ยวกับเทคโนโลยีดิจิทัล การวิเคราะห์ข้อมูล ความเข้าใจในปัญหาโลก และการพัฒนาทัศนคติที่เน้นการเป็นผู้ประกอบการและการมีส่วนร่วมทางสังคมหลักสูตรนี้เหมาะสำหรับทุกคนที่ต้องการเพิ่มศักยภาพในการเป็นส่วนหนึ่งของชุมชนโลกที่มีความเข้าใจและความรับผิดชอบต่อสังคมและสิ่งแวดล้อม

ภาพรวมหลักสูตร

• พัฒนาทักษะและความรู้ที่จำเป็นสำหรับการเป็นพลเมืองโลกในศตวรรษที่ 21
• เรียนรู้เกี่ยวกับประเด็นท้าทายระดับโลก เช่น การเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศ ความยากจน และความขัดแย้ง
• ศึกษาแนวทางแก้ไขปัญหาเหล่านี้ผ่านมุมมองของพลเมืองโลก
• พัฒนาทักษะการคิดวิเคราะห์ การสื่อสาร และการทำงานร่วมกัน
• เตรียมพร้อมสำหรับอนาคตที่ท้าทายและเปลี่ยนแปลงอยู่เสมอ

เนื้อหามีอะไรบ้าง?

• บทที่ 1 การเปลี่ยนแปลงของโลกและ Global Citizen
• บทที่ 2 แนวโน้มเทคโนโลยีดิจิทัล
• บทที่ 3 Generative AI
• บทที่ 4 ChatGPT
• บทที่ 5 ทักษะแห่งอนาคต
• บทที่ 6 ทักษะแห่งดิจิทัล
• บทที่ 7 องค์กรที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล

ต้องเป็นสมาชิกก่อนเข้าเรียนนะ

สมัครสมาชิกได้ที่ลิงก์นี้ได้เลย

เรียนจบ มีใบเซอร์ให้ (ผู้เรียนต้องเข้าเรียนให้ครบและทำคะแนนรวมไม่ต่ำกว่า 80%)
คอร์สออนไลน์ สอนฟรีโดย ม. ศิลปากร เข้าเรียนได้ตามวันและเวลาที่สะดวก