Intro to Data Analytics and Big Data รุ่นที่ 2 (จุฬาฯ)
คณาจารย์วิศวกรรมคอมพิวเตอร์ วิศวฯ จุฬาฯ
หลักสูตร Chula MOOC
วันที่ 9 สิงหาคม 2564 เป็นต้นไป
วันที่ 9 สิงหาคม 2564 เป็นต้นไป
2 บทเรียน
16 วีดีโอ
ไม่กำหนด
ไม่มี
ผู้เรียนต้องทำคะแนนรวมทั้งหมดให้ได้ร้อยละ 60 ขึ้นไป
CHULA MOOC
นิสิตและบุคลากรจุฬาฯ
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
1. เพื่อเผยแพร่องค์ความรู้เกี่ยวกับ Analytics และ Big Data ให้แก่นิสิต นักศึกษา ประชาชนทั่วไปที่สนใจ
2. เพื่อให้ผู้เรียนสามารถนำองค์ความรู้ไปใช้ประโยชน์ในชีวิตประจำวันได้อย่างมีประสิทธิภาพ
มีการวัดและประเมินผลผ่านแบบทดสอบย่อย (Quiz) และแบบทดสอบหลังเรียน (Posttest) โดยจะแบ่งเป็นคะแนนจาก Quiz เท่ากับ 50 คะแนน และคะแนนจาก Posttest เท่ากับ 50 คะแนน ทั้งนี้ผู้เรียนต้องทำคะแนนรวมทั้งหมดให้ได้ร้อยละ 60 ขึ้นไป และเรียนจบภายในเวลาที่กำหนดจึงจะสามารถขอรับ Certificate of Completion ได้
1. ผู้เรียนจะมีสิทธิ์ทำแบบทดสอบหลังเรียน (Posttest) เมื่อเข้าร่วมกิจกรรมการเรียน (Course Progress) มากกว่า 80% ขึ้นไป
2. แบบทดสอบหลังเรียน (Posttest) ในแต่ละวิชาจะสามารถทำได้แค่ครั้งเดียวเท่านั้น
บทที่ 1 : Data analytics
บทที่ 2 : Big data
ภาควิชาวิศวกรรมคอมพิวเตอร์
คณะวิศวกรรมศาสตร์
จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
ภาควิชาวิศวกรรมคอมพิวเตอร์
คณะวิศวกรรมศาสตร์
จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
ภาควิชาวิศวกรรมคอมพิวเตอร์
คณะวิศวกรรมศาสตร์
จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
ภาควิชาวิศวกรรมคอมพิวเตอร์
คณะวิศวกรรมศาสตร์
จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
ภาควิชาวิศวกรรมคอมพิวเตอร์
คณะวิศวกรรมศาสตร์
จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
ภาควิชาวิศวกรรมคอมพิวเตอร์
คณะวิศวกรรมศาสตร์
จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
ภาควิชาวิศวกรรมคอมพิวเตอร์
คณะวิศวกรรมศาสตร์
จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
TH
EN
