Learn Python: Language Basics and Fundamental Data Processing

รศ. ดร.อติวงศ์ สุชาโต, รศ. ดร.โปรดปราน บุณยพุกกณะ, รศ. ดร.ธนารัตน์ ชลิดาพงศ์ และ อ.ชินวิทย์ ชลิดาพงศ์

หลักสูตร Chula Mooc Flexi

  • ร่วมสร้างสรรค์สังคมแห่งการเรียนรู้
  • รหัสวิชา : CHULAMOOC2661
    5.0
  • หน่วยกิต :
FREE
ที่ว่าง
  • ลงทะเบียน

    วันที่ 13 พฤษภาคม 2567

  • เวลาเรียน

    วันที่ 13 พฤษภาคม 2567 – 31 ธันวาคม 2567

  • เนื้อหา

    5 บทเรียน

  • วิดีโอ

    5 วิดีโอ

  • ระยะเวลา

  • เอกสาร

    ไม่มี

  • เกณฑ์เรียนจบ

    ผู้เรียนต้องทำคะแนนรวมทั้งหมดให้ได้ร้อยละ 60 ขึ้นไป

  • ประกาศณียบัตร

    Chula MOOC Flexi

  • กลุ่มเป้าหมาย

    บุคคลทั่วไป

แนะนำรายวิชา
เกี่ยวกับรายวิชา

        การเขียนโปรแกรมภาษา Python : Learn Python Data Processing with NumPy and Matplotlib รายวิชานี้เหมาะสำหรับผู้เรียนที่ต้องการต่อยอดการเขียนโปรแกรม Python เพื่อการวิเคราะห์ข้อมูล ในรายวิชานี้กล่าวถึงเนื้อหาที่ครอบคลุมการใช้ไลบรารี NumPy ที่เป็นที่นิยมเป็นอย่างมากในการวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analytics) รวมไปถึงเนื้อหาที่จะพาผู้เรียนไปเรียนรู้วิธีการแสดงข้อมูลที่มีประสิทธิภาพในการสื่อสารมากกว่าแค่การแสดงตารางตัวเลข ผ่าน Data Visualization ที่สามารถทำด้วยภาษา Python ได้อย่างสะดวกด้วยไลบรารี Matplotlib รายวิชานี้เป็นคอร์สออนไลน์ที่ได้รับการปรับปรุงจาก Learn Python: From Beginner to Intermediate ซึ่งจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัยได้พัฒนาขึ้นเพื่อสนับสนุนในการ Upskill/Reskill ของบุคคลทั่วไปเพื่อให้นำความรู้และทักษะในการเขียนโปรแกรมภาษา Python ไปใช้ประโยชน์ในการทำงานได้ โดยเฉพาะอย่างยิ่ง การทำงานที่จำเป็นหรือได้ประโยชน์จากการวิเคราะห์ข้อมูล เช่น ตำแหน่งงานนักวิเคราะห์ข้อมูลสำหรับผลิตภัณฑ์หรือบริการต่าง ๆ รวมถึงใช้เป็นพื้นฐานที่สำคัญในการเรียนรู้ต่อยอดเพื่อประมวลผลข้อมูลขั้นสูงด้วยเครื่องมือในภาษา Python เช่น ไลบรารี Pandas รวมไปถึงเป็นพื้นฐานในการเขียนโปรแกรม Python เพื่อทำงานด้าน Machine Learning 

วัตถุประสงค์และสิ่งที่ได้จากเรียน

    1. เพื่อให้เกิดความรู้ความเข้าใจเกี่ยวกับการใช้โปรแกรม python ได้อย่างถูกต้องและเหมาะสม

    2. เพื่อพัฒนาทักษะการแก้ไขปัญหา การวิเคราะห์ข้อมูล และการประมวลผลข้อมูลด้วยโปรแกรม Python ได้อย่างมีประสิทธิภาพ 

เกณฑ์การวัดและประเมินผล

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

หมายเหตุ

    1.ผู้เรียนจะมีสิทธิ์ทำแบบทดสอบหลังเรียน (Posttest) เมื่อเข้าร่วมกิจกรรมการเรียน (Course Progress) มากกว่า 80% ขึ้นไป

    2.ผู้เรียนจะสามารถทำข้อสอบ Posttest ได้เพียง 1 ครั้งเท่านั้น 

เนื้อหาหลักสูตร

    หัวข้อ Learn Python: Language Basics and Fundamental Data Processing ประกอบด้วย

    บทที่ 1 ทำความคุ้นเคยกับเครื่องมือ

    บทที่ 2 เริ่มเขียนโปรแกรม Python ด้วยความเข้าใจที่ถูกต้อง

    บทที่ 3 เขียนโปรแกรม Python เพื่อสร้างโปรแกรมประยุกต์เบื้องต้น

    บทที่ 4 รู้จักและใช้งานโครงสร้างการเก็บชุดข้อมูล

    บทที่ 5 เขียนโปรแกรม Python ให้มีลักษณะ Modular




อาจารย์ผู้สอน
    • รศ. ดร.อติวงศ์ สุชาโต

    ภาควิชาวิศวกรรมคอมพิวเตอร์ คณะวิศวกรรมศาสตร์
    จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย

    • รศ. ดร.โปรดปราน บุณยพุกกณะ

    ภาควิชาวิศวกรรมคอมพิวเตอร์ คณะวิศวกรรมศาสตร์
    จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย

    • รศ.ดร.ธนารัตน์ ชลิดาพงศ์

    ภาควิชาวิศวกรรมคอมพิวเตอร์ คณะวิศวกรรมศาสตร์
    จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย

    • อ.ชินวิทย์ ชลิดาพงศ์

    CEO
    Eikonnex AI Co., Ltd.

คอร์สแนะนำ