การเรียนรู้ของเครื่อง Time Series Modeling
ผศ. ดร.เอกพล ช่วงสุวนิช
หลักสูตร Chula MOOC
วันที่ 5 สิงหาคม 2567 เป็นต้นไป
วันที่ 5 สิงหาคม 2567 เป็นต้นไป
7 บทเรียน
7 วีดีโอ
ไม่กำหนด
ไม่มี
ผู้เรียนต้องทำคะแนนรวมทั้งหมดให้ได้ร้อยละ 60 ขึ้นไป
certificate of completion
นิสิตจุฬา ฯ กลุ่มนักเรียน นักศึกษา และประชาชนทั่วไปที่สนใจเทคโนโลยีและดิจิทัล
วิชา การเรียนรู้ของเครื่อง Time Series Modeling จะเป็นวิชาเกี่ยวกับ Time Series โดย Time Series จะเป็นข้อมูลที่มีความเกี่ยวข้องกับเวลา เช่น ตลาดหุ้น อุณหภูมิ ข้อมูลทางการเกษตร ข้อมูลเศรษฐกิจ เป็นต้น สำหรับวิชา Time Series Modeling จะนำเสนอข้อมูลเกี่ยวกับ ความหมายของ Time Series Modeling คืออะไร ลักษณะ และคุณสมบัติของ Time Series Modeling เป็นอย่างไรบ้าง เรียนรู้เกี่ยวกับการแปลงข้อมูลให้สามารถนำมาวิเคราะห์ข้อมูลได้อย่างง่ายมากขึ้น โมเดลที่จะนำมาศึกษาในครั้งนี้ได้แก่ Sarima, Arima รวมถึงโมเดลประเภทอื่น ๆ เพื่อให้ผู้เรียนสามารถเลือกเทคนิคและโมเดลของ Time Series Modeling ได้อย่างถูกต้องและเหมาะสม
1. เพื่อให้เกิดความรู้ความเข้าใจเกี่ยวกับการใช้โปรแกรม Time Series Modeling ได้อย่างถูกต้องและเหมาะสม
2. เพื่อให้ผู้เรียนสามารถนำความรู้ที่ได้ไปพัฒนาทักษะการจัดการข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ
มีการวัดและประเมินผลผ่านแบบทดสอบย่อย (Quiz) และแบบทดสอบหลังเรียน (Posttest) โดยจะแบ่งเป็นคะแนนจาก Quiz เท่ากับ 50 คะแนน และคะแนนจาก Posttest เท่ากับ 50 คะแนน ทั้งนี้ผู้เรียนต้องทำคะแนนรวมทั้งหมดให้ได้ร้อยละ 60 ขึ้นไปจึงจะสามารถขอรับ Certificate of Completion ได้
1. ผู้เรียนจะมีสิทธิ์ทำแบบทดสอบหลังเรียน (Posttest) เมื่อเข้าร่วมกิจกรรมการเรียน (Course Progress) มากกว่า 80% ขึ้นไป
2. ผู้เรียนจะสามารถทำข้อสอบ Posttest ได้เพียง 1 ครั้งเท่านั้น
บทที่ 1 What is time series?
บทที่ 2 Aspect of time series
บทที่ 3 Stationary property
บทที่ 4 Smoothing and common transformation
บทที่ 5 Modeling time series
บทที่ 6 Advanced topics
บทที่ 7 Outro
EN
TH
