Data for Everyone
ดร. วิโรจน์ จิรพัฒนกุล
หลักสูตร Chula Mooc Flexi
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
ความเข้าใจข้อมูลเบื้องต้น : การประยุกต์ใช้ข้อมูล, ประโยชน์ของการนำข้อมูลมาใช้, ภาพรวมของการวิเคราะห์ข้อมูล; การเตรียมข้อมูลก่อนนำไปวิเคราะห์ (Data Preparation): ตัวอย่างการเริ่มต้นเก็บข้อมูล, ลักษณะของข้อมูลที่ดี, ที่มาของข้อมูล, การเตรียมข้อมูล; การวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analysis): การคำนวณค่าทางสถิติต่าง ๆ, การนำข้อมูลในอดีตมาวิเคราะห์, การตั้งคำถามหา Insight คาดการณ์ในอนาคต; การแปลงข้อมูลเป็นภาพ (Data Visualization): ประโยชน์ของการแปลงข้อมูลเป็นภาพ, เครื่องมือที่ใช้แปลงข้อมูลเป็นภาพ, ประเภทของกราฟที่ควรรู้จัก
1.เพื่อให้ผู้เรียนรู้ถึงตัวอย่างการประยุกต์ใช้ข้อมูล
2. เพื่อให้ผู้เรียนเข้าใจภาพรวมของการวิเคราะห์ข้อมูล
3. เพื่อให้ผู้เรียนรู้จักวิธีการเริ่มต้นเก็บข้อมูล ที่มาของข้อมูล ลักษณะของข้อมูลที่ดี และการเตรียมข้อมูล
4. เพื่อให้ผู้เรียนมีความรู้เกี่ยวกับการคำนวณค่าทางสถิติต่าง ๆ การนำข้อมูลในอดีตมาวิเคราะห์ และการตั้งคำถามหา Insight คาดการณ์ในอนาคต
5. เพื่อให้ผู้เรียนเข้าใจการแปลงข้อมูลเป็นกราฟเบื้องต้น เพื่อนำไปใช้ประโยชน์ในการวิเคราะห์ และสื่อสารข้อมูล
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 Post test ได้เพียง 1 ครั้งเท่านั้น
เนื้อหาในรายวิชา รู้จักการวิเคราะห์ข้อมูลและวิทยาการข้อมูล (Data for Everyone)ประกอบด้วย
บทที่ 1 การใช้ข้อมูลในเชิงธุรกิจ
บทที่ 2 การจัดเก็บและรวบรวมข้อมูล
บทที่ 3 การสร้างมูลค่าจากข้อมูล
บทที่ 4 กระบวนการวิเคราะห์ข้อมูล
บทที่ 5 การเตรียมข้อมูล
บทที่ 6 การวิเคราะห์ข้อมูลทางสถิติ
บทที่ 7 การแปลงข้อมูลเป็นรูปภาพ