Computational Thinking
Programming & Coding
หลักสูตร Computational Thinking
หลักสูตร เรียนรู้แนวคิดเชิงคํานวณตามมาตรฐานสากล IT Specialist: Computational Thinking เป็นจุดเริ่มต้น สําหรับผู้ที่ต้องการศึกษาศาสตร์ด้านวิทยาการคอมพิวเตอร์ (Computer Science) โดยเริ่มต้นจากหัวข้อต่าง ๆ ที่ควรรู้ เช่น ระบบพื้นฐานทางคอมพิวเตอร์ จนนําไปสู่หัวข้อที่เป็นนามธรรมมากขึ้น เช่น ความซับซ้อนของอัลกอริทึม ความสามารถในการ คํานวณของคอมพิวเตอร์ ตลอดจนครอบคลุมแนวคิดพื้นฐานของการออกแบบและสรรสร้างเครื่องจักร (Machine) สําหรับ การประมวลผล เรียนรู้ระบบวิศวกรรมซอฟต์แวร์ (Software Engineering) การจัดการข้อมูล (Data Organization) ปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence) และพื้นฐานทางทฤษฎีของวิทยาการคอมพิวเตอร์ รวมถึง "หลักแนวความคิด 7 ประการ (Seven Big Ideas)" ซึ่งเป็นหลักการสําคัญในทางวิทยาการคํานวณ ไม่ว่าจะเป็น การออกแบบอัลกอริทึม (Algorithms) การคิดเชิงนามธรรม (Abstraction) ความคิดสร้างสรรค์ (Creativity) ข้อมูล (Data) การเขียนโปรแกรม (Programming) อินเทอร์เน็ต (Internet) และผลกระทบ (Impact) โดยองค์ความรู้เหล่านี้จะช่วยให้เข้าใจสังคมของนัก เทคโนโลยี อันเป็นรากฐานสําคัญสําหรับความก้าวหน้าทางวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีในอนาคต
ระยะเวลา 12 ชั่วโมง
อบรม 2 วัน | 9.00 น. - 16.00 น.
ระดับ Intermediate
ระดับความรู้ขั้นปานกลาง
ราคา
8,000 บาท
ตารางอบรม
Onsite Online Hybrid Confirm29-30 เมษายน 2567 ลงทะเบียนรอบนี้
24-25 มิถุนายน 2567 ลงทะเบียนรอบนี้
เนื้อหาการอบรม
- การจัดเก็บข้อมูล (Data Storage)
- ข้อมูล (Data) คืออะไร
- บิต (Bit) และ ไบต์ (Byte)
- กระบวนการบูลีน (Boolean Operations)
- ประตูสัญญาณตรรกะ (Logic Gate)
- Flip-Flop Circuit
- ระบบเลขฐานสอง เลขฐานสิบ และเลขฐานสิบหก
- การแปลงข้อมูลเป็นบิตด้วยรหัส ASCII และรหัส Unicode
- ข้อมูลกับการเขียนโปรแกรม
- การจัดการกับข้อมูล (Data Manipulation)
- คณิตศาสตร์ (Arithmetic) และตรรกศาสตร์ (Logic)
- Circular Shift, Logical Shift และ Arithmetic Shift
- โครงสร้างตรรกะทางการเขียนโปรแกรม
- การใช้ตรรกะทางการเขียนโปรแกรมจัดการกับข้อมูล
- อัลกอริทึม (Algorithm)
- อัลกอริทึม คืออะไร
- การแสดงกระบวนการทํางานอัลกอริทึมด้วย Primitive และ Pseudocode
- อัลกอริทึม เกิดขึ้นได้อย่างไร
- ศิลปะในการแก้ไขปัญหา (The Art of Problem Solving)
- โครงสร้างการทําซ้ํา (Iterative Structures)
- โครงสร้างการเวียนเกิด (Recursive Structures)
- ภาษาโปรแกรมคอมพิวเตอร์ (Programming Languages)
- ที่มาของภาษาโปรแกรมคอมพิวเตอร์
- แนวคิดของการเขียนโปรแกรม
- ตัวแปร และชนิดของข้อมูล (Variables and Data Types)
- โครงสร้างข้อมูล (Data Structure)
- ค่าคงที่ (Constants/ Literals)
- การ Assignment Statements
- การ Control Statements
- การ Comment
- ฟังก์ชัน (Function)
- การเขียนโปรแกรมเชิงวัตถุ (Object-Oriented Programming)
- วิศวกรรมซอฟต์แวร์ (Software Engineering)
- วิศวกรรมซอฟต์แวร์ คืออะไร
- หลักการ Software Life Cycle
- หลักการ Modularity
- การออกแบบกระบวนการทางวิศวกรรมซอฟต์แวร์ (Dataflow Diagram, Use Case Diagram)
- การทดสอบประสิทธิภาพซอฟต์แวร์รูปแบบ Software Testing และ Automated Testing
- ความสําคัญของการสร้างเอกสาร (Document) ของซอฟต์แวร์
- ความสําคัญของการพัฒนาระบบ Human Machine Interface (HMI)
- Data Abstractions
- โครงสร้างพื้นฐานของข้อมูล (Basic Data Structures)
- Arrays และ Aggregates
- Lists Stacks และ Queues
- โครงสร้างข้อมูลต้นไม้ (Tree)
- คลาส (Classes) และวัตถุ (Objects)
- แบบจําลองเชิงนามธรรม (Abstract Models)
- ระบบฐานข้อมูล (Database System)
- พื้นฐานของระบบฐานข้อมูล
- แบบจําลองข้อมูลเชิงสัมพันธ์ (Relational Data Model)
- SQL
- ฐานข้อมูลเชิงวัตถุ (Object Oriented Database)
- โครงสร้างไฟล์ (File Structures)
- เหมืองข้อมูล (Data Mining)
- ผลกระทบทางเทคโนโลยีฐานข้อมูล (Social Impact of Database Technology)
- ปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence)
- ปัญญา (Intelligence) และเครื่องจักร (Machines)
- การรับรู้ (Perception)
- การให้เหตุผล (Reasoning)
- ทฤษฎีการคํานวณ (Theory of Computation)
- ฟังก์ชันและการคํานวณ (Functions and their Computation)
- เครื่องจักรทัวริง (Turing Machine)
- Universal Programming Languages
- ความซับซ้อนของปัญหา (Complexity of Problems)