Data Analytics (อบรมพร้อมสอบ)

เนื้อหาการอบรม

• พื้นฐานของข้อมูล
  • แนวคิดและนิยามของข้อมูล
  • ชนิดตัวแปรพื้นฐาน (Boolean, numeric, string)
  • โครงสร้างพื้นฐานที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูล (Tables, rows, columns, lists)
  • หมวดหมู่ของข้อมูล (Qualitative, quantitative, structured, unstructured, metadata, big data)
• การจัดการข้อมูล
  • นำเข้า จัดเก็บ และส่งออกข้อมูล
  • การทำความสะอาดข้อมูล
  • การจัดเรียงข้อมูล
  • การรวมข้อมูล
• การวิเคราะห์ข้อมูล
  • อธิบายและแยกแยะประเภทของการวิเคราะห์ข้อมูลต่อไปนี้ Descriptive analysis, diagnostic analysis, hypothesis testing, predictive analysis, prescriptive analysis
  • อธิบายและแยกแยะระหว่างการรวมข้อมูลและการชี้แจงข้อมูล
  • อธิบายและแยกแยะระหว่างการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจ
  • ประเมินและอธิบายผลการวิเคราะห์ข้อมูล
  • อธิบายบทบาทของปัญญาประดิษฐ์ในการวิเคราะห์ข้อมูล
• ภาพข้อมูล และการสื่อสารข้อมูล
  • รายงานข้อมูล
  • สร้างภาพจากข้อมูล
  • หาข้อสรุปจากการมองภาพข้อมูล
• แนวทางปฏิบัติด้านการวิเคราะห์อย่างมีความรับผิดชอบ
  • อธิบายกฎหมายความเป็นส่วนตัวของข้อมูลและแนวทางปฏิบัติที่ดี
  • อธิบายแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสําหรับการจัดการข้อมูลอย่างมีความรับผิดชอบ
  • ประเภทของอคติที่มีผลต่อการรวบรวมและการตีความข้อมูล