การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจ
ค้นพบข้อมูลเชิงลึกและตัดสินใจเชิงธุรกิจอย่างแม่นยำด้วย Micro-Credential ด้าน Exploratory Data Analysis (EDA) ฝึกใช้เทคนิคสถิติและการสร้าง data visualization ให้อ่านและตีความข้อมูลอย่างชัดเจน มองเห็นแนวโน้มและปัญหาได้ตั้งแต่ขั้นแรก เสริมทักษะการนำเสนอข้อมูลธุรกิจในรูปแบบที่เข้าใจง่ายและน่าสนใจ
ไม่จำกัดระยะเวลาส่งงาน
เลือกส่งผลงานในวันและเวลาที่คุณสะดวกที่สุด
เรียนรู้ด้วยตนเอง
เรียนรู้อย่างอิสระ ยืดหยุ่น ปรับได้ตามชีวิตจริง
ส่งงานซ้ำได้ 2 ครั้ง
รับคำแนะนำจากผู้เชี่ยวชาญเพื่อพัฒนาผลงาน
ความสามารถ
ผู้เรียนสามารถสรุปลักษณะของชุดข้อมูลที่มีหลายตัวแปรโดยใช้วิธีสถิติและการสร้างภาพข้อมูลได้
ฉันจะพัฒนาความสามารถนี้อย่างไร ?
ผู้เรียนสามารถสรุปลักษณะของชุดข้อมูลได้โดยการใช้วิธีทางสถิติแบบหนึ่งตัวแปร หลายตัวแปร และแบบไม่กราฟิก พร้อมกับเทคนิคการแสดงข้อมูลที่เหมาะสม.
ภาพรวมวิธีการพัฒนาความสามารถ
การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจ (Exploratory Data Analysis - EDA) ประกอบด้วยขั้นตอนพื้นฐานดังนี้:
ขั้นตอนที่ 1: การรวบรวมข้อมูล (Data Acquisition)
ขั้นตอนที่ 2: การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจ (Exploratory Data Analysis - EDA)
ขั้นตอนที่ 3: การวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analysis)
ขั้นตอนที่ 4: การแสดงผลข้อมูล (Data Visualization)
ฉันจะได้รับการรับรองอย่างไร ?
ผู้เรียนแสดงให้เห็นถึงความสามารถในการวิเคราะห์ข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยการสำรวจชุดข้อมูลด้วยเทคนิคการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจ (EDA), นำเสนอข้อมูลเชิงลึกจากสิ่งที่ค้นพบ และจัดทำเอกสารกระบวนการทำงานของคุณ
-
แสดงเนื้อหาพร้อมใช้เป็นภาษาอังกฤษ
-
ไม่จำกัดจำนวนการเข้าถึงสรุปแนวทางพัฒนาความสามารถ
-
2 สิทธิ์ส่งงานเพื่อรับรองความสามารถ
-
คำแนะนำสำหรับคุณโดยเฉพาะ
-
Digital Badge
-
แชร์ผ่านสื่อออนไลน์ได้
หน่วยการเรียนรู้จะมาในเร็วๆ นี้
ในขณะนี้ Micro-Credential นี้สามารถใช้ได้เฉพาะกับแผนการรับรองเท่านั้น
สิ่งที่ผู้เรียนจะได้รับ
Digital Badge
การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจ
ออกโดย มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าธนบุรี (KMUTT) หลังจากผ่านการรับรอง Micro - credential
- แสดงหลักฐานความสามารถจริงของคุณ
- คำรับรองความสามารถจากผู้ประเมิน
- รับรองโดยผู้เชี่ยวชาญทางการศึกษา หรือจากอุตสาหกรรม
Micro-Credential นี้สำหรับใครบ้าง ?
- Students pursuing degrees in data science, statistics, or related fields.
- Individuals who want to transition into a data-related career.
- Anyone who…
- is looking for skill to build a strong foundation in data analysis techniques.
- want to improve their data interpretation and presentation skills.
ผู้พัฒนา Micro-Credential นี้
ผศ. ดร. สุธาทิพย์ มณีวงศ์วัฒนา
ผู้อำนวยการสำนักหอสมุด และอาจารย์ประจำภาควิชาวิศวกรรมคอมพิวเตอร์ คณะวิศวกรรมศาสตร์
ความเชี่ยวชาญ/ ประสบการณ์:
- หัวหน้าโครงการเชื่อมโยงและวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อการพยากรณ์ไก่วิการโรคของบริษัทในอุตสาหกรรมอาหาร
- ที่ปรึกษาโครงการพัฒนาระบบห้องสมุดอัตโนมัติ (KMUTT-LM) ในโมดูล LM-Recommendation