Data Engineering and Machine Learning with RapidMiner รุ่นที่ 8

วันที่ 18 - 19 พฤศจิกายน 2021

หลักการและเหตุผล

ในยุคที่ข้อมูลมีความสำคัญ มีความหลากหลาย และมีจำนวนมาก องค์กรต้องการการวิเคราะห์ข้อมูลที่สามารถนำไปต่อยอดในเชิงธุรกิจ อุตสาหกรรม หรืองานวิจัยได้อย่างมีคุณค่า จึงทำให้ Data Science หรือวิทยาการข้อมูล เป็นสาขาที่ได้รับความสนใจในหลากหลายภาคส่วน และ Data Mining หรือการทำเหมืองข้อมูลก็ถือว่าเป็นทักษะสำคัญที่ Data Scientist จำเป็นต้องมี

• ดำเนินการสอนโดย ผศ.ดร.โษฑศ์รัตต ธรรมบุษดี มหาวิทยาลัยมหิดล และ RapidMiner Certified Analyst

  วัตถุประสงค์

  1. 1. ผู้เข้าอบรมเข้าใจหลักการและกระบวนการการวิเคราะห์ข้อมูลในรูปแบบ Data Science
     2. ผู้อบรมเข้าใจประเภทของการวิเคราะห์ข้อมูลแบบต่าง ๆ และเข้าใจหลักการตั้งโจทย์ด้าน Data Science จาก ปัญหาทางธุรกิจ และฝึกปฏิบัติด้วย Data Science Canvas
     3. ผู้อบรมเข้าใจกระบวนการที่สำคัญของ Data Engineering และฝึกปฏิบัติด้วยโปรแกรม RapidMiner Studio
     4. ผู้อบรมเข้าใจหลักการสำคัญของ Machine Learning ในการจำแนกข้อมูล (Classification) การวิเคราะห์ข้อมูลเชขิงตัวเลข (Regression) การจำแนกข้อมูล (Clustering) การวิเคราะห์ข้อมูลผิดปกติ (Outlier analysis) และฝึกปฏิบัติด้วยโปรแกรม RapidMiner Studio
     5. ผู้อบรมสามารถสร้าง Flow ของการวิเคราะห์ข้อมูลขั้นสูงได้โดยไม่ต้องเขียนโค้ดด้วยโปรแกรม RapidMiner Studio
     6. ผู้อบรมสามารถนำโมเดลที่สร้างมาหาทางเลือกที่ดีที่สุดได้ (Prescriptive Analytics)

  หลักสูตรนี้เหมาะกับใครบ้าง

  • ผู้ใช้งานทั่วไป
  • ผู้ที่ต้องการเริ่มต้นเรียนรู้ด้าน Data Science 
  • ผู้ที่ต้องการเรียนรู้และเข้าใจกระบวนการด้าน Data Scince ขั้นพื้นฐานจนถึงขั้นสูง
  • ผู้ที่ต้องการใช้โปรแกรม RapidMiner ไปต่อยอดในกระบวนการทำงาน

  ความรู้พื้นฐาน

  ไม่ต้องมีความรู้พื้นฐาน

                                                                                      

  วันที่ 18 - 19 พฤศจิกายน 2021

  เวลา 9:00-16:00 น. ( 12 ชั่วโมง)

                                                                                      

   

  

  3,625 บาท (ออนไลน์)
  

                                                                                      

  สถานที่ 

  
  

  

   
                                                                                      

  กำหนดการ 

  วันที่	เวลา	หัวข้อ
  วันที่ 1	9.00 - 12.00	Module 1: Intro to Data Science and Data Analytics Types Data Science Essential Data Mining Process Data Analytics Types Data and Data Type Module 2: Data Science Business Canvas
  		Perceptron and Neural Network Convolution Neural Network CNN architecture Train CNN
  วันที่ 2	9.00 - 16.00	Module 3: Data Engineering Concepts and Workshop with RapidMiner Studio Data Engineering Concepts Introduction to RapidMiner Studio Data Ingestion Data Blending Missing Values Handling Data Transformation Data Joining Data Cleansing Aggregation & Pivoting Features generation Introduction to TurboPrep
  	13.00 - 16.00	Module 4: Machine Learning Concepts with RapidMiner Studio Predictive Modeling and Performance Measurements Decision Tree K-Nearest Neighbors Naïve Bayes Linear Regression Logistics Regression Neural Network Random Forests Performance Measurements Data Rebalancing Outlier Detection Clustering Module 5: Advanced Process Flow Macro Subprocess and Condition branching Looping Parameter Tuning Remember & Recall Module 6 : Prescriptive Analytics

                                                                                                                      

  ***ผู้เข้าอบรมต้องนำแล็ปท็อปส่วนตัวมาในวันอบรม***

  ***ใบเสร็จออกในนามคณะวิศวกรรมศาสตร์ มหาวิทยาลัยมหิดล***

  https://www.datalentteam.com/rapidminergen8/

  
  

  สอบถามรายละเอียดเพิ่มเติมได้ที่

  Email : Datalentteam@gmail.com

  Facebook : Datalent Team 

  Tel : 097-1135975 (คุณบอย)