ก้าวแรกสู่ Data Science ครบจบในที่เดียว !
หลักสูตรการวิเคราะห์ข้อมูลผ่านเครื่องมือ pandas และ AI (GitHub Copilot) สำหรับผู้เริ่มต้นหรือไม่มีพื้นฐาน Python)

ทำไมคุณควรเรียนคอร์สนี้

• ความรู้และเครื่องมือแน่นแบบจัดเต็ม – ให้คุณได้เรียนรู้เครื่องมือและเทคนิคในการใช้งาน pandas เพื่อวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analysis) และจัดการข้อมูลใหญ่ (Big Data) แบบครบถ้วน
• เน้นเรียนแบบประยุกต์ใช้งาน – ช่วยให้คุณพัฒนาทักษะการวิเคราะห์ข้อมูลอย่างมืออาชีพ และใช้งานโมเดลทางสถิติแบบ Predictive หรือการแบ่งกลุ่มลูกค้าหรือผลิตภัณฑ์ได้
• เน้นเรียนแบบลงมือทำ นำไป Apply กับงานตัวเองได้ – ได้ลงทำโปรเจคด้วยข้อมูลตนเอง หรือข้อมูลจากสถาบัน รับรองการนำไปปรับใช้กับการทำงานและชุดข้อมูลของตนเองได้ทันที
• ใช้งาน AI Coding Assistant เป็น – เรียนรู้เทคนิคการเขียนคำสั่งและออกแบบการทำงานให้ AI เข้าใจชุดข้อมูลและช่วยเขียนโค้ดแทนได้ผ่าน Copilot
• เรียนสดที่สถาบัน พร้อมบันทึกเทปการสอน – สามารถปรึกษาเรื่องการทำโปรเจคผ่าน 1:1 Coaching และได้รับคำตอบจากทุกคำถามได้ทันที พร้อมทั้งกลับมาทบทวนได้ตลอด 6 เดือน
• ไม่จำเป็นต้องมีพื้นฐานก็สามารถเรียนได้ – ไม่จำเป็นต้องมีพื้นฐาน Analytics และ Python ก็สามารถเรียนได้ แถมรับหลักสูตร e-learning เพื่อปรับพื้นฐานก่อนเข้าเรียน ฟรี!

• ผู้ที่ต้องการเครื่องมือที่ช่วยลดภาระงานในการจัดการข้อมูล Clean ข้อมูล และวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อค้นหา Insight เช่น นักวิเคราะห์ข้อมูลระดับเริ่มต้น (Junior Data Analyst) นักวิเคราะห์ธุรกิจ (Business Analyst) และนักวิจัย (Researcher) เป็นต้น
• ผู้ที่ทำงานกับข้อมูล และยังมีความกังวลว่า Python จะมีความซับซ้อนหรือใช้เวลาเรียนนานเกินไป
• ผู้ที่กำลังมองหาโอกาสในการ Transform ตัวเองเข้าสู่บทบาท Data Scientist หรือ Big Data Analyst
• ผู้ที่สนใจการนำ AI มาประยุกต์ใช้เพื่อลดภาระงาน
• ผู้ที่ต้องการเรียนรู้ Machine Learning และ Predictive model เบื้องต้น
• นิสิต นักศึกษา หรือผู้สนใจทั่วไป ที่อยากเรียนรู้การวิเคราะห์ข้อมูลด้วย pandas

• ไม่จำเป็นต้องมีพื้นฐาน Excel
• ควรมีพื้นฐาน Analytics เบื้องต้น (หากไม่มีพื้นฐาน ทางสถาบันมีหลักสูตร Data Analytics Foundation ให้เรียนฟรีเพื่อปรับพื้นฐานก่อน)

หากใช้ Excel เป็นอยู่แล้ว ยังต้องเรียน Pandas เพิ่มหรือไม่ ?

• Excel มีข้อจำกัดในการเปิดไฟล์ข้อมูลขนาดใหญ่
• Excel จำเป็นต้องผูกสูตรซับซ้อน ถ้าต้องรวมข้อมูลจากหลายไฟล์หรือหลายแหล่ง
• การผูกสูตรและจัดการข้อมูลที่มีความซับซ้อนมากขึ้น มักยุ่งเหยิงและมีโอกาสผิดพลาดเกิดขึ้นได้สูง
• การ Clean ข้อมูลซ้ำ ๆ อาจจำไม่ได้ว่าต้องทำอะไรไปบ้าง จะให้ทำใหม่ก็อาจจะไม่เหมือนเดิม
• การวิเคราะห์ข้อมูลเดิม ๆ ทุกเดือนจะกลายเป็นงาน Routine ซ้ำ ๆ ที่คุณอาจต้องทำงานเพิ่มและผูกสูตรใหม่ทุกครั้งไป

แล้ว Pandas ดีอย่างไร ?

pandas เป็น Library ของภาษา Python ที่ได้รับความนิยมที่สุดในยุคนี้ การเรียนรู้ pandas จึงมีความสำคัญมากและเปรียบเสมือนเป็น “ก.ไก่ของการวิเคราะห์ข้อมูล” หรือ “ก้าวแรกของการเป็น Data Scientist” ด้วยความสามารถที่มากมายของ pandas เช่น

• การนำเข้าข้อมูลจากหลากหลายแหล่ง เช่น CSV, Excel, SQL database, และ API
• การจัดรูปแบบข้อมูลในรูปแบบตาราง (DataFrame)
• การประมวลผลและการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ระดับ Big Data ได้
• สามารถนำไปประยุกต์ใช้เพื่อลดเวลาการทำงานที่ซ้ำซ้อนได้
• สามารถทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นในฉบับที่ Excel ยังทำให้ไม่ได้