บรรยากาศการฟังบรรยาย
ช่วงนี้จะเน้นปูพื้นแนวคิดให้เห็นภาพรวมชัดก่อนลงมือทำจริง ทำให้ตามเนื้อหาได้ง่ายขึ้น
CBTU PROGRAM HUB
Mini Data Science
หลักสูตรประกาศนียบัตรระยะสั้น วิทยาการข้อมูล สำหรับผู้ที่ต้องการยกระดับความรู้ความสามารถด้าน Data Science, Machine Learning, Advanced Analytics, Data Engineering และ Business Deployment เพื่อนำไปใช้งานจริง
ตลอด 17 สัปดาห์ใน 5 เดือน คุณจะได้เรียนแบบ Hybrid Learning ทั้ง onsite และ online พร้อม assignment และ lab ปฏิบัติ อีกทั้งมี VDO ให้ทบทวนย้อนหลังได้ เพื่อให้เรียนได้สะดวกขึ้นและพัฒนา data project ที่ใช้งานได้จริง
17 สัปดาห์5 เดือนเรียนวันเสาร์Hybrid LearningVDO ย้อนหลังได้สอบ TPQI ฟรี
pipeline flow
Raw Data
s1
Raw Data
s2
Preparation
s3
Feature Ext
s4
Modeling
s5
Insight
ops metrics
rows/min
12,040
quality
94.1%
risk
moderate
fps
22
business insight
recommendation
Prioritize Segment B follow-up this week to improve conversion efficiency by 9-12%.
Pain Point
มีข้อมูลเต็มมือ แต่ยังไม่รู้วิธีดึงคุณค่าออกมาใช่ไหม?
หลักสูตรนี้ถูกออกแบบมาสำหรับคนที่มีข้อมูล แต่ยังขาดทักษะการวิเคราะห์และสร้างโมเดล เพื่อเปลี่ยนข้อมูลให้กลายเป็น insight ที่นำไปตัดสินใจได้จริง
มีข้อมูลในองค์กรจำนวนมาก แต่ยังไม่รู้จะวิเคราะห์อย่างไรให้ได้ insight จริง
ใช้ Excel อยู่แล้ว แต่อยากก้าวไปสู่ Machine Learning และ Predictive Analytics
ได้ยินคำว่า Data Science, ML, BI แต่ยังไม่เห็นภาพการนำไปใช้งานจริงในองค์กร
อยากเรียน Data Science แบบมีโครงสร้าง ลงมือปฏิบัติ โดยไม่ต้องพื้นฐาน coding หนัก
Learning Atmosphere
ตัวอย่างบรรยากาศการเรียนที่ผู้เรียนจะได้เจอในคลาสจริง
เราเน้นทั้งการฟังบรรยาย การทำงานร่วมกัน และการเรียนออนไลน์ เพื่อให้ผู้เรียนตามเนื้อหาได้ต่อเนื่องและนำไปใช้งานจริงได้
บรรยากาศการเรียนเป็นกลุ่ม
ผู้เรียนได้คุย แลกเปลี่ยน และช่วยกันคิดโจทย์ ทำให้คลาสมีพลังและเรียนสนุกมากขึ้น
บรรยากาศการเรียนออนไลน์
นอกห้องเรียน ผู้เรียนยังต่อยอดการเรียนผ่านออนไลน์ได้ต่อเนื่อง ทั้งทบทวนเนื้อหาและติดตามงานที่ได้รับมอบหมาย
Video Highlights
ไฮไลต์วิดีโอจากหลักสูตร
คลิปชุดนี้ช่วยให้เห็นภาพทั้งเนื้อหาหลักสูตร ผลงานผู้เรียน และ feedback หลังการอบรมในมุมที่จับต้องได้
แนะนำหลักสูตร
ภาพรวมโปรแกรมและแนวทางการเรียนจากผู้สอน
ผลงานจากการอบรมของผู้เรียน
ตัวอย่างแนวทางการนำความรู้จากคลาสไปต่อยอดเป็นผลงานจริง
ความรู้สึกจากผู้ผ่านการอบรม
เสียงสะท้อนจากผู้เรียนหลังจบหลักสูตร
Explore Routes
เข้าแต่ละหน้าหลักของเว็บไซต์ได้จากหน้าแรกทันที
ถ้าต้องการดูโครงหลักสูตร รายละเอียดการสมัคร รุ่น หรือหน้าแสดงผลงาน สามารถกดจากการ์ดด้านล่างได้เลย
เกี่ยวกับ CBTU
ดูว่าหน่วยงาน CBTU คือใคร สังกัดที่ใด และมีบทบาทอย่างไรต่อโปรแกรมนี้
หลักสูตร
ดูโครงสร้าง 7 modules 17 สัปดาห์ พร้อม weekly schedule และผลลัพธ์การเรียน
สถานที่
ดูสถานที่จัดอบรม รูปแบบ onsite และ online และสัปดาห์ที่ใช้แต่ละรูปแบบ
สถานะการรับสมัคร
ดูสถานะรุ่น 10 และลงทะเบียนความสนใจสำหรับรุ่น 11 ปีหน้า
รุ่น
ดูโครงหน้าสำหรับ archive และสถานะรุ่นที่จะเปิดในลำดับถัดไป
ผลงาน
ดูหน้า placeholder สำหรับ project gallery ที่จะเปิดเมื่อมีผลงานจริงพร้อมเผยแพร่
เหมาะกับใคร
คนทำงานทั่วไปที่ต้องการ Upskill
เรียนรู้ Data Science และ Machine Learning เพื่อนำไปใช้งานจริงในองค์กร
นักวิเคราะห์และทีมข้อมูล
ต่อยอดทักษะการวิเคราะห์ข้อมูลจาก Excel/SQL สู่ Machine Learning
นักการตลาดและทีมปฏิบัติการ
สร้างระบบวิเคราะห์ข้อมูลเชิงพยากรณ์และ BI Dashboard สำหรับการตัดสินใจ
เจ้าของธุรกิจและผู้บริหาร
เข้าใจการนำ Data Science ไปใช้เพิ่มศักยภาพการแข่งขันขององค์กร
นักวิจัยและอาจารย์
นำ Data Science, LLM และ Machine Learning ไปประยุกต์กับงานวิชาการ
ผู้ต้องการเปลี่ยนสายงาน
สร้างพื้นฐาน Data Science ที่แข็งแกร่งเพื่อเข้าสู่ตลาดงานด้านข้อมูล
ภาพรวมหลักสูตร
Module 1
Introduction to Data Science & Machine Learning
สัปดาห์ 1-2
- Data Science Foundations
- Problem Framing
- Basic Python + AI on Colab
Module 2
Supervised Learning
สัปดาห์ 3-6
- Regression & Classification
- Gradient Descent and Optimization
- Model Evaluation & Tuning
Module 3
Unsupervised Learning
สัปดาห์ 7-8
- Clustering
- Dimensionality Reduction
- Insight Interpretation
Module 4
Advanced Analytics
สัปดาห์ 9-10
- Time Series Forecasting
- ARIMA & LSTM
- LLM for Text Analytics
Module 5
Data Engineering
สัปดาห์ 11-12
- Data Preprocessing
- Feature Engineering
- Data Pipeline (SQL/Hadoop/Spark)
Module 6
Business Intelligence
สัปดาห์ 13-15
- Dashboard Design
- KPI-Linked Reporting
- Technical Integration + Proposal Workshop
Module 7
Business Deployment
สัปดาห์ 16-17
- Business Understanding
- Deployment Workshop
- Final Project Presentation
Capstone Outcome
จบหลักสูตรด้วย Data Project และโมเดลที่พร้อมนำเสนอเป็น Portfolio
Predictive Analytics
Time Series Forecasting
LLM Text Analytics
Business Intelligence Dashboard
สิ่งที่คุณจะส่งมอบ
Data Project พร้อม documentation ที่ชัดเจน
Machine Learning Model ที่ผ่านการ evaluate และ validate
BI Dashboard หรือ report ที่นำไปใช้ตัดสินใจได้จริง
Portfolio summary พร้อมใบประกาศนียบัตรและสิทธิสอบ TPQI
คำถามที่พบบ่อย
คำถามที่คนสนใจหลักสูตรมักถามก่อนตัดสินใจ
ไม่มีพื้นฐาน coding เรียนได้ไหม?
ได้ หลักสูตรนี้เริ่มจากพื้นฐาน Data Science และ Python สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล ไม่จำเป็นต้องมีประสบการณ์ programming มาก่อน
จัดที่ไหน?
สถานที่จัดอบรมจะแจ้งเป็นครั้ง ๆ ตามความเหมาะสม โดยหลักจะจัดที่คณะวิศวกรรมศาสตร์ มหาวิทยาลัยมหิดล ศาลายา จ.นครปฐม, KX หรือโรงแรม SD Avenue ปิ่นเกล้า และจะประกาศเป็นครั้ง ๆ ตามความเหมาะสมของแต่ละ session
ต่างจากหลักสูตร Data Science ทั่วไปอย่างไร?
หลักสูตรนี้เน้น project-based learning แบบ Hybrid Learning เรียนได้ทั้ง onsite และ online มี VDO สำหรับทบทวนย้อนหลัง ใช้ข้อมูลจริงในการฝึกปฏิบัติ และมุ่งผลลัพธ์ที่นำไปใช้งานได้จริง
เรียนแล้วได้ทำโปรเจกต์จริงไหม?
ได้ ทุก module มี assignment และ lab ปฏิบัติ และจบด้วย final project ที่นำเสนอต่อคณะกรรมการ
จบแล้วได้อะไร?
ได้รับใบประกาศนียบัตร และสิทธิ์เข้าสอบประเมินคุณวุฒิ TPQI ฟรี รวมถึง portfolio ที่แสดงทักษะ Data Science จริง
Admission Update
รุ่น 10 ปิดรับแล้วและกำลังจะเริ่มเรียน ตอนนี้เปิดลงทะเบียนความสนใจรุ่น 11 สำหรับปีหน้า
โปรแกรมดำเนินการมาแล้ว 10 รุ่น หากต้องการเข้าร่วมรุ่นถัดไป สามารถลงทะเบียนความสนใจล่วงหน้าไว้ได้ทันทีที่หน้า apply