Discount shortcut onipadv2 de49231644abee99f0b8dbe7f8aa4111763c2bb290b73b72e67be6ab983a026c
Email promo 300 button
2,700 บาท 3,290 บาท

สามารถเรียนที่ไหน เมื่อไหร่ก็ได้ตลอดชีพ

เนื้อหาทั้งหมด 63 วิดีโอ ความยาวรวมกัน 9 ชั่วโมง 42 นาที

มีประกาศนียบัตร

มีไฟล์ให้ดาวน์โหลด

แบบทดสอบทั้งหมด 2 แบบทดสอบ

หยิบ Use Case จริงของทาง Marketing มาสอน

มี Workshop ให้ทำควบคู่กันไป

สอนโดย Data Scientist จากบริษัทชั้นนำของไทย

2,700 บาท 3,290 บาท

สามารถเรียนที่ไหน เมื่อไหร่ก็ได้ตลอดชีพ

เนื้อหาทั้งหมด 63 วิดีโอ ความยาวรวมกัน 9 ชั่วโมง 42 นาที

มีประกาศนียบัตร

มีไฟล์ให้ดาวน์โหลด

แบบทดสอบทั้งหมด 2 แบบทดสอบ

หยิบ Use Case จริงของทาง Marketing มาสอน

มี Workshop ให้ทำควบคู่กันไป

สอนโดย Data Scientist จากบริษัทชั้นนำของไทย

ผู้สอน

พรพระ ชำนาญวนิชกุล

4.8 คะแนนเฉลี่ย

9 รีวิว

3 คอร์ส

  • Data Scientist ที่ บริษัท ปตท. น้ำมันและการค้าปลีก จำกัด (มหาชน) (PTTOR)
  • ผู้สอนและให้ความรู้ด้าน Data Science และ Machine Learning
  • อดีต Senior Data Scientist ที่บริษัท Ascend Group
  • อดีต Data Scientist ที่บริษัท Ascend Group
  • อดีต Data Science Instructor ที่ True Digital Academy
  • อดีต ผู้ช่วยนักวิจัยทางด้าน Data Science ให้กับ Smart Grid Research Unit (SGRU) ภาควิชาวิศวกรรมไฟฟ้า จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
  • ผ่านเข้ารอบชิงชนะเลิศโครงการ National Software Contest (NSC) 2020 ในหัวข้อ “อัลกอริทึมประหยัดพลังงานสำหรับเครื่องปรับอากาศด้วยเทคนิคการผสมผสานการเรียนรู้แบบมีผู้สอน (Supervised Learning) และการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง (Reinforcement Learning) สำหรับการจัดการพลังงานในรูปแบบอาคาร”
  • ปริญญาโท วิศวกรรมไฟฟ้า จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
  • ปริญญาตรี วิศวกรรมไฟฟ้า (เกียรตินิยมอันดับสอง) มหาวิทยาลัยมหิดล

คอร์ส Data Science for Marketing Analytics เป็นคอร์สที่พยายามจะสะท้อนให้เห็นว่าการที่เราจะทำ Use Case ทางด้าน Marketing ขึ้นมาจากข้อมูลที่เรามี ... เราจำเป็นต้องใช้สกิลหรือเทคนิคอะไรบ้าง

จุดเด่นของคอร์สที่ต่างจากคอร์สทั่วๆ ไป
1. หยิบ Use Case จริงของทาง Marketing มาสอน ซึ่งสอนทั้งภาคทฤษฎี และมี Workshop ให้ทำควบคู่กันไป
2. ได้เรียนรู้และอัพสกิลทางด้านการวิเคราะห์ข้อมูลที่หลากหลาย เพราะในชีวิตจริงเราปฏิเสธไม่ได้ว่าในการทำงานจริงเราจำเป็นต้องใช้มากกว่า 1 สกิล ซึ่งสกิลการทำ Data Analytics ที่เราจะได้เรียนกันในคอร์สนี้ได้แก่ Python, SQL, Cloud Computing อย่าง AWS
3. เทคนิคการวิเคราะห์ข้อมูลจะสอนทั้งที่เป็น Machine Learning และ ไม่ใช่ Machine Learning นั่นหมายความว่าพอเรียนจบคอร์สผู้เรียนสามารถเลือกหยิบเทคนิคไปใช้ได้ตามความเหมาะสม

สิ่งที่จะได้รับจากคอร์สนี้
1. สกิลการวิเคราะห์ข้อมูลพฤติกรรมของลูกค้าให้ตอบโจทย์ในด้าน Marketing
2. สกิลการเขียนโปรแกรมและการทำ Data Analytics ด้วยภาษา Python และ SQL
3. สกิลการใช้งาน AWS ได้แก่ Amazon S3 และ Amazon SageMaker
4. โค้ดและข้อมูลตัวอย่างที่สามารถนำไปต่อยอดได้

คอร์สนี้เหมาะกับใคร
คนที่สนใจการวิเคราะห์ข้อมูลพฤติกรมของลูกค้าให้ตอบโจทย์ในด้านของ Marketing เช่น นักเรียน นักศึกษา อาจารย์ นักการตลาด Data Analyst Data Scientist หรือบุคคลทั่วไปที่มีความสนใจในศาสตร์การวิเคราะห์ข้อมูล

ผู้เรียนจำเป็นต้องมีพื้นฐาน หรือรู้อะไรมาก่อนไหม ถึงจะสามารถเรียนคอร์สนี้ได้
1. การเขียนโปรแกรมและการทำ Data Analytics เบื้องต้นด้วยภาษา Python
2. ต้องสมัครใช้งาน Google Colab และ AWS Account (สมัครได้ฟรีทั้งหมด ในส่วนของ AWS Account จะมีรายละเอียดขั้นตอนการสมัครในคอร์สเรียน) 

อ่านทั้งหมด

ผู้เรียนจะสามารถได้รับประกาศนียบัตร เมื่อผ่านเกณฑ์ด้านล่าง และสามารถตรวจสอบสถานะของประกาศนียบัตรได้จากเมนู ประกาศนียบัตรของฉัน ในเมนูคอร์สเรียนของฉัน

เกณฑ์การได้รับประกาศนียบัตร

- เรียนครบ: 100% ของคอร์ส
- ทำแบบทดสอบหลังเรียน ได้คะเเนนตั้งเเต่ 18 คะเเนน ขึ้นไป

ห้องสนทนา
กรุณาลงทะเบียนเรียนคอร์สนี้เพื่อใช้งานห้องสนทนา
พรพระ ชำนาญวนิชกุล

4.8 คะแนนเฉลี่ย

9 รีวิว

3 คอร์ส

  • Data Scientist ที่ บริษัท ปตท. น้ำมันและการค้าปลีก จำกัด (มหาชน) (PTTOR)
  • ผู้สอนและให้ความรู้ด้าน Data Science และ Machine Learning
  • อดีต Senior Data Scientist ที่บริษัท Ascend Group
  • อดีต Data Scientist ที่บริษัท Ascend Group
  • อดีต Data Science Instructor ที่ True Digital Academy
  • อดีต ผู้ช่วยนักวิจัยทางด้าน Data Science ให้กับ Smart Grid Research Unit (SGRU) ภาควิชาวิศวกรรมไฟฟ้า จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
  • ผ่านเข้ารอบชิงชนะเลิศโครงการ National Software Contest (NSC) 2020 ในหัวข้อ “อัลกอริทึมประหยัดพลังงานสำหรับเครื่องปรับอากาศด้วยเทคนิคการผสมผสานการเรียนรู้แบบมีผู้สอน (Supervised Learning) และการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง (Reinforcement Learning) สำหรับการจัดการพลังงานในรูปแบบอาคาร”
  • ปริญญาโท วิศวกรรมไฟฟ้า จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
  • ปริญญาตรี วิศวกรรมไฟฟ้า (เกียรตินิยมอันดับสอง) มหาวิทยาลัยมหิดล
คะแนนเฉลี่ย
3.0
รายละเอียด
5 ดาว
0
4 ดาว
0
3 ดาว
1
2 ดาว
0
1 ดาว
0
รีวิวบทเรียน
Default
by pakkaya mongkolsiri
3

คุณยืนยันการลงทะเบียนเรียนใหม่หรือไม่

กรุณากดยืนยันเพื่อชำระเงินในการลงทะเบียนเรียนใหม่ หากคุณดำเนินการลงทะเบียนเรียนใหม่แล้ว ระบบจะทำการยกเลิกเกรดก่อนหน้านั้นโดยทันที