Discount shortcut onipadv2 de49231644abee99f0b8dbe7f8aa4111763c2bb290b73b72e67be6ab983a026c
Email promo 300 button
2,490 บาท

สามารถเรียนที่ไหน เมื่อไหร่ก็ได้ตลอดชีพ

เนื้อหาทั้งหมด 19 วิดีโอ ความยาวรวมกัน 4 ชั่วโมง 13 นาที

มีประกาศนียบัตร

มีไฟล์ให้ดาวน์โหลด

แบบทดสอบทั้งหมด 1 แบบทดสอบ

สอนตั้งแต่การติดตั้งโปรแกรม ไปจนถึงสามารถทำนายข้อมูลที่เป็น Time Series ได้

มี Workshop กับข้อมูลจริง เพื่อให้อธิบายได้เห็นภาพมากยิ่งขึ้น

สอนโดย เจ้าของแฟนเพจ "Opensource Stat Data Mining" ผู้เชี่ยวชาญในการวิเคราะห์ข้อมูล สถิติ และ Data Mining มีประสบการณ์การสอนด้านการวิเคราะห์ข้อมูล มากว่า 10 ปี

2,490 บาท

สามารถเรียนที่ไหน เมื่อไหร่ก็ได้ตลอดชีพ

เนื้อหาทั้งหมด 19 วิดีโอ ความยาวรวมกัน 4 ชั่วโมง 13 นาที

มีประกาศนียบัตร

มีไฟล์ให้ดาวน์โหลด

แบบทดสอบทั้งหมด 1 แบบทดสอบ

สอนตั้งแต่การติดตั้งโปรแกรม ไปจนถึงสามารถทำนายข้อมูลที่เป็น Time Series ได้

มี Workshop กับข้อมูลจริง เพื่อให้อธิบายได้เห็นภาพมากยิ่งขึ้น

สอนโดย เจ้าของแฟนเพจ "Opensource Stat Data Mining" ผู้เชี่ยวชาญในการวิเคราะห์ข้อมูล สถิติ และ Data Mining มีประสบการณ์การสอนด้านการวิเคราะห์ข้อมูล มากว่า 10 ปี

ผู้สอน

ดร.อมรเทพ ทองชิว

4.7 คะแนนเฉลี่ย

249 รีวิว

18 คอร์ส

  • นักวิจัยข้อมูล บริหารโครงการวิจัยขนาดใหญ่ มีความเชี่ยวชาญในการวิเคราะห์ข้อมูล สถิติ และดาต้าไมนิง
  • วิทยากรด้านการวิเคราะห์ข้อมูล สอนมามากกว่า 15 ปี ด้วยภาษา R, Python, RapidMiner หรือ PowerBI Desktop ให้กับมหาวิทยาลัยหลายแห่ง บริษัทเอกชนขนาดใหญ่ และหน่วยงานภาครัฐต่าง ๆ
  • เจ้าของ Facebook Page: Opensource Stat Data Mining

คำอธิบายคอร์สออนไลน์
เรียนรู้การทำนายข้อมูลธุรกิจ, อุตสาหกรรม, ราคาหุ้น, ค่าฝุ่น PM2.5 และข้อมูลอนุกรมเวลาต่าง ๆ ตั้งแต่พื้นฐานจนได้ผลการทำนายไว้ใช้งาน 
โดยมีเนื้อหาหลักของคอร์ส ดังนี้
- ความรู้เบื้องต้นด้าน Time Series Analysis
- การติดตั้ง Python และ Anaconda Jupyter Notebook
- การสร้าง Environment และติดตั้ง Modules
- การเปิดไฟล์และเข้าถึงข้อมูลประเภทต่าง ๆ เช่น Excel, csv, ข้อมูลที่อยู่บนเว็บไซต์ หรือข้อมูลหุ้น
- การจัดเตรียมข้อมูลและจัดรูปแบบให้เป็นอนุกรมเวลา
- การใช้งานสถิติสำหรับวิเคราะห์ข้อมูลพื้นฐาน เช่น Subsampling, Groupby, Rolling และ Expanding
- การทำ Moving Average & Weighted Moving Average
- สร้าง Model ทำนายอนุกรมเวลาด้วย Holt & Winters
- สร้าง Model ทำนายอนุกรมเวลาด้วย Auto ARIMA
- สร้าง Model ทำนายอนุกรมเวลาด้วย Deep Learning (RNN & LSTM)
- Workshop กับข้อมูลจริง เช่น ข้อมูลการใช้ไฟฟ้า, ข้อมูลฝุ่น PM2.5 และการทำนายราคาปิดของหุ้นใน Set index

ใครควรเรียนคอร์สนี้
ผู้ที่ต้องการวิเคราะห์ข้อมูลธุรกิจ หรือผู้ที่เกี่ยวข้องกับการพยากรณ์ข้อมูลทางการเงิน รวมถึงผู้ที่สนใจ Time Series Modeling และ Deep Learning Modeling ด้วยภาษา Python

ประโยชน์ที่จะได้รับจากการเรียนคอร์สนี้
- ผู้อบรมสามารถติดตั้งโปรแกรม Python ไว้ใช้งานได้
- ผู้อบรมสามารถนำเข้าไฟล์ประเภทต่าง ๆ ด้วย Python ได้ 
- ผู้อบรมสามารถจัดเตรียมข้อมูลอนุกรมเวลาด้วย Python ได้
- ผู้อบรมสามารถใช้ Python วิเคราะห์ข้อมูลทางสถิติพื้นฐานได้
- ผู้อบรมสามารถสร้าง Model Time Series ได้
- ผู้อบรมสามารถทำนายข้อมูลที่เป็นอนุกรมเวลาได้ 


อ่านทั้งหมด

ผู้เรียนจะสามารถได้รับประกาศนียบัตร เมื่อผ่านเกณฑ์ด้านล่าง และสามารถตรวจสอบสถานะของประกาศนียบัตรได้จากเมนู ประกาศนียบัตรของฉัน ในเมนูคอร์สเรียนของฉัน

เกณฑ์การได้รับประกาศนียบัตร

- เรียนครบ: 100% ของคอร์ส
- ทำแบบฝึกหัดหลังเรียน ได้คะแนนตั้งแต่ 80 คะแนน ขึ้นไป

ห้องสนทนา
กรุณาลงทะเบียนเรียนคอร์สนี้เพื่อใช้งานห้องสนทนา
ดร.อมรเทพ ทองชิว

4.7 คะแนนเฉลี่ย

249 รีวิว

18 คอร์ส

  • นักวิจัยข้อมูล บริหารโครงการวิจัยขนาดใหญ่ มีความเชี่ยวชาญในการวิเคราะห์ข้อมูล สถิติ และดาต้าไมนิง
  • วิทยากรด้านการวิเคราะห์ข้อมูล สอนมามากกว่า 15 ปี ด้วยภาษา R, Python, RapidMiner หรือ PowerBI Desktop ให้กับมหาวิทยาลัยหลายแห่ง บริษัทเอกชนขนาดใหญ่ และหน่วยงานภาครัฐต่าง ๆ
  • เจ้าของ Facebook Page: Opensource Stat Data Mining
คะแนนเฉลี่ย
4.8
รายละเอียด
5 ดาว
16
4 ดาว
4
3 ดาว
0
2 ดาว
0
1 ดาว
0
รีวิวบทเรียน
Default
by สมคิด ยาเคน
Default
by Prondanai Kaskasem
Default
by กานต์พิชชา กองคนขวา
Avatar
by Suphannara Siwaratchakun
Default
by Rattanaphon Kulchusak
Default
by Chatchai Janseedar
Default
by Thaweewat Khamla
Default
by Kittipong Sangsuwan
1659177287529
by วชิระ สุรินทร์
Default
by นธี อภิเดช

คุณยืนยันการลงทะเบียนเรียนใหม่หรือไม่

กรุณากดยืนยันเพื่อชำระเงินในการลงทะเบียนเรียนใหม่ หากคุณดำเนินการลงทะเบียนเรียนใหม่แล้ว ระบบจะทำการยกเลิกเกรดก่อนหน้านั้นโดยทันที