āļĢāļēāļĒāļĨāļ°āđ€āļ­āļĩāļĒāļ”āļ„āļ­āļĢāđŒāļŠ



āļ„āļ­āļĢāđŒāļŠāđ€āļĢāļĩāļĒāļ™ Data Science Research āļ­āļ­āļ™āđ„āļĨāļ™āđŒ āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āļ§āļīāļ˜āļĩāđƒāļŠāđ‰ Data Science Research āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāđƒāļ™āļĢāļđāļ›āđāļšāļšāļ•āđˆāļēāļ‡ āđ† āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ—āļģāļāļēāļĢāļ§āļīāļˆāļąāļĒāđƒāļŦāđ‰āđ„āļ”āđ‰āļ‚āđ‰āļ­āļŠāļĢāļļāļ›

āļ„āļ­āļĢāđŒāļŠāđ€āļĢāļĩāļĒāļ™ Data Science Research āļ­āļ­āļ™āđ„āļĨāļ™āđŒ āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āļ§āļīāļ˜āļĩāđƒāļŠāđ‰ Data Science Research āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāđƒāļ™āļĢāļđāļ›āđāļšāļšāļ•āđˆāļēāļ‡ āđ† āđ‚āļ”āļĒāđ€āļ‰āļžāļēāļ°āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰āļŦāļĨāļąāļāļāļēāļĢāļ—āļēāļ‡āļ„āļ“āļīāļ•āļĻāļēāļŠāļ•āļĢāđŒāļŦāļĢāļ·āļ­āļ—āļēāļ‡āļŠāļ–āļīāļ•āļī āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ—āļģāļāļēāļĢāļ§āļīāļˆāļąāļĒāđƒāļŦāđ‰āđ„āļ”āđ‰āļ‚āđ‰āļ­āļŠāļĢāļļāļ› āļ—āļĩāđˆāļˆāļ°āļ™āļģāđ„āļ›āđāļāđ‰āđ„āļ‚āļ›āļąāļāļŦāļēāđƒāļŦāđ‰āļāļąāļšāļ­āļ‡āļ„āđŒāļāļĢ

āđ€āļĄāļ·āđˆāļ­āļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆāđƒāļ™āļ›āļąāļˆāļˆāļļāļšāļąāļ™āđ€āļ™āđ‰āļ™āļĨāļđāļāļ„āđ‰āļēāđ€āļ›āđ‡āļ™āļĻāļđāļ™āļĒāđŒāļāļĨāļēāļ‡ āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļāļĨāļēāļĒāđ€āļ›āđ‡āļ™āđ€āļ„āļĢāļ·āđˆāļ­āļ‡āļĄāļ·āļ­āļ‚āļąāļšāđ€āļ„āļĨāļ·āđˆāļ­āļ™āļ­āļ‡āļ„āđŒāļāļĢ āđ‚āļ”āļĒāđ€āļ‰āļžāļēāļ°āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļ—āļĩāđˆāđ€āļāļĩāđˆāļĒāļ§āļāļąāļšāļ„āļ§āļēāļĄāļ„āļīāļ”āđ€āļŦāđ‡āļ™āļ‚āļ­āļ‡āļĨāļđāļāļ„āđ‰āļēāļ—āļĩāđˆāļĄāļĩāļ•āđˆāļ­āļŠāļīāļ™āļ„āđ‰āļēāđāļĨāļ°āļšāļĢāļīāļāļēāļĢ āđ„āļĄāđˆāļ§āđˆāļēāļ„āļļāļ“āļˆāļ°āđ€āļ›āđ‡āļ™āļœāļđāđ‰āļ™āļģāđƒāļ™āļ­āļ‡āļ„āđŒāļāļĢ āđ€āļˆāđ‰āļēāļ‚āļ­āļ‡āļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆ āļ™āļąāļāļ§āļīāļ—āļĒāļēāļĻāļēāļŠāļ•āļĢāđŒāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨ āļŦāļĢāļ·āļ­āļ—āļĩāļĄāļ‡āļēāļ™āđƒāļ™āļ—āļļāļāđ† āļ āļēāļ„āļŠāđˆāļ§āļ™āļ‚āļ­āļ‡āļ­āļ‡āļ„āđŒāļāļĢ āļ„āļļāļ“āļˆāļ°āļ•āđ‰āļ­āļ‡āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āļ§āļīāļ˜āļĩāđƒāļ™āļāļēāļĢāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāđƒāļ™āļĢāļđāļ›āđāļšāļšāļ•āđˆāļēāļ‡āđ† āđ‚āļ”āļĒāđ€āļ‰āļžāļēāļ°āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļĒāļīāđˆāļ‡ āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰āļŦāļĨāļąāļāļāļēāļĢāļ—āļēāļ‡āļ„āļ“āļīāļ•āļĻāļēāļŠāļ•āļĢāđŒāļŦāļĢāļ·āļ­āļ—āļēāļ‡āļŠāļ–āļīāļ•āļīāđ€āļ‚āđ‰āļēāļĄāļēāļŠāđˆāļ§āļĒ āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ—āļģāļāļēāļĢāļ§āļīāļˆāļąāļĒāđƒāļŦāđ‰āđ„āļ”āđ‰āļ‚āđ‰āļ­āļŠāļĢāļļāļ› āļ—āļĩāđˆāļˆāļ°āļ™āļģāđ„āļ›āđāļāđ‰āđ„āļ‚āļ›āļąāļāļŦāļēāđƒāļŦāđ‰āļāļąāļšāļ­āļ‡āļ„āđŒāļāļĢāļ•āđˆāļ­āđ„āļ›

āļŠāļīāđˆāļ‡āļ—āļĩāđˆāļ„āļļāļ“āļˆāļ°āđ„āļ”āđ‰āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰
- āļ§āļīāļ˜āļĩāļāļēāļĢāđ€āļāđ‡āļšāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨ
- āļŠāļ–āļīāļ•āļīāđ€āļŠāļīāļ‡āļžāļĢāļĢāļ“āļ™āļē
- āļāļēāļĢāđāļˆāļāđāļˆāļ‡āļ‚āļ­āļ‡āļāļēāļĢāļŠāļļāđˆāļĄāļ•āļąāļ§āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡
- āļāļēāļĢāļ—āļ”āļŠāļ­āļšāļŠāļĄāļĄāļ•āļīāļāļēāļ™
- āļāļēāļĢāļ—āļ”āļŠāļ­āļšāļ„āđˆāļēāđ€āļ‰āļĨāļĩāđˆāļĒ
- āļāļēāļĢāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļāļēāļĢāļ–āļ”āļ–āļ­āļĒ
- āļāļēāļĢāļ—āļ”āļŠāļ­āļš Chi-Square Test

āļœāļđāđ‰āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļ•āđ‰āļ­āļ‡āļĄāļĩāļ„āļ§āļēāļĄāļĢāļđāđ‰āļ­āļ°āđ„āļĢāļĄāļēāļāđˆāļ­āļ™āļŦāļĢāļ·āļ­āđ„āļĄāđˆ
- āļ„āļ­āļĢāđŒāļŠāļ™āļĩāđ‰āđ€āļŦāļĄāļēāļ°āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļ—āļļāļāļ„āļ™ āđ„āļĄāđˆāļˆāļģāđ€āļ›āđ‡āļ™āļ•āđ‰āļ­āļ‡āļĄāļĩāļ„āļ§āļēāļĄāļĢāļđāđ‰āļ”āđ‰āļēāļ™āđƒāļ”āļĄāļēāļāđˆāļ­āļ™āļāđ‡āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āđ„āļ”āđ‰

āļ›āļĢāļ°āđ€āļ āļ—āļ‚āļ­āļ‡āļ„āļ­āļĢāđŒāļŠ
(C) āļ„āļ­āļĢāđŒāļŠāļ™āļĩāđ‰āđ€āļ›āđ‡āļ™āļ„āļ­āļĢāđŒāļŠāļšāļąāļ‡āļ„āļąāļš (Core Course) āļ‚āļ­āļ‡āļŦāļĨāļąāļāļŠāļđāļ•āļ›āļĢāļīāļāļāļēāđ‚āļ— Data Science for Digital Business Transformation āļ‚āļ­āļ‡āļĄāļŦāļēāļ§āļīāļ—āļĒāļēāļĨāļąāļĒāļ˜āļĢāļĢāļĄāļĻāļēāļŠāļ•āļĢāđŒāđāļĨāļ° SkillLane

āļāļēāļĢāļ„āļģāļ™āļ§āļ“āđ€āļāļĢāļ”
āļ„āļ­āļĢāđŒāļŠāļ™āļĩāđ‰āļ›āļĢāļ°āļāļ­āļšāļ”āđ‰āļ§āļĒ 1. āđāļšāļšāļ—āļ”āļŠāļ­āļš (Quiz) āļ„āļīāļ”āđ€āļ›āđ‡āļ™ 30% āļ‚āļ­āļ‡āđ€āļāļĢāļ” āđāļĨāļ° 2. āđ‚āļ„āļĢāļ‡āļ‡āļēāļ™āđ„āļŸāļ™āļ­āļĨ (Final Project) āļ„āļīāļ”āđ€āļ›āđ‡āļ™ 70% āļ‚āļ­āļ‡āđ€āļāļĢāļ” āđ‚āļ”āļĒāļāļēāļĢāļ•āļąāļ”āđ€āļāļĢāļ”āđ€āļ›āđ‡āļ™āļ”āļąāļ‡āļ™āļĩāđ‰
A 90-100
A- 85-89.99
B+ 80-84.99
B 75-79.99
B- 70-74.99
C+ 65-69.99
C 60-64.99
D 50-59.99
F 0-49.99

āļ›āļĢāļ°āļ§āļąāļ•āļīāļ§āļīāļ—āļĒāļēāļāļĢ
āļœāļđāđ‰āļŠāđˆāļ§āļĒāļĻāļēāļŠāļ•āļĢāļēāļˆāļēāļĢāļĒāđŒ āļ”āļĢ. āļ™āļžāļžāļĨ āļ•āļąāđ‰āļ‡āļˆāļīāļ•āļžāļĢāļŦāļĄ
āļ›āļąāļˆāļˆāļļāļšāļąāļ™āļ­āļēāļˆāļēāļĢāļĒāđŒāļ™āļžāļžāļĨāļ”āļģāļĢāļ‡āļ•āļģāđāļŦāļ™āđˆāļ‡āđ€āļ›āđ‡āļ™āļœāļđāđ‰āļŠāđˆāļ§āļĒāļĻāļēāļŠāļ•āļĢāļēāļˆāļēāļĢāļĒāđŒāļ›āļĢāļ°āļˆāļģāļŦāļĨāļąāļāļŠāļđāļ•āļĢāļ›āļĢāļīāļāļāļēāļ•āļĢāļĩāļ™āļ§āļąāļ•āļāļĢāļĢāļĄāđāļĨāļ°āļāļēāļĢāđāļ›āļĢāļĢāļđāļ›āļ—āļēāļ‡āļ”āļīāļˆāļīāļ—āļąāļĨ (dX) āđāļŦāđˆāļ‡āļĄāļŦāļēāļ§āļīāļ—āļĒāļēāļĨāļąāļĒāļ˜āļĢāļĢāļĄāļĻāļēāļŠāļ•āļĢāđŒ āļĄāļĩāļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļŠāļĩāđˆāļĒāļ§āļŠāļēāļāļŦāļĨāļēāļāļŦāļĨāļēāļĒāļ”āđ‰āļēāļ™ āļ•āļąāđ‰āļ‡āđāļ•āđˆāļāļēāļĢāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāđ€āļŠāļīāļ‡āļ›āļĢāļīāļĄāļēāļ“āļ—āļēāļ‡āļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆ (Quantitative Analysis) āļāļēāļĢāđ€āļ‡āļīāļ™ āļāļēāļĢāļ˜āļ™āļēāļ„āļēāļĢ āļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™ āļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆāđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļˆāļąāļ”āļāļēāļĢ āļĢāļ§āļĄāļ–āļķāļ‡āļ”āđ‰āļēāļ™āđ€āļ—āļ„āđ‚āļ™āđ‚āļĨāļĒāļĩāļŠāļēāļĢāļŠāļ™āđ€āļ—āļĻ

āļ­āļēāļˆāļēāļĢāļĒāđŒāļ™āļžāļžāļĨāļˆāļšāļāļēāļĢāļĻāļķāļāļĐāļēāļĢāļ°āļ”āļąāļšāļ›āļĢāļīāļāļāļēāļ•āļĢāļĩ āļ”āđ‰āļēāļ™āļāļēāļĢāđ€āļ‡āļīāļ™āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļ˜āļ™āļēāļ„āļēāļĢ āļˆāļēāļāļĄāļŦāļēāļ§āļīāļ—āļĒāļēāļĨāļąāļĒāļ­āļąāļŠāļŠāļąāļĄāļŠāļąāļ āļ›āļĢāļīāļāļāļēāđ‚āļ— āļ”āđ‰āļēāļ™āđ€āļ—āļ„āđ‚āļ™āđ‚āļĨāļĒāļĩāļŠāļēāļĢāļŠāļ™āđ€āļ—āļĻ āļˆāļēāļāļĄāļŦāļēāļ§āļīāļ—āļĒāļēāļĨāļąāļĒāđ€āļ—āļ„āđ‚āļ™āđ‚āļĨāļĒāļĩāļžāļĢāļ°āļˆāļ­āļĄāđ€āļāļĨāđ‰āļēāļ˜āļ™āļšāļļāļĢāļĩ āđāļĨāļ°āļ›āļĢāļīāļāļāļēāđ€āļ­āļ āļ”āđ‰āļēāļ™āļāļēāļĢāđ€āļ‡āļīāļ™ āļˆāļēāļāļŠāļ–āļēāļšāļąāļ™āļšāļąāļ“āļ‘āļīāļ•āļžāļąāļ’āļ™āļšāļĢāļīāļŦāļēāļĢāļĻāļēāļŠāļ•āļĢāđŒ (NIDA)

āđ€āļ™āļ·āđ‰āļ­āļŦāļēāļ‚āļ­āļ‡āļ„āļ­āļĢāđŒāļŠ

āļœāļđāđ‰āļŠāļ­āļ™


āļœāļĻ. āļ”āļĢ.āļ™āļžāļžāļĨ āļ•āļąāđ‰āļ‡āļˆāļīāļ•āļžāļĢāļŦāļĄ
āđ„āļ›āļ—āļĩāđˆāļŦāļ™āđ‰āļēāļœāļđāđ‰āļŠāļ­āļ™
  • āļœāļđāđ‰āļŠāđˆāļ§āļĒāļĻāļēāļŠāļ•āļĢāļēāļˆāļēāļĢāļĒāđŒāļ›āļĢāļ°āļˆāļģāļŦāļĨāļąāļāļŠāļđāļ•āļĢāļ›āļĢāļīāļāļāļēāļ•āļĢāļĩāļ™āļ§āļąāļ•āļāļĢāļĢāļĄāđāļĨāļ°āļāļēāļĢāđāļ›āļĢāļĢāļđāļ›āļ—āļēāļ‡āļ”āļīāļˆāļīāļ—āļąāļĨ (dX) āđāļŦāđˆāļ‡āļĄāļŦāļēāļ§āļīāļ—āļĒāļēāļĨāļąāļĒāļ˜āļĢāļĢāļĄāļĻāļēāļŠāļ•āļĢāđŒ
  • āļœāļđāđ‰āđ€āļŠāļĩāđˆāļĒāļ§āļŠāļēāļāļ”āđ‰āļēāļ™āļāļēāļĢāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāđ€āļŠāļīāļ‡āļ›āļĢāļīāļĄāļēāļ“āļ—āļēāļ‡āļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆ āļāļēāļĢāđ€āļ‡āļīāļ™ āļāļēāļĢāļ˜āļ™āļēāļ„āļēāļĢ āļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™ āļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆāđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļˆāļąāļ”āļāļēāļĢ āļĢāļ§āļĄāļ–āļķāļ‡āļ”āđ‰āļēāļ™āđ€āļ—āļ„āđ‚āļ™āđ‚āļĨāļĒāļĩāļŠāļēāļĢāļŠāļ™āđ€āļ—āļĻ
  • āļ›āļĢāļīāļāļāļēāđ€āļ­āļ āļ”āđ‰āļēāļ™āļāļēāļĢāđ€āļ‡āļīāļ™ āļˆāļēāļāļŠāļ–āļēāļšāļąāļ™āļšāļąāļ“āļ‘āļīāļ•āļžāļąāļ’āļ™āļšāļĢāļīāļŦāļēāļĢāļĻāļēāļŠāļ•āļĢāđŒ (NIDA)
  • āļ›āļĢāļīāļāļāļēāđ‚āļ— āļ”āđ‰āļēāļ™āđ€āļ—āļ„āđ‚āļ™āđ‚āļĨāļĒāļĩāļŠāļēāļĢāļŠāļ™āđ€āļ—āļĻ āļˆāļēāļāļĄāļŦāļēāļ§āļīāļ—āļĒāļēāļĨāļąāļĒāđ€āļ—āļ„āđ‚āļ™āđ‚āļĨāļĒāļĩāļžāļĢāļ°āļˆāļ­āļĄāđ€āļāļĨāđ‰āļēāļ˜āļ™āļšāļļāļĢāļĩ
  • āļ›āļĢāļīāļāļāļēāļ•āļĢāļĩ āļ”āđ‰āļēāļ™āļāļēāļĢāđ€āļ‡āļīāļ™āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļ˜āļ™āļēāļ„āļēāļĢ āļˆāļēāļāļĄāļŦāļēāļ§āļīāļ—āļĒāļēāļĨāļąāļĒāļ­āļąāļŠāļŠāļąāļĄāļŠāļąāļ

  • āļĄāļŦāļēāļ§āļīāļ—āļĒāļēāļĨāļąāļĒāļ˜āļĢāļĢāļĄāļĻāļēāļŠāļ•āļĢāđŒ
    āđ„āļ›āļ—āļĩāđˆāļŦāļ™āđ‰āļēāļœāļđāđ‰āļŠāļ­āļ™
  • āļŠāļ–āļēāļšāļąāļ™āļ§āļīāļŠāļēāļāļēāļĢāļŠāļąāđ‰āļ™āļ™āļģāļ‚āļ­āļ‡āđ€āļ­āđ€āļŠāļĩāļĒ āļ—āļĩāđˆāđ„āļ”āđ‰āļĄāļēāļ•āļĢāļāļēāļ™āļŠāļēāļāļĨāđƒāļ™āļāļēāļĢāļœāļĨāļīāļ•āļšāļąāļ“āļ‘āļīāļ• āļāļēāļĢāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļ­āļ‡āļ„āđŒāļ„āļ§āļēāļĄāļĢāļđāđ‰ āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāđāļāđ‰āļ›āļąāļāļŦāļēāļ•āđˆāļēāļ‡ āđ†
  • āļĒāļķāļ”āļĄāļąāđˆāļ™āđƒāļ™āļ„āļļāļ“āļ˜āļĢāļĢāļĄāđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļĢāļąāļšāđƒāļŠāđ‰āļ›āļĢāļ°āļŠāļēāļŠāļ™ āļ”āļąāļ‡āļ„āļģāļ‚āļ§āļąāļāļ‚āļ­āļ‡āļĄāļŦāļēāļ§āļīāļ—āļĒāļēāļĨāļąāļĒāļ—āļĩāđˆāļāļĨāđˆāļēāļ§āļ§āđˆāļē āđ€āļ›āđ‡āļ™āđ€āļĨāļīāļĻ āđ€āļ›āđ‡āļ™āļ˜āļĢāļĢāļĄ āļĢāđˆāļ§āļĄāļ™āļģāļŠāļąāļ‡āļ„āļĄ

  • āļ§āļīāļ—āļĒāļēāļĨāļąāļĒāļ™āļ§āļąāļ•āļāļĢāļĢāļĄ āļĄāļŦāļēāļ§āļīāļ—āļĒāļēāļĨāļąāļĒāļ˜āļĢāļĢāļĄāļĻāļēāļŠāļ•āļĢāđŒ
    āđ„āļ›āļ—āļĩāđˆāļŦāļ™āđ‰āļēāļœāļđāđ‰āļŠāļ­āļ™
  • āļ§āļīāļ—āļĒāļēāļĨāļąāļĒāļ—āļĩāđˆāļˆāļąāļ”āļāļēāļĢāđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļāļēāļĢāļŠāļ­āļ™āļĢāļ°āļ”āļąāļšāļšāļąāļ“āļ‘āļīāļ•āļĻāļķāļāļĐāļēāđƒāļ™āļĨāļąāļāļĐāļ“āļ°āļŠāļŦāļŠāļēāļ‚āļēāļ§āļīāļŠāļēāļ—āļĩāđˆāļœāļŠāļēāļ™āļĢāļ§āļĄāļ­āļ‡āļ„āđŒāļ„āļ§āļēāļĄāļĢāļđāđ‰āļ—āļąāđ‰āļ‡āđƒāļ™āļ”āđ‰āļēāļ™āļāļēāļĢāļšāļĢāļīāļŦāļēāļĢāļˆāļąāļ”āļāļēāļĢāļ§āļīāļ—āļĒāļēāļĻāļēāļŠāļ•āļĢāđŒāđ€āļ—āļ„āđ‚āļ™āđ‚āļĨāļĒāļĩāđāļĨāļ°āļŠāļąāļ‡āļ„āļĄāļĻāļēāļŠāļ•āļĢāđŒ
  • āđ€āļ™āđ‰āļ™āđāļ™āļ§āļ„āļīāļ”āļāļēāļĢāļšāļĢāļīāļŦāļēāļĢāđ€āļŠāļīāļ‡āļāļĨāļĒāļļāļ—āļ˜āđŒ āļŠāđˆāļ‡āđ€āļŠāļĢāļīāļĄāđƒāļŦāđ‰āļĄāļĩāļāļēāļĢāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļŠāļĢāļĢāļ„āđŒāļ™āļ§āļąāļ•āļāļĢāļĢāļĄāđƒāļ™āļāļēāļĢāļšāļĢāļīāļŦāļēāļĢāđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļ—āļģāļ‡āļēāļ™āđƒāļŦāđ‰āļŠāļ­āļ”āļ„āļĨāđ‰āļ­āļ‡āļāļąāļšāļŠāļ āļēāļžāļŠāļąāļ‡āļ„āļĄāđāļĨāļ°āļ§āļąāļ’āļ™āļ˜āļĢāļĢāļĄāļāļēāļĢāđ€āļ›āļĨāļĩāđˆāļĒāļ™āđāļ›āļĨāļ‡āļ‚āļ­āļ‡āļĢāļ°āļšāļšāđ€āļĻāļĢāļĐāļāļāļīāļˆ āļŊāļĨāļŊ
  • tuxsa-Data-Science-Research-Methodology
    āļĄāļŦāļēāļ§āļīāļ—āļĒāļēāļĨāļąāļĒāļ˜āļĢāļĢāļĄāļĻāļēāļŠāļ•āļĢāđŒ

    Data Science Research Methodology āļĢāļ°āđ€āļšāļĩāļĒāļšāļ§āļīāļ˜āļĩāļ§āļīāļˆāļąāļĒāđ€āļŠāļīāļ‡āļ§āļīāļ—āļĒāļēāļĻāļēāļŠāļ•āļĢāđŒāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨ