āļĢāļēāļĒāļĨāļ°āđāļāļĩāļĒāļāļāļāļĢāđāļŠ
āļāļāļĢāđāļŠāđāļĢāļĩāļĒāļ Data Science Research āļāļāļāđāļĨāļāđ āđāļĢāļĩāļĒāļāļĢāļđāđāļ§āļīāļāļĩāđāļāđ Data Science Research āļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāļāđāļāļĄāļđāļĨāđāļāļĢāļđāļāđāļāļāļāđāļēāļ āđ āđāļāļ·āđāļāļāļģāļāļēāļĢāļ§āļīāļāļąāļĒāđāļŦāđāđāļāđāļāđāļāļŠāļĢāļļāļ
āļāļāļĢāđāļŠāđāļĢāļĩāļĒāļ Data Science Research āļāļāļāđāļĨāļāđ āđāļĢāļĩāļĒāļāļĢāļđāđāļ§āļīāļāļĩāđāļāđ Data Science Research āļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāļāđāļāļĄāļđāļĨāđāļāļĢāļđāļāđāļāļāļāđāļēāļ āđ āđāļāļĒāđāļāļāļēāļ°āļāļēāļĢāđāļāđāļŦāļĨāļąāļāļāļēāļĢāļāļēāļāļāļāļīāļāļĻāļēāļŠāļāļĢāđāļŦāļĢāļ·āļāļāļēāļāļŠāļāļīāļāļī āđāļāļ·āđāļāļāļģāļāļēāļĢāļ§āļīāļāļąāļĒāđāļŦāđāđāļāđāļāđāļāļŠāļĢāļļāļ āļāļĩāđāļāļ°āļāļģāđāļāđāļāđāđāļāļāļąāļāļŦāļēāđāļŦāđāļāļąāļāļāļāļāđāļāļĢ
āđāļĄāļ·āđāļāļāļļāļĢāļāļīāļāđāļāļāļąāļāļāļļāļāļąāļāđāļāđāļāļĨāļđāļāļāđāļēāđāļāđāļāļĻāļđāļāļĒāđāļāļĨāļēāļ āļāļēāļĢāđāļāđāļāđāļāļĄāļđāļĨāļāļĨāļēāļĒāđāļāđāļāđāļāļĢāļ·āđāļāļāļĄāļ·āļāļāļąāļāđāļāļĨāļ·āđāļāļāļāļāļāđāļāļĢ āđāļāļĒāđāļāļāļēāļ°āļāđāļāļĄāļđāļĨāļāļĩāđāđāļāļĩāđāļĒāļ§āļāļąāļāļāļ§āļēāļĄāļāļīāļāđāļŦāđāļāļāļāļāļĨāļđāļāļāđāļēāļāļĩāđāļĄāļĩāļāđāļāļŠāļīāļāļāđāļēāđāļĨāļ°āļāļĢāļīāļāļēāļĢ āđāļĄāđāļ§āđāļēāļāļļāļāļāļ°āđāļāđāļāļāļđāđāļāļģāđāļāļāļāļāđāļāļĢ āđāļāđāļēāļāļāļāļāļļāļĢāļāļīāļ āļāļąāļāļ§āļīāļāļĒāļēāļĻāļēāļŠāļāļĢāđāļāđāļāļĄāļđāļĨ āļŦāļĢāļ·āļāļāļĩāļĄāļāļēāļāđāļāļāļļāļāđ āļ āļēāļāļŠāđāļ§āļāļāļāļāļāļāļāđāļāļĢ āļāļļāļāļāļ°āļāđāļāļāđāļĢāļĩāļĒāļāļĢāļđāđāļ§āļīāļāļĩāđāļāļāļēāļĢāļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāļāđāļāļĄāļđāļĨāđāļāļĢāļđāļāđāļāļāļāđāļēāļāđ āđāļāļĒāđāļāļāļēāļ°āļāļĒāđāļēāļāļĒāļīāđāļ āļāļēāļĢāđāļāđāļŦāļĨāļąāļāļāļēāļĢāļāļēāļāļāļāļīāļāļĻāļēāļŠāļāļĢāđāļŦāļĢāļ·āļāļāļēāļāļŠāļāļīāļāļīāđāļāđāļēāļĄāļēāļāđāļ§āļĒ āđāļāļ·āđāļāļāļģāļāļēāļĢāļ§āļīāļāļąāļĒāđāļŦāđāđāļāđāļāđāļāļŠāļĢāļļāļ āļāļĩāđāļāļ°āļāļģāđāļāđāļāđāđāļāļāļąāļāļŦāļēāđāļŦāđāļāļąāļāļāļāļāđāļāļĢāļāđāļāđāļ
āļŠāļīāđāļāļāļĩāđāļāļļāļāļāļ°āđāļāđāđāļĢāļĩāļĒāļāļĢāļđāđ
- āļ§āļīāļāļĩāļāļēāļĢāđāļāđāļāļāđāļāļĄāļđāļĨ
- āļŠāļāļīāļāļīāđāļāļīāļāļāļĢāļĢāļāļāļē
- āļāļēāļĢāđāļāļāđāļāļāļāļāļāļāļēāļĢāļŠāļļāđāļĄāļāļąāļ§āļāļĒāđāļēāļ
- āļāļēāļĢāļāļāļŠāļāļāļŠāļĄāļĄāļāļīāļāļēāļ
- āļāļēāļĢāļāļāļŠāļāļāļāđāļēāđāļāļĨāļĩāđāļĒ
- āļāļēāļĢāļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāļāļēāļĢāļāļāļāļāļĒ
- āļāļēāļĢāļāļāļŠāļāļ Chi-Square Test
āļāļđāđāđāļĢāļĩāļĒāļāļāđāļāļāļĄāļĩāļāļ§āļēāļĄāļĢāļđāđāļāļ°āđāļĢāļĄāļēāļāđāļāļāļŦāļĢāļ·āļāđāļĄāđ
- āļāļāļĢāđāļŠāļāļĩāđāđāļŦāļĄāļēāļ°āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļāļāļļāļāļāļ āđāļĄāđāļāļģāđāļāđāļāļāđāļāļāļĄāļĩāļāļ§āļēāļĄāļĢāļđāđāļāđāļēāļāđāļāļĄāļēāļāđāļāļāļāđāđāļĢāļĩāļĒāļāđāļāđ
āļāļĢāļ°āđāļ āļāļāļāļāļāļāļĢāđāļŠ
(C) āļāļāļĢāđāļŠāļāļĩāđāđāļāđāļāļāļāļĢāđāļŠāļāļąāļāļāļąāļ (Core Course) āļāļāļāļŦāļĨāļąāļāļŠāļđāļāļāļĢāļīāļāļāļēāđāļ Data Science for Digital Business Transformation āļāļāļāļĄāļŦāļēāļ§āļīāļāļĒāļēāļĨāļąāļĒāļāļĢāļĢāļĄāļĻāļēāļŠāļāļĢāđāđāļĨāļ° SkillLane
āļāļēāļĢāļāļģāļāļ§āļāđāļāļĢāļ
āļāļāļĢāđāļŠāļāļĩāđāļāļĢāļ°āļāļāļāļāđāļ§āļĒ 1. āđāļāļāļāļāļŠāļāļ (Quiz) āļāļīāļāđāļāđāļ 30% āļāļāļāđāļāļĢāļ āđāļĨāļ° 2. āđāļāļĢāļāļāļēāļāđāļāļāļāļĨ (Final Project) āļāļīāļāđāļāđāļ 70% āļāļāļāđāļāļĢāļ āđāļāļĒāļāļēāļĢāļāļąāļāđāļāļĢāļāđāļāđāļāļāļąāļāļāļĩāđ
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
āļāļĢāļ°āļ§āļąāļāļīāļ§āļīāļāļĒāļēāļāļĢ
āļāļđāđāļāđāļ§āļĒāļĻāļēāļŠāļāļĢāļēāļāļēāļĢāļĒāđ āļāļĢ. āļāļāļāļĨ āļāļąāđāļāļāļīāļāļāļĢāļŦāļĄ
āļāļąāļāļāļļāļāļąāļāļāļēāļāļēāļĢāļĒāđāļāļāļāļĨāļāļģāļĢāļāļāļģāđāļŦāļāđāļāđāļāđāļāļāļđāđāļāđāļ§āļĒāļĻāļēāļŠāļāļĢāļēāļāļēāļĢāļĒāđāļāļĢāļ°āļāļģāļŦāļĨāļąāļāļŠāļđāļāļĢāļāļĢāļīāļāļāļēāļāļĢāļĩāļāļ§āļąāļāļāļĢāļĢāļĄāđāļĨāļ°āļāļēāļĢāđāļāļĢāļĢāļđāļāļāļēāļāļāļīāļāļīāļāļąāļĨ (dX) āđāļŦāđāļāļĄāļŦāļēāļ§āļīāļāļĒāļēāļĨāļąāļĒāļāļĢāļĢāļĄāļĻāļēāļŠāļāļĢāđ āļĄāļĩāļāļ§āļēāļĄāđāļāļĩāđāļĒāļ§āļāļēāļāļŦāļĨāļēāļāļŦāļĨāļēāļĒāļāđāļēāļ āļāļąāđāļāđāļāđāļāļēāļĢāļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđāđāļāļīāļāļāļĢāļīāļĄāļēāļāļāļēāļāļāļļāļĢāļāļīāļ (Quantitative Analysis) āļāļēāļĢāđāļāļīāļ āļāļēāļĢāļāļāļēāļāļēāļĢ āļāļēāļĢāļĨāļāļāļļāļ āļāļļāļĢāļāļīāļāđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļāļąāļāļāļēāļĢ āļĢāļ§āļĄāļāļķāļāļāđāļēāļāđāļāļāđāļāđāļĨāļĒāļĩāļŠāļēāļĢāļŠāļāđāļāļĻ
āļāļēāļāļēāļĢāļĒāđāļāļāļāļĨāļāļāļāļēāļĢāļĻāļķāļāļĐāļēāļĢāļ°āļāļąāļāļāļĢāļīāļāļāļēāļāļĢāļĩ āļāđāļēāļāļāļēāļĢāđāļāļīāļāđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļāļāļēāļāļēāļĢ āļāļēāļāļĄāļŦāļēāļ§āļīāļāļĒāļēāļĨāļąāļĒāļāļąāļŠāļŠāļąāļĄāļāļąāļ āļāļĢāļīāļāļāļēāđāļ āļāđāļēāļāđāļāļāđāļāđāļĨāļĒāļĩāļŠāļēāļĢāļŠāļāđāļāļĻ āļāļēāļāļĄāļŦāļēāļ§āļīāļāļĒāļēāļĨāļąāļĒāđāļāļāđāļāđāļĨāļĒāļĩāļāļĢāļ°āļāļāļĄāđāļāļĨāđāļēāļāļāļāļļāļĢāļĩ āđāļĨāļ°āļāļĢāļīāļāļāļēāđāļāļ āļāđāļēāļāļāļēāļĢāđāļāļīāļ āļāļēāļāļŠāļāļēāļāļąāļāļāļąāļāļāļīāļāļāļąāļāļāļāļĢāļīāļŦāļēāļĢāļĻāļēāļŠāļāļĢāđ (NIDA)
āđāļāļ·āđāļāļŦāļēāļāļāļāļāļāļĢāđāļŠ
āļāļđāđāļŠāļāļ
āļāļĻ. āļāļĢ.āļāļāļāļĨ āļāļąāđāļāļāļīāļāļāļĢāļŦāļĄ
āđāļāļāļĩāđāļŦāļāđāļēāļāļđāđāļŠāļāļāļĄāļŦāļēāļ§āļīāļāļĒāļēāļĨāļąāļĒāļāļĢāļĢāļĄāļĻāļēāļŠāļāļĢāđ
āđāļāļāļĩāđāļŦāļāđāļēāļāļđāđāļŠāļāļāļ§āļīāļāļĒāļēāļĨāļąāļĒāļāļ§āļąāļāļāļĢāļĢāļĄ āļĄāļŦāļēāļ§āļīāļāļĒāļēāļĨāļąāļĒāļāļĢāļĢāļĄāļĻāļēāļŠāļāļĢāđ
āđāļāļāļĩāđāļŦāļāđāļēāļāļđāđāļŠāļāļ