หลักสูตร Data Science for Tourism Management เป็นหลักสูตรที่ให้ความรู้ความเข้าใจด้าน Data Science

 ที่ประกอบด้วยภาคทฤษฎีและปฏิบัติ ที่เป็นไปตามมาตรฐาน CRISP-DM (Cross Industry Standard Processing for Data Mining)  เนื้อหาความรู้เริ่มต้นด้วยการสร้างความเข้าใจด้านเทคโนโลยีและกระบวนการปฏิบัติงานที่ในปัจจุบันมีการใช้   Big Data Technologies กับงาน Data Science สำหรับวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่แล้วจึงเจาะลึกลงรายละเอียดด้านการ พัฒนาโค้ดโปรแกรมเพื่อให้สามารถสร้าง Machine Learning Model สำหรับทำ Predictive Analytics จากนั้นเป็นการ สรุปสุดท้ายด้วย การบริหารจัดการงานด้าน Data Science ที่ประกอบด้วยประเด็น ของบุคลากรการพัฒนาความรู้ความ สามารถ และการเลือกใช้เทคโนโลยีให้เหมาะสมต่อไป 

ระยะเวลาการเรียน 3-7 ตุลาคม 2565 | 5 วัน (09.00-16.00) 

สิ่งที่ผู้เรียนจำเป็นต้องมีมาก่อนเข้าเรียน 

• ผู้เรียนเปิดใจรับความรู้ใหม่ ซึ่งอาจแตกต่างจากชีวิตการทำงานปกติมาก 
• ผู้เรียนสามารถเรียนการเขียนโค้ดโปรแกรมคอมพิวเตอร์ได้ 
• ผู้เรียนเคยผ่านการเขียนโค้ดโปรแกรมคอมพิวเตอร์มาพอสมควร 

จุดประสงค์การเรียนรู้ 

1. ผู้เรียนเข้าใจหลักการด้าน Data Analytics, Data Science และ Big Data 
2. ผู้เรียนสามารถใช้งานเทคโนโลยีด้าน Big Data กับโจทย์ทางธุรกิจที่เกี่ยวข้องกับ Data Science ได้ 
3. ผู้เรียนสามารถพัฒนาโค้ดโปรแกรมที่เหมาะกับการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) 
4. ผู้เรียนเข้าใจกระบวนการ Data Science ตามมาตรฐาน CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining) 
5. ผู้เรียนสามารถเลือกใช้แนวทางการสำรวจข้อมูลและปรับแต่งข้อมูล ตลอดจนเลือกใช้ Machine Learning Algorithm ให้เหมาะสมกับโจทย์ทางธุรกิจ และข้อมูล 
6. ผู้เรียนสามารถสร้าง Machine Learning Model และเข้าใจการนำ Machine Learning Model ไปกับโจทย์ทางธุรกิจ 
7. ผู้เรียนเข้าใจการสร้าง Dashboard เพื่อใช้สนับสนุนการตัดสินใจทางธุรกิจได้ 

Module 1: Introduction to Data Science – What is Big Data? 

• Modern Data Analytics 
• Essential of Data Science 
• Overviewing of Data Science Standard Process 

Module 2: Introduction to Spark – What is Spark? 

• Spark Architectures in a nutshell Lab for Spark Programming I 
• Lab for Spark Programming II 

Module 3: Practical Data Science I     

• Data Understanding  
• Data Preparation 
• Lab for Data Preparation using Spark 

Module 4: Predictive Analytics and Machine Learning – What is Machine Learning? 

• Supervised Learning and Prediction 
• Algorithms for Classification Approaches 
• Understanding Information-based Algorithms 

Module 5: Practical Data Science II      

• Overviewing of Spark MLlib and ML Pipeline 
• Feature Engineering and Pipelining 
• Lab for Machine Learning Algorithms and Modeling 

Module 6: Practical Data Science III     

• Understanding of Model Evaluation 
• Evaluation Criterias 
• Lab for Model Evaluation and Model Tuning  

Module 7: Data Science Management and Demonstrations 

• Business Use Cases and Analytics Approaches 
• Technologies Selection and Skills 
• Demo: Dashboard of Tourist Behavior 
• Demo: Prediction of Customer Behavior/Flight Delays 

การอบรมครั้งนี้เหมาะกับใคร

• เจ้าของธุรกิจ
• ฝ่ายการตลาด
• ฝ่าย E-Business

สิ่งที่ต้องเตรียมมาในการอบรม

• คอมพิวเตอร์ส่วนตัว notebook (หากท่านต้องการเช่าอุปกรณ์ สามารถเช่าได้ในอัตรา 500 บาท / วัน ให้บริการโดย ม.อ.ภูเก็ต)

สถานที่อบรม

วันที่ 3-7 ตุลาคม 2565

เวลา 9.00 – 16.00 น.

สถานที่ ห้องประชุม หมี่หุ้น แกงปู @ PKCD ห้างบ้านแอนด์บียอนด์

สอบถามเพิ่มเติม : 0814761422