การวิเคราะห์เชิงลึกอภิมหาข้อมูล | Big Data Analysis

รายวิชานี้ได้ปรับเป็นการเรียนรู้ด้วยตนเองตามอัธยาศัย (Self-Paced Learning) อภิมหาข้อมูล ไม่ยากอย่างที่คิด คำอธิบายรายวิชา การวิเคราะห์เชิงลึกอภิมหาข้อมูลเป็นกระบวนการวิเคราะห์อภิมหาข้อมูลเพื่อค้นหาพฤติกรรมของบุคคล ในรูปแบบความสัมพันธ์ของข้อมูลเหล่านั้นที่ซ่อนอยู่ข้างใน หาสิ่งเชื่อมโยงที่เชื่อมข้อมูลเหล่านั้นเข้าไว้ด้วยกัน หารูปแบบทางการตลาด เช่น หาความต้องการามชอบ ตลอดจน วิถีชีวิต ของลูกค้า และข้อมูลอื่นๆที่เป็นประโยชน์ต่อธุรกิจ ผลการวิเคราะห์ข้อมูลนี้สามารถนำไปสู่การทำแผนการตลาดที่มีประสิทธิภาพ โอกาสในการสร้างผลกำไร การให้บริการที่ดีมากขึ้นแก่ลูกค้า การปรับปรุงการทำงานให้เกิดประสิทธิภาพ ความได้เปรียบเหนือคู่แข่งในการแข่งขันทางการตลาด และผลประโยชน์ทางธุรกิจด้านอื่นๆได้เปรียบเหนือคู่แข่งในการแข่งขันทางการตลาด และผลประโยชน์ทางธุรกิจด้านอื่นๆ จำนวนชั่วโมงเรียนรู้ จำนวนชั่วโมงเรียนรู้ทั้งหมด 10 ชั่วโมงเรียนรู้ (จำนวนชั่วโมงวิดีทัศน์ 3 ชั่วโมง 30 นาที) วัตถุประสงค์การเรียนรู้ 1. สามารถ อธิบาย ความหมายและความสำคัญของ Big Data 2. สามารถ อธิบาย ผลกระทบของ Big Data ในด้านต่างๆ 3. สามารถ อธิบาย การประยุกต์ใช้ Big Data ในการแข่งขันธุรกิจ 4. สามารถ อธิบาย หลักการทำงาน และเป้าหมาย ชองการวิเคราะห์บิ็กดาต้า (Big Data Analytics) 5. สามารถ ใช้เครื่องมือ Oracle Analytics Cloud ในการ ทำ การวิเคราะห์ บิ๊กดาต้า (Big Data Analytics) คุณสมบัติผู้เรียน สำหรับผู้เรียนทั่วไปที่มีความสนใจ ทั้งนี้ในเนื้อหาวิชาวิชามีแบบทดสอบก่อนเรียนเพื่อให้ผุ้สนใจ ประเมินและวางแผนการศึกษาด้วยตัวเอง เพิ่มเติมได้ เนื้อหาจึง ทุกกลุ่ม ทุกวัยโดยเฉพาะอย่างยิ่งกับ ผู้บริหาร เจ้าของธุรกิจ นักวิเคราะห์ข้อมูล นักวิเคราะห์ระบบ นักเรียน นักศึกษาทั่วไป เกณฑ์การวัดผล เข้าทำแบบทดสอบก่อนเรียน/ มีผลคะแนนแบบทดสอบหลังเรียน และ ส่งการบ้าน (Assignment) และได้ผลการประเมินไม่น้อยกว่า 70% โดยไม่มีค่าใช้จ่าย ทีมผู้สอนและพัฒนา MOOC ชื่อผู้สอน ผศ. ดร. เชฏฐเนติ ศรีสอ้าน คณบดี วิทยาลัยนวัตกรรมดิจิทัล และเทคโนโลยีสารสนเทศ มหาวิทยาลัยรังสิต email: [email protected] พัฒนาในกรอบความร่วมมือของเครือข่ายอุดมศึกษาภาคกลางตอนบน ผลิตโดย วิทยาลัยนวัตกรรมดิจิทัล และเทคโนโลยีสารสน เ ท ศ Created by College of Digital Innovation and Information Technology , Rangsit University อำนวยการดำเนินงานโดยมหาวิทยารังสิต DirectedRangsit University รายวิชาและสื่อการสอนของมหาวิทยารังสิตนี้ เป็นส่วนหนึ่งของโครงการ Thai MOOC (thaimooc.org) และเผยแพร่ภายใต้สัญญาอนุญาตสิทธิ์แบบ Creative Commons 4.0 (นานาชาติ) ด้วยเงื่อนไข CC-BY-NC-SA This work by Rangsit University is a part of Thai MOOC (thaimooc.org) project and is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License. © ThaiMOOC. All rights reserved except where noted. EdX, Open edX and the edX and Open EdX logos are registered trademarks or trademarks of edX Inc.