การตัดสินใจโดยการขับเคลื่อนด้วยข้อมูล | Data - Driven Decision Making
Offered By: ThaiMOOC
Course Description
Overview
คำอธิบายรายวิชา ความหมายของข้อมูล ข้อมูลขนาดใหญ่ ชนิดของข้อมูล โครงสร้างข้อมูล เทคนิคการวิเคราะห์ข้อมูล เครื่องมือในการแสดงผลข้อมูล เครื่องมือในการวิเคราะห์ข้อมูล หลักการในการตัดสินใจโดยขับเคลื่อนด้วยข้อมูล จำนวนชั่วโมงเรียนรู้ จำนวนชั่วโมงเรียนรู้ทั้งหมด 4 ชั่วโมงเรียนรู้ (จำนวนชั่วโมงสื่อวีดิทัศน์ 2 ชั่วโมง 47 นาที) วัตถุประสงค์การเรียนรู้ 1. ผู้เรียนระบุความหมายของการวิเคราะห์ข้อมูลและลักษณะขององค์กรที่ตัดสินใจโดยการขับเคลื่อนด้วยข้อมูล 2. ผู้เรียนสามารถอธิบายความหมายของข้อมูล ชนิดของข้อมูลและโครงสร้างข้อมูลรวมถึงจำแนกความแตกต่างได้ 3. ผู้เรียนสามารถอธิบายความหมายและความแตกต่างของเทคนิคการวิเคราะห์ข้อมูลในระดับต่าง ๆ ได้ และตัวอย่างการประยุกต์ใช้เทคนิคการวิเคราะห์ข้อมูลในองค์กรภาคธุรกิจ 4. ผู้เรียนสามารถพิจารณาการทำงานและสามารถเลือกใช้เครื่องมือในการวิเคราะห์ข้อมูลได้อย่างเหมาะสม 5. ผู้เรียนสามารถนำกระบวนการสำหรับการตัดสินใจโดยขับเคลื่อนด้วยข้อมูลและการนำไปประยุกต์ใช้จริงในองค์กร คุณสมบัติผู้เรียน นักเรียน นักศึกษา และประชาชนทั่วไป ทุกเพศ ทุกวัย ที่สนใจสามารถเรียนได้ มีใจรักในการเรียนรู้ โดยเฉพาะนักศึกษาชั้นปีสุดท้ายของการเรียน จนถึงผู้ทำงานระยะต้นช่วง 2-4 ปีแรกของการทำงาน (Early - Career) เกณฑ์การวัดผล เข้าทำแบบทดสอบก่อนเรียน กิจกรรมในบทเรียน แบบทดสอบระหว่างเรียน และแบบทดสอบหลังเรียน ผู้เรียนมีคะแนนรวมทั้งหมดไม่ต่ำกว่า 70% ถือว่าผ่านเกณฑ์เพื่อรับประกาศนียบัตรในระบบได้ ทีมผู้รับผิดชอบรายวิชา MOOC อาจารย์ผู้รับผิดชอบรายวิชาหลัก ผศ.ดร.ธนาธร ทะนานทอง สาขาวิชาวิทยาการคอมพิวเตอร์ คณะวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์ ช่องทางติดต่อทีมผู้สอน e-Mail [email protected] เบอร์ 0-2986-9156 ต่อ 217 Creative commons สัญญาอนุญาตสิทธิ์ “สื่อการสอนนี้เป็นส่วนหนึ่งของโครงการ Thai MOOC (thaimooc.org) และเผยแพร่ภายใต้สัญญาอนุญาตสิทธิ์แบบ Creative Commons ด้วยเงื่อนไข CC BY NC SA”
Related Courses
Intro to Computer ScienceUniversity of Virginia via Udacity Design of Computer Programs
Stanford University via Udacity Analytic Combinatorics, Part I
Princeton University via Coursera Algorithms, Part I
Princeton University via Coursera Algorithms, Part II
Princeton University via Coursera