หลักสูตร การวิเคราะห์ข้อมูลด้วย AI (Data Analytics with AI)

Last updated: 26 มี.ค. 2569  |  19 จำนวนผู้เข้าชม  | 

หลักสูตร การวิเคราะห์ข้อมูลด้วย AI (Data Analytics with AI)

หลักสูตร การวิเคราะห์ข้อมูลด้วย AI

** Data Analytics with AI **

 


บทนำ

     ในยุคปัจจุบันที่โลกขับเคลื่อนด้วยข้อมูล (Data-Driven) ข้อมูลไม่ได้เป็นเพียงตัวเลขหรือข้อความที่บันทึกไว้เท่านั้น แต่ได้กลายเป็น "สินทรัพย์เชิงกลยุทธ์" ที่สำคัญที่สุดขององค์กร อย่างไรก็ตาม ท่ามกลางงข้อมูลมหาศาล (Big Data) ความท้าทายที่แท้จริงไม่ได้อยู่ที่การจัดเก็บข้อมูล แต่อยู่ที่การ "สกัด" เอาคุณค่าและนัยสำคัญออกมาเพื่อใช้ในการตัดสินใจได้อย่างแม่นยำและทันท่วงที

     หลักสูตร "การวิเคราะห์ข้อมูลด้วย AI" ถูกออกแบบมาเพื่อเป็นสะพานเชื่อมระหว่างวิทยาการข้อมูลแบบดั้งเดิม (Traditional Data Science) กับนวัตกรรมปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence) ที่กำลังเข้ามาปฏิรูปทุกอุตสาหกรรม โดยเนื้อหาจะมุ่งเน้นไปที่การเปลี่ยนผ่านจากการวิเคราะห์เชิงพรรณนา (Descriptive Analytics) ที่บอกเพียงว่า "เกิดอะไรขึ้นในอดีต" ไปสู่การวิเคราะห์เชิงพยากรณ์ (Predictive Analytics) และการวิเคราะห์เชิงแนะนำ (Prescriptive Analytics) ที่สามารถบอกได้ว่า "จะเกิดอะไรขึ้นต่อไป" และ "ควรดำเนินการอย่างไรเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุด"

    หลักสูตรในวิชานี้จะช่วยให้ผู้เรียนเข้าใจพลวัตของข้อมูลในเชิงลึก พัฒนาทักษะการตั้งคำถามเชิงรุก และรู้วิธีการเลือกใช้เครื่องมือ AI ที่เหมาะสมกับโจทย์แต่ละประเภท เพื่อให้การวิเคราะห์ข้อมูลไม่ใช่เพียงกระบวนการทางเทคนิค แต่เป็น "ศาสตร์และศิลป์" ในการขับเคลื่อนองค์กรสู่ความสำเร็จอย่างยั่งยืนในยุคดิจิทัล


วัตถุประสงค์หลัก

1.      เพื่อให้ทราบถึงความสำคัญของการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อการตัดสินใจในการดำเนินธุรกิจให้เติบโตได้อย่างยั่งยืน

2.      เพื่อสามารถตัดสินใจเลือกแนวทางหรือเส้นทางในการดำเนินงานธุรกิจได้อย่างเหมาะสมมากขึ้นอย่างต่อเนื่อง

3.      การบูรณาการเทคโนโลยี AI: ศึกษาการนำ Machine Learning และ Deep Learning มาใช้ในการระบุรูปแบบ (Pattern Recognition) และความสัมพันธ์ของข้อมูลที่ซับซ้อนเกินกว่าขีดความสามารถของมนุษย์

4.      การเพิ่มประสิทธิภาพการตัดสินใจ: มุ่งเน้นการสร้างโมเดลวิเคราะห์ที่ช่วยลดความเสี่ยงและเพิ่มความได้เปรียบทางการแข่งขันในโลกธุรกิจ

5.      การนำไปใช้จริง (Practical Application): ตั้งแต่กระบวนการเตรียมข้อมูล (Data Pre-processing) ไปจนถึงการนำเสนอข้อมูลด้วยภาพ (Data Visualization) ผ่านมุมมองอัจฉริยะของ AI


โครงสร้างเนื้อหาหลักสูตร (Course Outline):

บทที่ 1 : รากฐานการวิเคราะห์ข้อมูลและระบบนิเวศของ AI
  • ความเข้าใจเกี่ยวกับประเภทของข้อมูลและบทบาทของ AI ในการวิเคราะห์สมัยใหม่
  • ความแตกต่างระหว่างสถิติดั้งเดิมกับการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning)
  • การใช้เครื่องมือ AI (ChatGPT, Gemini, NotebookLM) ในการวิเคราะห์ข้อมูล

บทที่ 2 : การเตรียมและการสำรวจข้อมูลอัจฉริยะ (Data Pre-processing & EDA)
  • เทคนิคการทำความสะอาดข้อมูล (Data Cleansing) โดยใช้ AI ช่วยตรวจสอบความผิดปกติ และการรวบรวมข้อมูลให้ครบถ้วน
  • การสร้าง Prompt สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลที่มีประสิทธิภาพ
  • การเลือกข้อมูลเพื่อการวิเคราะห์และตัดสินใจได้อย่างครบถ้วนและทันสมัย
  • การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจเพื่อค้นหา Insight เบื้องต้น

บทที่ 3 : การวิเคราะห์เชิงแนะนำและการสื่อสารข้อมูลเชิงกลยุทธ์ (Prescriptive & Visualization)
  • การใช้ AI ในการเสนอแนะทางเลือกเพื่อผลลัพธ์ที่ดีที่สุด (Optimization)
  • การสร้าง Dashboard เพื่อการ Presentation ผ่านการทำ Visualization ที่ทรงพลัง

บทที่ 4 : ประยุกต์ใช้ AI ในระดับองค์กรเพื่อการสรุปผลการตัดสินใจ
  • การสร้างสไลด์เพื่อสรุปผลการตัดสินใจที่ยอดเยี่ยมด้วย AI
  • กรณีศึกษาการใช้ AI ในอุตสาหกรรมต่าง ๆ เช่น การขนส่ง การขาย และการผลิต


กลุ่มหลัก           ผู้บริหารระดับสูง-กลาง / หัวหน้างาน หรือเจ้าหน้าฝ่ายต่าง ๆ ในองค์กร ฝ่ายวางแผน ฝ่าย

                          ผลิต ฝ่ายตรวจสอบคุณภาพ ฝ่ายการตลาด ฝ่ายซ่อมบำรุง ฝ่ายคลังสินค้า ฝ่ายขนส่ง ฝ่าย

                          บุคคล วิศวกร และผู้ที่สนใจ

ระยะเวลา          1 วัน วันละจำนวน  6 ชั่วโมง

รูปแบบการฝึกอบรม        การบรรยาย การให้คำปรึกษา แนะนำ  ร่วมอภิปราย Workshop



 

 

 

 ต้องการจัดอบรมในองค์กร  ติดต่อ คุณจิ๋ว

      096-669-5554, 064-325-4946

    @dtntraining / 0966695554

   dtntraining456@gmail.com
    www.dtntraining.com

Powered by MakeWebEasy.com
เว็บไซต์นี้มีการใช้งานคุกกี้ เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและประสบการณ์ที่ดีในการใช้งานเว็บไซต์ของท่าน ท่านสามารถอ่านรายละเอียดเพิ่มเติมได้ที่ นโยบายความเป็นส่วนตัว  และ  นโยบายคุกกี้