
เขียนโปรแกรม Python ตั้งแต่พื้นฐานถึง OOP และ Functional
กลุ่มหลักสูตร Python มีทั้งหมด 2 หลักสูตร
สำหรับผู้ที่ต้องการจะเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล (Data Scientist) ทักษะการเขียนโปรแกรมถือได้ว่าเป็นหนึ่งในทักษะที่สำคัญ ดังนั้นการเลือกศึกษา Python เพื่อนำมาใช้เป็นเครื่องมือในการวิเคราะห์ข้อมูล จะช่วยทำให้ลดระยะเวลาในการพัฒนาระบบได้ เพราะสามารถนำไลบรารีต่างๆ มาใช้งานได้ทันที และสามารถลดค่าใช้จ่ายได้ด้วย เพราะนำไปใช้งานได้ฟรี
Pythonไขข้อสงสัย Python ใช้ทําอะไรและสร้างอะไรได้บ้าง พร้อมสรุปข้อดี ข้อเสีย และเจาะลึกสายงาน Data อัปสกิลวัยทำงาน ลดเวลาทำงานซ้ำซ้อนให้เสร็จไวในระดับมืออาชีพ
Pythonภาษา Python เป็นหนึ่งในตัวเลือกยอดนิยมอันดับต้นๆ ของภาษาโปรแกรมปัจจุบัน ด้วยจุดเด่นหลักที่ Python เป็นภาษาที่เรียนรู้และเข้าใจง่าย ทำให้ไม่ว่าจะเป็นเด็กประถมไปจนถึงผู้ใหญ่วัยทำงานก็สามารถที่จะใช้เวลาเรียนรู้และสร้างโปรแกรมอย่างง่ายได้อย่างรวดเร็ว รวมไปถึงการนำไปใช้ในการต่อยอดงานด้านต่างๆ ที่มีความซับซ้อนมากขึ้นได้ บทความนี้จะช่วยให้ข้อมูลเพื่อใช้ในการประกอบการตัดสินใจว่าภาษา Python คุ้มค่ากับการลงทุนศึกษาหรือไม่ครับ
Pythonโลกในยุคดิจิทัล (Digital age) ได้มีความก้าวหน้าในการพัฒนาเทคโนโลยีอย่างรวดเร็วแบบก้าวกระโดด ทำให้มีบทบาทสำคัญในการพัฒนาขับเคลื่อนธุรกิจ และอำนวยความสะดวกในชีวิตประจำวัน เช่น การทำธุรกรรมทางการเงินกับธนาคารแบบออนไลน์ การใช้ระบบสั่งการคอมพิวเตอร์ด้วยเสียง การตรวจสุขภาพเบื้องต้นด้วยแอปพลิเคชันบนมือถือ และระบบ Google Search ที่สามารถรู้ว่าคุณกำลังค้นหาข้อมูลอะไรก่อนที่เราจะพิมพ์จบประโยค เป็นต้น นอกจากนั้นยังมีนวัตกรรมเทคโนโลยีที่มีความล้ำหน้าต่าง ๆ
Pythonเรียนรู้ One-Hot Encoding แปลงข้อมูล Categorical เป็น Numeric สำหรับ Machine Learning และสถิติ
Pythonการตรวจจับใบหน้าเป็นหนึ่งในฟีเจอร์ที่น่าสนใจในสาขาวิทยาการคอมพิวเตอร์และการประมวลผลภาพ การใช้งาน Python ในการตรวจจับใบหน้านั้นเป็นทางเลือกที่ยอดเยี่ยมเนื่องจากมีไลบรารีที่ใช้งานง่ายและมีประสิทธิภาพ ในบทความนี้ เราจะมาดูวิธีการตรวจจับใบหน้าโดยใช้ ภาษา Pythonและไลบรารี OpenCV
Microsoft SQL ServerPower BIData Scientist คือใคร ทำอะไร ต้องมีทักษะอะไรบ้าง ทั้งสถิติ Machine Learning SQL Python R และ Soft Skills พร้อม Infographic สรุปสำหรับสายอาชีพข้อมูล
Microsoft SQL ServerMicrosoft Accessข้อมูลคือหัวใจของธุรกิจยุคดิจิทัล แล้วเครื่องมือไหนช่วยจัดการข้อมูลได้ตรงกับงานของคุณ บทความนี้แนะนำ 7 เครื่องมือทำงานกับข้อมูล ได้แก่ Excel, Google Sheets, Power BI Desktop, Google Data Studio, Access, SQL Server และ Power Automate พร้อมสรุปความสามารถเด่นของแต่ละตัว ตั้งแต่คำนวณ วิเคราะห์ ทำรายงาน เก็บฐานข้อมูล ไปจนถึงสร้างระบบอัตโนมัติ
Microsoft SQL ServerPower BIวิศวกรข้อมูล (Data Engineer หรือ DE) ทำหน้าที่สร้างชุดข้อมูลที่ง่ายต่อการวิเคราะห์ โดยปรับปรุงข้อมูล (Transform Data) ทำความสะอาดข้อมูล (Data Cleansing) สร้างความน่าเชื่อถือและคุณภาพของข้อมูลด้วยวิธีการต่าง ๆ โดยทำการรวมข้อมูลดิบจากแหล่งข้อมูลต่าง ๆ (Data Source) เพื่อสร้างชุดข้อมูลตามรูปแบบที่ตอบโจทย์ทางธุรกิจ