ARIT SkillOn

สายงาน Data Science เป็นอาชีพที่ต้องการของตลาด อีกทั้งค่าตัวสูง แต่การที่เราจะก้าวไปสู่งานสาย Data Science ได้นั้น จำเป็นที่จะต้องปูพื้นฐานและทำความเข้าใจเกี่ยวกับสายงานนี้ให้ดีเสียก่อน หลักสูตรนี้จะนำพาผู้เรียนมาเสริมทักษะพื้นฐานงาน Data Science ที่ใช้ Python ในการพัฒนาโปรแกรม

แนะนำหลักสูตร
แบบทดสอบก่อนเรียน
ไฟล์ข้อมูล (Dataset) ประกอบการเรียน (ดาวน์โหลดไฟล์ zip จากนั้น unzip ไฟล์ ให้พร้อมเรียน)
Lesson 1 ทำความรู้จักกับ Data Science
Lesson 2 การติดตั้งโปรแกรมสำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล
Lesson 3 พื้นฐาน Python สำหรับงาน Data Science
พื้นฐานภาษา Python เบื้องต้น
การใช้งาน NumPy Module Part 1
การใช้งาน NumPy Module Part 2
Lesson 4 การจัดการข้อมูลด้วย Pandas
ทำความรู้จักกับ Pandas และ ข้อมูล Series
ข้อมูล DataFrame
การสร้าง DataFrame ที่มีข้อมูลต่างชนิดกัน
การแปลง DataFrame ให้เป็นไฟล์ .xlsx และ .csv
ทำความรู้จักกับไฟล์ข้อมูล Excel และ CSV
การอ่านไฟล์ .xlsx
การอ่านไฟล์ .csv
การตรวจสอบข้อมูลเบื้องต้นจากการอ่านไฟล์
Lesson 5 เรียนรู้สถิติเบื้องต้น
Lesson 6 Data Visualization
การสร้าง Data Visualization ด้วย Matplotlib Part 1
การสร้าง Data Visualization ด้วย Matplotlib Part 2
การสร้าง Data Visualization ด้วย Seaborn Part 1
การสร้าง Data Visualization ด้วย Seaborn Part 2
Data Visualization Challenge
Lesson 7 ข้อมูลอนุกรมเวลา (Time Series Data)
Lesson 8 ข้อมูลสูญหาย (Missing Data)
ข้อมูลสูญหาย คืออะไร
การหาข้อมูลสูญหาย
วิธีการจัดการกับข้อมูลสูญหาย Part 1
วิธีการจัดการกับข้อมูลสูญหาย Part 2
Lesson 9 การทำความสะอาดข้อมูล (Data Cleansing)
การทำความสะอาดข้อมูล Part 1
การทำความสะอาดข้อมูล Part 2
Lesson 10 ค่าผิดปกติและการกำจัด (Detect and Remove the Outliers)
แบบทดสอบหลังเรียน

ไพสิฐ วิสัตยรักษ์

ประสบการณ์ด้านการพัฒนาซอฟต์แวร์โปรแกรมภาษา Python และ ประสบการณ์ด้านงานสอน Coding ในรูปแบบที่หลากหลาย สำหรับผู้เริ่มต้นที่สนใจในโลกของการเขียนโปรแกรม