ทักษะเปลี่ยนคนทำงาน Data Science จาก "ทำได้" เป็น "ทำเป็น"

ในยุคที่ Data Science กลายเป็นหนึ่งในสาขาอาชีพที่สำคัญที่สุด หลายคนสามารถเข้าสู่วงการนี้ได้ด้วยเครื่องมือที่ใช้งานง่าย เช่น Python, SQL, และเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลสำเร็จรูป แต่มีความแตกต่างอย่างมากระหว่างคนที่ "ทำได้" กับคนที่ "เก่ง" ในสายงานนี้ และปัจจัยสำคัญที่ทำให้คนหนึ่งก้าวข้ามไปอีกระดับ คือความเข้าใจทางคณิตศาสตร์ (Mathematical Skills)

เพราะการเป็น Data Scientist ที่เก่งไม่ใช่แค่การใช้เครื่องมือ แต่ต้องเข้าใจแนวคิดทางคณิตศาสตร์เบื้องหลังโมเดลต่างๆ คนที่เข้าใจ Mathematical Skills จะสามารถสร้างโมเดลที่มีประสิทธิภาพสูงขึ้น ตีความผลลัพธ์ได้ดีขึ้น และแก้ปัญหาที่ซับซ้อนได้อย่างมั่นใจ หากคุณต้องการก้าวไปสู่ระดับที่สูงขึ้นในสายงาน Data Science การเสริมสร้างพื้นฐานทางคณิตศาสตร์เป็นสิ่งที่ขาดไม่ได้

Mathematical Skills for Data Science เข้าใจตัวเลขในโลก DATA อย่างที่ควรจะเป็น

เสริมรากฐานคณิตศาสตร์ให้แน่น พร้อมต่อยอดสู่ Data Science อย่างมืออาชีพ ในโลกของ Data Science และ Machine Learning การเข้าใจพื้นฐานคณิตศาสตร์เป็น กุญแจสำคัญ ที่ช่วยให้คุณ เข้าใจโมเดลและอัลกอริทึมได้อย่างลึกซึ้ง ปรับแต่งและสร้างโมเดลที่มีประสิทธิภาพสูงขึ้น และวิเคราะห์ข้อมูลและตัดสินใจบนพื้นฐานของหลักการที่ถูกต้อง

เราจึงแบ่งจักรวาลของคณิตศาสตร์ออกเป็น 3 คอร์สครอบคลุมทุกแนวคิดสำคัญที่นัก Data Science ต้องรู้ โดยออกแบบมาเพื่อเสริมสร้างพื้นฐานคณิตศาสตร์ที่จำเป็นสำหรับการทำงานด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล โดยเนื้อหาครอบคลุม 3 หัวข้อหลัก: คณิตศาสตร์, สถิติ, และความน่าจะเป็น เพื่อให้คุณพร้อมเผชิญกับความท้าทายในสายงานนี้

1. Mathematics for Data Science เรียนรู้พื้นฐานคณิตศาสตร์ที่สำคัญ เช่น พีชคณิตเชิงเส้น (Linear Algebra) และแคลคูลัส (Calculus) เพื่อเข้าใจการทำงานของโมเดลและอัลกอริทึม Machine Learning ที่นิยมในเชิงลึก
2. Statistics for Data Science ทำความเข้าใจหลักการสถิติที่จำเป็นสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล เช่น การประมาณค่า (Estimation) และการทดสอบสมมติฐาน (Hypothesis Testing) เพื่อให้คุณสามารถสรุปผลและตัดสินใจจากข้อมูลได้อย่างมั่นใจ
3. Probability for Data Science ศึกษาแนวคิดความน่าจะเป็นที่เป็นพื้นฐานของการพยากรณ์และการตัดสินใจ รวมถึงการประยุกต์ใช้ใน Machine Learning เช่น Gaussian Mixture Models และ Variational Autoencoders

แพ็กนี้เหมาะสำหรับ

• Data Analyst ที่ต้องการต่อยอดไปด้าน AI/ML โดยเรียนรู้หลักคณิตศาสตร์พื้นฐาน ความเข้าใจในสถิติ และการทดสอบสมมติฐาน เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลและสื่อสารผลลัพธ์ได้แม่นยำยิ่งขึ้น
• Machine Learning Engineers / Data Scientists ที่จำเป็นต้องเข้าใจหลักความน่าจะเป็นและสถิติ หลักการ Estimation และ Hypothesis Testing เพื่อสร้างแบบจำลองที่มีประสิทธิภาพ แม่นยำ และเชื่อถือได้ ในการพัฒนา AI
• Software Developers ที่มีประสบการณ์เขียนโค้ด แต่ต้องการอัปสกิลเพื่อย้ายสายงานไปสาย Data โดยเรียนรู้คณิตศาสตร์ที่จำเป็น และสร้างอัลกอริธึมในการวิเคราะห์ข้อมูล รวมถึงเข้าใจโมเดล AI ที่นำไปใช้งานจริง
• นักวิจัยที่สนใจด้าน Data หรือ AI ที่ต้องการก้าวแรกที่สำคัญในการเข้าใจแบบจำลองทางสถิติ และการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึก เพื่อนำไปทำงานวิจัย
• นิสิต นักศึกษา ที่อยากปรับพื้นฐานเรื่องความน่าจะเป็น และปูพื้นฐานเรื่อง Estimation, P-value และการทดสอบสมมติฐาน เพื่อเข้าใจแนวคิดทางสถิติก่อนศึกษาด้าน AI และ Data Science รวมถึงผู้ที่ต้องการเรียนรู้คณิตศาสตร์แบบที่ควรจะเป็น เพื่อเตรียมความพร้อมและเรียนรู้คณิตศาสตร์ที่สามารถนำมาประยุกต์ใช้กับงาน Data ได้จริง

หมายเหตุ

• ผู้เรียนควรมีพื้นฐานการเขียนโปรแกรมภาษา Python มาก่อน เนื่องจากมีการนำเสนอเนื้อหาเกี่ยวกับการประยุกต์ใช้ความน่าจะเป็นในการเรียนรู้ของเครื่อง ซึ่งมีการเขียนโค้ดเพื่อนำไปใช้งานจริง
• เนื้อหาในหลักสูตรนี้มีความท้าทายในระดับหนึ่ง ผู้เรียนควรมีความมุ่งมั่น และตั้งใจในการเรียนรู้

หลังจากเรียนจบคอร์สนี้ผู้เรียนจะสามารถ

• เข้าใจ และสามารถเลือกใช้เทคนิคต่าง ๆ ในการจัดการกับข้อมูลเบื้องต้น เพื่อช่วยในการลดทรัพยากรคํานวณของการนําข้อมูลไปใช้งานได้
• ประยุกต์ใช้งาน Machine Learning ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ผ่านการเข้าใจการทํางานเบื้องหลัง และเข้าใจในความแตกต่างของแต่ละเทคนิคทางคณิตศาสตร์ที่เลือกมาใช้งาน
• มีความรู้คณิตศาสตร์พื้นฐานมากเพียงพอในการที่จะศึกษาต่อยอดด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลในเชิงลึกขึ้น ไปจนถึงการสามารถสร้างหรือพัฒนาโมเดล Machine Learning ได้เองในอนาคต
• เข้าใจหลักการพื้นฐานของความน่าจะเป็น สามารถอธิบายความหมายของความน่าจะเป็นและนำไปประยุกต์ใช้ในชีวิตประจำวัน และสามารถคำนวณความน่าจะเป็นของเหตุการณ์ต่างๆ ได้
• รู้จักตัวแปรสุ่มแบบต่างๆ สามารถคำนวณค่าคาดหวัง ความแปรปรวน และการกระจายตัวของตัวแปรสุ่มได้ และสามารถประยุกต์ใช้ตัวแปรสุ่มในสถานการณ์จริง
• สามารถสร้างแบบจำลอง Markov State Model เพื่อวิเคราะห์สถานการณ์ที่ซับซ้อน รวมไปถึงประยุกต์ใช้ทฤษฎีบทของเบย์ในการตัดสินใจภายใต้ข้อมูลที่ไม่แน่นอน และใช้งาน Confusion Matrix ในการประเมินผลการทำนาย
• เข้าใจหลักการทำงานของ Naive Bayes Classifier และสามารถนำไปประยุกต์ใช้ได้
• สามารถประมาณค่าพารามิเตอร์ของประชากรจากข้อมูลตัวอย่าง การเลือกตัวประมาณที่ดี การประเมินความแม่นยำ และการสร้างช่วงความเชื่อมั่น
• ตั้งสมมติฐาน การทดสอบเพื่อตรวจสอบว่าข้อมูลสนับสนุนสมมติฐานหรือไม่ การประเมินความผิดพลาด และการวัดขนาดของผลกระทบได้เอง
• วิเคราะห์ความแปรปรวนเพื่อเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยระหว่างกลุ่ม การทดสอบความเหมาะสมของแบบจำลอง การทดสอบการแจกแจงแบบปกติ และการทดสอบความสัมพันธ์เชิงเส้น