ความน่าจะเป็นถูกนำมาใช้ในงาน Data Science ในงานด้านวิเคราะห์ข้อมูลและสร้างโมเดล เพื่อทำให้มั่นใจได้ว่าข้อมูลที่ได้มา มันมีความหมาย และมี Insight ถ้าคุณยังต้องนำข้อมูลไปทำโมเดลต่อ ไม่ว่าจะเป็นโมเดล Machine Learning หรือการทำนาย ล้วนก็มีงานใช้งานความน่าจะเป็นในการสร้างโมเดล ซึ่งคุณไม่มีทางจะหลีกเลี่ยงสิ่งนี้ได้ เพราะถ้าคุณไม่เข้าใจความน่าจะเป็นอย่างแท้จริง คุณอาจกำลังใช้โมเดล Machine Learning ที่จำลองสถานการณ์ผิดไปจากโจทย์ที่กำลังเผชิญอยู่ก็ได้! ข่าวดีคือ คุณไม่จำเป็นต้องเป็นอัจฉริยะด้านคณิตศาสตร์ก็สามารถเข้าใจความน่าจะเป็นได้!

เรียนความน่าจะเป็น พื้นฐานของ Machine Learning และ AI

ความน่าจะเป็น (Probability) เป็นรากฐานสำคัญของ Data Science ที่ช่วยให้เราสามารถจัดการกับความไม่แน่นอนของข้อมูล เข้าใจแนวโน้ม และสร้างโมเดลเชิงสถิติที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลได้อย่างแม่นยำขึ้น โดยเฉพาะอย่างยิ่งในด้าน Machine Learning, AI และการทำโมเดลต่าง ๆ ใครที่ต้องการเป็น Data Scientist ควรมีความเข้าใจ เพื่อช่วยให้สามารถตัดสินใจได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นในโลกของข้อมูล

โดยความน่าจะเป็น เป็น 1 ใน 3 ทักษะทางคณิตศาสตร์ที่คนทำงาน Data Science ควรเข้าใจ เพราะจะช่วยให้ Data Scientist จัดการกับความไม่แน่นอนของข้อมูล, สร้างและประเมินโมเดลทางสถิติ, ทดสอบสมมติฐาน, และทำนายผลลัพธ์จากข้อมูลที่มีอยู่ นอกจากนี้ยังช่วยในการตัดสินใจภายใต้ความไม่แน่นอนและพัฒนาอัลกอริธึมใน Machine Learning การเข้าใจความน่าจะเป็นจึงเป็นสิ่งสำคัญที่ช่วยให้ Data Scientist สามารถสร้างโมเดลที่แม่นยำ, คำนวณความน่าจะเป็นของเหตุการณ์ต่างๆ และทำนายผลลัพธ์ได้อย่างมีประสิทธิภาพในสภาพแวดล้อมที่ซับซ้อนและมีความเสี่ยง

Probability for Data Science ที่ไม่ใช่แค่เข้าใจ แต่นำไปใช้ได้จริง

คัดสรรเนื้อหาเท่าที่จำเป็น พร้อมอธิบายทุกคำศัพท์ที่คุณอาจเคยได้ยินเป็นภาษาคน เพื่อให้คุณเข้าใจการใช้งาน ไม่ใช่เพียงแค่จำไปใช้ในงานต่อ โดยในแต่ละบทคุณจะได้เรียนรู้ทั้งทฤษฏี และการลงมือเขียนโค้ดจริง พร้อมกับมี Quiz เพื่อทบทวนในแต่ละหัวข้อ ซึ่งจะช่วยเพิ่มความมั่นใจในการนำไปใช้จริง

ในคอร์สนี้คุณจะได้เข้าใจตั้งแต่ความหมาย และหลักการของความน่าจะเป็น ความน่าจะเป็นแบบมีเงื่อนไข Bayes' Theorem, Random Variables และการจำลองข้อมูล เพื่อนำไปใช้ในการตัดสินใจ แล้วค่อย ๆ ไต่ระดับขึ้นไปสู่แนวคิดที่ซับซ้อนขึ้นอย่างการทำความเข้าใจแพทเทิร์นของข้อมูลผ่าน Markov Models และ Poisson Processes เพื่อจำลองสถานการณ์สำหรับทำนายเหตุการณ์ในอนาคต และที่สำคัญที่สุด การนำไปประยุกต์ใช้ใน Machine Learning

ยิ่งไปกว่านั้นคอร์สนี้จะไม่ได้สอนแค่ทฤษฎี แต่คุณจะได้ลงมือทำจริงผ่านการเขียนโค้ด Python เพื่อให้สามารถนำไปใช้แก้ปัญหาจริง ๆ ได้ เพราะการเข้าใจความน่าจะเป็นอย่างถ่องแท้ / จะช่วยให้คุณเข้าใจเบื้องหลังของโมเดลและเครื่องมือที่คุณใช้ เห็นจุดอ่อน-จุดแข็งของเครื่องมือต่าง ๆ และเตรียมพร้อมสำหรับโมเดล Machine Learning ใหม่ ๆ ในอนาคต

คอร์สนี้เหมาะสําหรับ

• ผู้ที่ทํางานในตำแหน่ง Data Analyst หรือตำแหน่งงานอื่นที่คล้ายกัน ที่ต้องการต่อยอดไปด้าน AI/ML ความเข้าใจใน Probability จะ ช่วยให้วิเคราะห์ข้อมูลได้แม่นยำขึ้น
• Machine Learning Engineers / Data Scientists ที่จำเป็นต้องเข้าใจหลักความน่าจะเป็น และสถิติเพื่อสร้างโมเดล ที่มีประสิทธิภาพ
• Software Developers เพราะความรู้ด้านความน่าจะเป็น และตัวแปรสุ่มช่วยให้สร้างอัลกอริธึมที่แม่นยำขึ้น
• นักวิจัยที่สนใจด้าน DATA หรือ AI นี่จะเป็นก้าวแรกที่ดีในการเข้าใจโมเดล AI และการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึกโดยต่อยอดได้ในหลายสายงาน
• นักเรียน นักศึกษา ที่อยากปรับพื้นฐานเรื่องความน่าจะเป็นสำหรับเรียนในมหาวิทยาลัย หรือเพื่อเข้าใจพื้นฐานก่อนทำงานด้าน Data

หลังจบคอร์สนี้คุณจะ

• เข้าใจหลักการพื้นฐานของความน่าจะเป็น สามารถอธิบายความหมายของความน่าจะเป็นและนำไปประยุกต์ใช้ในชีวิตประจำวัน และสามารถคำนวณความน่าจะเป็นของเหตุการณ์ต่างๆ ได้
• รู้จักตัวแปรสุ่มแบบต่างๆ สามารถคำนวณค่าคาดหวัง ความแปรปรวน และการกระจายตัวของตัวแปรสุ่มได้ และสามารถประยุกต์ใช้ตัวแปรสุ่มในสถานการณ์จริง
• สามารถสร้างแบบจำลอง Markov State Model เพื่อวิเคราะห์สถานการณ์ที่ซับซ้อน รวมไปถึงประยุกต์ใช้ทฤษฎีบทของเบย์ในการตัดสินใจภายใต้ข้อมูลที่ไม่แน่นอน และใช้งาน Confusion Matrix ในการประเมินผลการทำนาย
• เข้าใจหลักการทำงานของ Naive Bayes Classifier และสามารถนำไปประยุกต์ใช้ได้