โครงการอบรมเชิงปฏิบัติการด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลสำหรับองค์กร         

(พร้อมใบรับรองภาคปฏิบัติ) รุ่นที่ 7

 Corporate Data Science Certificate #7

บทนำ:

องค์กรด้านธุรกิจและอุตสาหกรรมทั่วโลก ตระหนักและให้ความสำคัญต่อการเปลี่ยนแปลงของเทคโนโลยี อีกทั้งพยายามปรับตัวอย่างรวดเร็ว และใช้ประโยชน์จากข้อมูลที่มีอยู่เพื่อพัฒนาคุณภาพของสินค้า บริการ และตอบโจทย์ลูกค้าให้ได้มากที่สุด

ในประเทศไทย เทคโนโลยีด้านข้อมูล (data technology) อาจเป็นเรื่องค่อนข้างใหม่สำหรับองค์กร เนื่องจากจำนวนของนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูล (data scientist) ที่เป็นมืออาชีพมีจำนวนจำกัด และองค์กรส่วนใหญ่ ยังขาดบุคลากรที่มีความรู้และความสามารถด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล จึงเป็นอุปสรรค์ในการพัฒนาธุรกิจโดยใช้ประโยชน์จากข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ

โครงการนี้เป็นการพัฒนาต่อยอดความรู้ของบุคลากรด้าน IT ในองค์กรด้านธุรกิจ อุตสาหกรรม และภาครัฐ ซึ่งมีความรู้ความชำนาญในธุรกิจและกระบวนการทำงานขององค์กรอยู่แล้ว ให้มีองค์ความรู้และทักษะที่จำเป็นในการทำงานด้านวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูล (data science) โดยมีเป้าหมายให้บุคลากรขององค์กรที่ผ่านการอบรม สามารถทำงานด้านข้อมูลขั้นพื้นฐาน และทำงานร่วมกับผู้เชี่ยวชาญหรือที่ปรึกษาด้าน data science, big data และ artificial intelligence (AI) ในโครงการที่มีความซับซ้อนมากขึ้นได้

วัตถุประสงค์:

โครงการนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อพัฒนาบุคลากรด้าน IT ขององค์กร ให้มีองค์ความรู้และทักษะที่จำเป็นในการทำงานด้าน data science และสามารถเริ่มทำงานด้านข้อมูลในขั้นพื้นฐาน โดยใช้เครื่องมือ open source ตลอดจนสามารถร่วมทำงานกับผู้เชี่ยวชาญในงานที่มีความซับซ้อนมากขึ้นได้

Highlights:

1. การเรียนรู้ภาคทฤษฎีเท่าที่จำเป็น โดยเน้นวิธีคิดและการลงมือปฏิบัติแบบ step-by-step เพื่อให้ผู้เข้าอบรมสามารถทำงานได้จริง และสามารถเรียนรู้ต่อยอดได้ด้วยตนเองจากแหล่งข้อมูลต่างๆ
2. เรียนรู้จากตัวอย่างและชุดข้อมูลจริง เห็นความท้าทายและแนวทางการการจัดการข้อมูลอย่างถูกต้อง
3. เรียนรู้เครื่องมือในการทำงานด้านข้อมูลที่สามารถนำไปประยุกต์ใช้งานได้จริง และปรับการใช้งานได้อย่างเหมาะสม
4. ผู้สอนมีประสบการณ์สูงในการทำงานด้าน data science ในต่างประเทศ และดำเนินธุรกิจด้านข้อมูลในประเทศไทย

ใครควรเข้าอบรม?

เจ้าหน้าที่ด้าน IT ของหน่วยงานทั้งภาครัฐและเอกชนที่ลักษณะงานเกี่ยวข้องกับการจัดการข้อมูล และมีพื้นฐานความด้านการเขียนโปรแกรมที่ต้องการพัฒนาความรู้ด้าน data science และ data technologies

คุณสมบัติผู้เข้าอบรม:

ผู้เข้าอบรมควรมีความรู้พื้นฐานด้านคณิตศาสตร์และสถิติ (อย่างน้อยระดับปริญญาตรี) และมีความรู้ด้านการเขียนโปรแกรมคอมพิวเตอร์ อย่างน้อย 1 ภาษา (Java, C, C++, Pascal, Fortran, HTML, PHP, .NET, python, R, MATLAB or other programming languages)

ผลลัพธ์จากการอบรม:

หลังจากที่สิ้นสุดโครงการนี้ ผู้เข้าอบรมจะสามารถ

1. ใช้ภาษา python ในการ clean, process และจัดการข้อมูล
2. ใช้วิธีการด้านสถิติ และการ visualization แสดงให้เห็นความสัมพันธ์ของข้อมูล
3. ประยุกต์ใช้เทคนิคด้าน machine learning ในการวิเคราะห์ข้อมูล
4. สื่อสารและให้ความหมายผลลัพธ์จากการวิเคราะห์ข้อมูล

Course outline:

Day 1 (Instructor: Asst.Prof.Dr.Chanwit Boonchuay)

Data science backgrounds

• What is data science and data process?
• Why corporate data scientist?
• Corporate data science tasks
• Data types and formats
• Computational thinking
• Statistics for data science

Exploratory data analysis (EDA)

• Typical data format and types of EDA
• Univariate non-graphical and graphical EDA
• Multivariate non-graphical and graphical EDA

Machine learning essentials

• Types and categories of ML
• Regression modeling
• Classification modeling
• Clustering & Retrieval modeling

Big data challenges

• Why businesses need to understand big data?
• What is big data and how to manage?
• Big data applications for business
• Recent updates in big data technologies

Day 2 (Instructor: Gling Kanchanasuwa)

Data preparation and exploration

• Step-by-step for data preparation and exploration using python (jupyter notebook)
• Business case examples for data preparation and exploration
• Workshop on data preparation and exploration with real-world data sets
• Result communication and interpretation

Regression and classification models

• Step-by-step for regression and classification models
• Business case examples for regression and time series forecasting models
• Workshop on data analytics with real-world data sets

Day 3 (Instructor: Gling Kanchanasuwa)

Time series forecasting and clustering models (end at 14.00)

• Step-by-step for time series forecasting and clustering models
• Business case examples for classification and clustering models
• Workshop on data analytics with real-world data sets

Practical examination

Based on given data sets, participants have to finish the assignment as

• Removing outliners in the data set
• Creating a predictive model
• Visualization and interpretation of results

ระยะเวลาและสถานที่การอบรม

19-21 สิงหาคม 2562

09:00 - 17:00 น. (21 ชั่วโมง)

อาคารซอฟต์แวร์พาร์ค ชั้น 3 ถ.แจ้งวัฒนะ ปากเกร็ด นนทบุรี

ผู้เข้าอบรมจะได้รับ:

1. เอกสารประกอบการบรรยาย 1 ชุด
2. ไฟล์ source code ทั้งหมดในการอบรมภาคปฏิบัติ
3. สิทธิ์ใช้งาน Notebook Computer (Dell latitude 7480, Windows 10 64 bit, CPU: Intel Core I5-7200 Gen7th @2.70 GHz, Ram: 8 GB)
4. อาหารกลางวัน 3 มื้อ และอาหารเบรก 6 มื้อ
5. บริการให้คำแนะนำจากผู้เชี่ยวชาญผ่านช่องทาง online forum
6. ใบรับรองผ่านการฝึกอบรมและใบรับรองผลสอบภาคปฏิบัติ (สำหรับผู้สอบผ่านเกณฑ์)

ค่าใช้จ่ายต่อท่าน:

ค่าอบรม รวมค่าอุปกรณ์และค่าอาหารตลอด 3 วัน ราคา 28,000 บาท (ยังไม่รวม VAT)

ราคา Early bird สำรองที่นั่งและชำระค่าใช้จ่ายก่อนวันที่ 26 กรกฎาคม 2562 เหลือ 22,400 บาท (ยังไม่รวม VAT) จำนวนจำกัด (ต้องการใบเสนอราคา กรุณาติดต่อคุณปริยา pariya@somsri.ai)

วิธีการจ่ายเงิน และการติดต่อ:

บัญชีธนาคารไทยพาณิชย์/ SCB (Saving Account)

ชื่อบัญชี: บริษัท ไซแนปส์ (ประเทศไทย) จำกัด/ SYNAPES (Thailand) Co., Ltd.

เลขบัญชี: 407-7124-22-9 สาขาเซ็นทรัล เฟสติวัล เชียงใหม่

และกรุณาส่งหลักฐานการโอนเงินมาที่ pariya@somsri.ai

สอบถามข้อมูลการสำรองที่นั่ง คุณปริยา มือถือ 092 284 8551

สอบถามรายละเอียดการอบรม ดร.ชาญวิทย์ มือถือ 091 858 5260

กรอกข้อมูลเพื่อติดต่อกลับ : https://forms.gle/EY3cGXzaBHbKuwDb9

ผู้รับผิดชอบโครงการ

บริษัท ไซแนปส์ (ประเทศไทย) จำกัด  28/1 ซอย 1ข (ถนนทุ่งโฮเต็ล) ตำบล หนองป่าครั่ง

อำเภอเมืองเชียงใหม่ จังหวัดเชียงใหม่ 50000 (สำนักงานใหญ่)

เลขประจำตัวผู้เสียภาษีอากร 0 5055 60000 28 6

โทรศัพท์ 053 805 907 e-mail: info@somsri.ai  website: www.synapes.ai

ประวัติวิทยากร :         

1. ผศ.ดร.ชาญวิทย์ บุญช่วย
   Asst.Prof.Dr.Chanwit Boonchuay

Position: CEO/Training director of Quick Stars Training Center

Organization: SYNAPES (Thailand) Co., Ltd.

Qualifications:

• Certified data science specialist (Data processes, SQL, NoSQL, python programming, data gathering, exploratory data analysis, text mining, machine learning, big data tools and applications)
• Artificial intelligence development and applications (Natural language understanding, visual intelligence, deep learning applications, social big data analytics)
• Risk management in energy markets (Monte Carlo method, optimal risk strategies, large-scale optimization)
• Innovative business strategies (Big data strategies, business insight analysis, AI applications for enterprises, AI for startups)

Educations:

• Doctor of Engineering in Electric Power System Management
  Asian Institute of Technology (AIT), 2011
  Dissertation on Optimal Risky Bidding Strategies in Electricity Market
• Master of Engineering in Electrical Engineering
  King Mongkut's University of Technology North Bangkok, 2005
• Bachelor of Science in Electrical Engineering
  King Mongkut's University of Technology Thonburi, 2003

Research visits:

• The University of Tennessee, Knoxville, Jan.–Dec. 2010,
  Research topic: Robust Optimization-Based DC Optimal Power Flow for Managing Wind Generation Uncertainty
• The University of Hong Kong, Apr.–May 2009,
  Research topic: Optimal Trading Strategy for GenCo in LMP-Based and Bilateral Markets using Self-organising Hierarchical PSO

Experiences:

Dr.Chanwit has both academic and industrial experiences in deep technology development. He was the head of Center for Electrical and Embedded System Technology (CEEST) and an assistant professor in electrical engineering at Rajamangala University of Technology Rattanakosin, Thailand during 2011-2016. He conducted more than 10 innovative research projects and published more than 20 technical papers. He also gave seminars on Machine Learning for Startups and Artificial Neural Network Applications.

In the industry role, he has founded a research-based company focusing on artificial intelligence technologies supporting business applications. Current development is in areas of cognitive computation, Thai natural language understanding (NLU) and visual intelligence applications. He is also a Bangkok AI ambassador connecting the local community with the global applied AI community.

2. นายกลิ้ง กาญจนสุวรรณ
   Mr.Gling Kanchanasuwan

Position:  CTO

Organization: ZPRING Co., Ltd.

Qualification:

• Core Competencies: Applied Data Analytics & Data Science
• Languages (Javascript, Python, SQL, PL/pgSQL, SAS macro, .NET, VBA, Java, Unix Scripting)
• Data Mining, Big Data, Data Science, Optimization, Simulation and Business Intelligence (Pentaho, SQL, pl/SQL, Netezza, Postgresql, SAS Enterprise, Oracle Crystal Ball, LINDO)
• Mobile Software Development (Java/Android, Ionic, Flutter)
• Emerging technologies (Docker, kuberneties, Redis, Angular, Vue, Progressive Web Apps, service workers, web workers, etc)

Education: 

• Cohort MBA, University Of Texas at Dallas (Graduated in 2006)
• Electronics Engineering, KMITL (Ladkrabang) (Graduated in 2002)

Experiences:

Gling Kanchanasuwan has over 10 years of experiences in applying data science to solve real world business problems over the course of his career in both the retail & transportation industries. As a pricing analytics manager at Michaels, an arts & craft retail in the US, his focus was on using analytics & data science to manipulate prices in a way that would gain more profit, while not being offensive to the consumers.

In order to build, evaluate, & deploy pricing models, Gling has used various techniques including A/B testing, linear & non-linear regressions, ARIMA modeling, clustering, Monte Carlo simulation, non-linear optimization, etc.

3. นายวรรัตน์ ประเสริฐศิลป์ (Training Assistant)

Mr.Worrarat Prasertsil

Position : Data Engineer

Organization : SYNAPES (Thailand) Co., Ltd.

Qualifications : Programing skills in Python, PHP, Matlab

Education :

Bachelors of Arts, Modern Management and Information Technology (GPA:3.19)

College of Arts, Media and Technology (Class of 2017)

Chiang Mai University

Experiences :

Worrarat Prasertsil was an internship joining  the Research and Development team at Guru Square Co., Ltd.He was working on projects used Python with OpenCV for image processing applications and image classifications in his final year of the college.

Worrarat worked at Big Data Agency shortly after the graduation as a junior programmer.  His task involved with machine learning, web and mobile applications. He has experiences in various data modelling and software development tools using Python and Matlab, Spring boot web framework, Microsoft SQL server, Android/Tizen studio. Worrarat has joined the artificial intelligence development team at SYNAPES (Thailand) Co., Ltd.