ระบบติดตามและประเมินผลโครงการผลิตบัณฑิตพันธุ์ใหม่

การบรรยาย: อภิปราย โมดูล 5 : โครงงานและปัญหาพิเศษ ผู้เข้าอบรมนำเสนอโครงงาน และปัญหาพิเศษ โดยการประยุกต์ใช้องค์ความรู้ที่เรียนมาในการแก้ปัญหาการปฏิบัติงานในองค์กร

รูปแบบการเรียนการสอน: คณะวิทยากร และผู้เชี่ยวชาญ ดำเนินการตรวจติดตามผลร่วมกันพี่เลี้ยงในสถานประกอบการ

ผลลัพธ์: 1. ผู้เรียนนำความรู้ที่ได้มาฝึกปฏิบัติการ และใช้งานในสถานประกอบการด้วยตนเอง

ทักษะและสมรรถนะที่พัฒนา: 1. ทักษะในการคิดวิเคราะห์ 2. ทักษะในการแก้ไขปัญหา 3. ทักษะในการนำเสนองาน

การบรรยาย: ฝึกอบรมเชิงปฏิบัติการ การจัดการเชิงกลยุทธ และการเขียนแผนกลยุทธสำหรับองค์กร

รูปแบบการเรียนการสอน: - บรรยาย - ฝึกปฏิบัติ

ผลลัพธ์: 1. ผู้เรียนมีความรู้ความเข้าใจในการนำการการจัดการเชิงกลยุทธ สามารถฝึกปฏิบัติการในการเขียนแผนกลยุทธสำหรับองค์กรได้

ทักษะและสมรรถนะที่พัฒนา: 1. ทักษะในการคิดวิเคราะห์ 2. ทักษะในการแก้ไขปัญหา 3. ทักษะในการนำเสนองาน

การบรรยาย: ฝึกอบรมเชิงปฏิบัติการ การพัฒนากลยุทธองค์กร และการจัดการองค์กรบนฐานของการวิเคราะห์ข้อมูลขั้นสูง สำหรับอุตสาหกรรมผลิตยานยนต์ไฟฟ้า และผลิตชิ้นส่วนยานยนต์

รูปแบบการเรียนการสอน: - บรรยาย - ฝึกปฏิบัติ

ผลลัพธ์: 1. ผู้เรียนมีความรู้ความเข้าใจในการนำการวอเคราะห์ข้อมูลขั้นสูงมาช่วยในการพัฒนากลยุทธสำหรับองค์กร

ทักษะและสมรรถนะที่พัฒนา: 1. การคิดวิเคราะห์ 2. การเชื่อมโยงความรู้ 3. การสืบค้นข้อมูล

การบรรยาย: โมดูล 5: โครงงานและปัญหาพิเศษ กระบวนการตรวจสอบ และทดสอบประสิทธิภาพของโครงงานและสิ่งประดิษฐ์ ฝึกปฏิบัติการ – ตรวจสอบ และทดสอบประสิทธิภาพของโครงงานและสิ่งประดิษฐ์

รูปแบบการเรียนการสอน: - ฝึกปฏิบัติ

ผลลัพธ์: 1. ผู้เรียนมีความรู้ความเข้าใจกระบวนการตรวจสอบ และทดสอบประสิทธิภาพของโครงงานและสิ่งประดิษฐ์
2. ผู้เรียนสามารถกำหนดแนวทางในการตรวจสอบ และทดสอบประสิทธิภาพของโครงงานและสิ่งประดิษฐ์ได้

ทักษะและสมรรถนะที่พัฒนา: 1. การคิดวิเคราะห์ 2. การเชื่อมโยงความรู้ 3. การสืบค้นข้อมูล 4. ทักษะด้านการทำเหมืองข้อมูล 5. ทักษะในการวางแผนงาน 6. ทักษะการตรวจ และทดสอบ ควบคุม

-

-

การบรรยาย: ฝึกปฏิบัติการในสถานประกอบการ – กิจกรรมตรวจติดตามผลการฝึกปฏิบัติการในสถานประกอบการ ครั้งที่ 10

รูปแบบการเรียนการสอน: คณะวิทยากร และผู้เชี่ยวชาญ ดำเนินการตรวจติดตามผลร่วมกันพี่เลี้ยงในสถานประกอบการ

ผลลัพธ์: 1. ผู้เรียนนำความรู้ที่ได้มาฝึกปฏิบัติการ และใช้งานในสถานประกอบการด้วยตนเอง

ทักษะและสมรรถนะที่พัฒนา: 1. ทักษะในการคิดวิเคราะห์ 2. ทักษะในการแก้ไขปัญหา 3. ทักษะในการนำเสนองาน

การบรรยาย: โมดูล 5: โครงงานและปัญหาพิเศษ หลักเกณฑ์และวิธีการที่ดีในการรองรับเข้าสู่มาตรฐานวิชาชีพ รวมถึงกฎหมายและการจดสิทธิบัตร ฝึกปฏิบัติการ - อภิปราย - มาตรฐานวิชาชีพ รวมถึงกฎหมายและการจดสิทธิบัตร

รูปแบบการเรียนการสอน: บรรยาย ฝึกปฏิบัติการ - อภิปราย

ผลลัพธ์: 1. ผู้เรียนมีความรู้และความเข้าใจเกี่ยวกับหลักเกณฑ์และวิธีการที่ดีในการรองรับเข้าสู่มาตรฐานวิชาชีพ รวมถึงกฎหมายและการจดสิทธิบัตร 2. ผู้เรียนสามารถอภิปรายมาตรฐานวิชาชีพ รวมถึงกฎหมายและการจดสิทธิบัตรได้

ทักษะและสมรรถนะที่พัฒนา: 1. ทักษะในการคิดวิเคราะห์ 2. ทักษะในการนำเสนองาน 3. ทักษะการสืบค้นข้อมูล 4. ทักษะในการคิดวิเคราะห์ 5. ทักษะในการนำเสนองาน

-

-

การบรรยาย: ฝึกปฏิบัติการในสถานประกอบการ – กิจกรรมตรวจติดตามผลการฝึกปฏิบัติการในสถานประกอบการ ครั้งที่ 9 รูปแบบการเรียนการสอน: คณะวิทยากร และผู้เชี่ยวชาญ ดำเนินการตรวจติดตามผลร่วมกันพี่เลี้ยงในสถานประกอบการ

ผลลัพธ์: 1. ผู้เรียนนำความรู้ที่ได้มาฝึกปฏิบัติการ และใช้งานในสถานประกอบการด้วยตนเอง

ทักษะและสมรรถนะที่พัฒนา: 1. ทักษะในการคิดวิเคราะห์ 2. ทักษะในการแก้ไขปัญหา 3. ทักษะในการนำเสนองาน

การบรรยาย: การวิเคราะห์และการจัดการความเสี่ยง สำหรับโครงการ การประมาณการต้นทุนสำหรับโครงการ การจัดทำงบประมาณสำหรับโครงการ
ฝึกปฏิบัติ -
การทำแผนงาน (Action plan) การวิเคราะห์ความเสี่ยง และการพะฒนาแผนจัดการความเสี่ยงสำหรับโครงการ
การประมาณการต้นทุนสำหรับโครงการ การจัดทำงบประมาณสำหรับโครงการ

รูปแบบการเรียนการสอน: บรรยาย - ฝึกปฏิบัติ

ผลลัพธ์: 1. ผู้เรียนมีความรู้และความเข้าใจเกี่ยวกับ 2. การวิเคราะห์และการจัดการความเสี่ยง สำหรับโครงการ 3. การประมาณการต้นทุนสำหรับโครงการ 4. การจัดทำงบประมาณสำหรับโครงการ 5. ผู้เรียนสามารถฝึกปฏิบัติการการทำแผนงาน (Action plan) การวิเคราะห์ความเสี่ยง และการพัฒนาแผนจัดการความเสี่ยงสำหรับโครงการ
6. การประมาณการต้นทุนสำหรับโครงการ 7. การจัดทำงบประมาณสำหรับโครงการ

ทักษะและสมรรถนะที่พัฒนา: 1. ทักษะการคิดวิเคราะห์ 2. การมองภาพองค์รวม 3. การเข้าใจถึงผลกระทบ 4. ทักษะการอภิปราย 5. ทักษะการเขียนแผนงาน 6. ทักษะการวิเคราะห์ความเสี่ยง 7. ทักษะการวางแผนงบประมาณ

การบรรยาย: โมดูล 5: โครงงานและปัญหาพิเศษ แนวทางการทำโครงงาน และปัญหาพิเศษ การกำหนดประเด็นและความสำคัญของโครงงาน เพื่อเป็นแนวทางในการแก้ปัญหาได้อย่างมีประสิทธิภาพ อาทิ การทำแผนงาน (Action plan) การวิเคราะห์ความเสี่ยง การประมาณการต้นทุน การจัดทำงบประมาณ เป็นต้น ฝึกปฏิบัติ - การร่างข้อเสนอโครงการ การกำหนดประเด็นและความสำคัญของโครงงาน
การทำแผนงาน (Action plan)

รูปแบบการเรียนการสอน: บรรยาย - ฝึกปฏิบัติ

ผลลัพธ์: 1. ผู้เรียนมีความรู้และความเข้าใจเกี่ยวกับ 2. แนวทางการทำโครงงาน และปัญหาพิเศษ 3. ผู้เรียนสามารถฝึกปฏิบัติการร่างข้อเสนอโครงการ 4. การกำหนดประเด็นและความสำคัญของโครงงาน
5. การทำแผนงาน (Action plan)

ทักษะและสมรรถนะที่พัฒนา: 1. ทักษะการคิดวิเคราะห์ 2. การมองภาพองค์รวม 3. การเข้าใจถึงผลกระทบ 4. ทักษะการอภิปราย 5. ทักษะการเขียนข้อเสนอโครงการ 6. ทักษะการคิดวิเคราะห์ 7. ทักษะการนำเสนอ

-

-

การบรรยาย: อภิปราย โมดูล 4 : Advanced Analytics และปัญญาประดิษฐ์ ผู้เข้าอบรมนำเสนอโครงงาน หรือการประยุกต์ใช้องค์ความรู้ที่เรียนมาในการแก้ปัญหาการปฏิบัติงานในองค์กร

รูปแบบการเรียนการสอน: คณะวิทยากร และผู้เชี่ยวชาญ ดำเนินการตรวจติดตามผลร่วมกันพี่เลี้ยงในสถานประกอบการ

ผลลัพธ์: 1. ผู้เรียนนำความรู้ที่ได้มาฝึกปฏิบัติการ และใช้งานในสถานประกอบการด้วยตนเอง

ทักษะและสมรรถนะที่พัฒนา: 1. ทักษะในการคิดวิเคราะห์ 2. ทักษะในการแก้ไขปัญหา 3. ทักษะในการนำเสนองาน

การบรรยาย: ฝึกปฏิบัติการในสถานประกอบการ – กิจกรรมตรวจติดตามผลการฝึกปฏิบัติการในสถานประกอบการ ครั้งที่ 8 รูปแบบการเรียนการสอน: - ฝึกปฏิบัติ

ผลลัพธ์: 1. ผู้เรียนนำความรู้ที่ได้มาฝึกปฏิบัติการ และใช้งานในสถานประกอบการด้วยตนเอง

ทักษะและสมรรถนะที่พัฒนา: 1. ทักษะในการคิดวิเคราะห์ 2. ทักษะในการแก้ไขปัญหา 3. ทักษะในการนำเสนองาน

การบรรยาย: โมดูล 4: Advanced Analytics และปัญญาประดิษฐ์ การออกแบบและประยุกต์ใช้ Machine Learning และ Artificial Intelligence (AI) สำหรับธุรกิจ ฝึกปฏิบัติการ -
- ปัญหาการหาเส้นทางเดินทางของนักขาย( Travelling Sales man) การประยุกใช้ Solver กับปัญหาการหาเส้นทางเดินทางของนักขาย(Travelling Sales man) ปัญหาการหาเส้นทางที่สั้นที่สุด(Shortest path)

รูปแบบการเรียนการสอน: - ฝึกปฏิบัติ

ผลลัพธ์: 1. ผู้เรียนมีความรู้ความเข้าใจสามารถออกแบบและประยุกต์ใช้ Machine Learning และ Artificial Intelligence (AI) สำหรับธุรกิจได้ 2. ผู้เรียนสามารถปฏิบัติการติดตั้งเครื่องมือ เพื่อการดำเนินการจัดทำเหมืองข้อมูล 3. การทดลองปฏิบัติการกฎความสัมพันธ์ (Association Rule)
4. การแบ่งกลุ่มข้อมูล(Classifying)

ทักษะและสมรรถนะที่พัฒนา: 1. การคิดวิเคราะห์ 2. การเชื่อมโยงความรู้ 3. การสืบค้นข้อมูล 4. ทักษะด้านการทำเหมืองข้อมูล 5. การคิดวิเคราะห์ 6. การเชื่อมโยงความรู้ 7. การสืบค้นข้อมูล 8. ทักษะด้านการทำเหมืองข้อมูล

-

-

การบรรยาย: ฝึกปฏิบัติการในสถานประกอบการ – กิจกรรมตรวจติดตามผลการฝึกปฏิบัติการในสถานประกอบการ ครั้งที่ 7

รูปแบบการเรียนการสอน: คณะวิทยากร และผู้เชี่ยวชาญ ดำเนินการตรวจติดตามผลร่วมกันพี่เลี้ยงในสถานประกอบการ

ผลลัพธ์: 1. ผู้เรียนนำความรู้ที่ได้มาฝึกปฏิบัติการ และใช้งานในสถานประกอบการด้วยตนเอง

ทักษะและสมรรถนะที่พัฒนา: 1. ทักษะในการคิดวิเคราะห์ 2. ทักษะในการแก้ไขปัญหา 3. ทักษะในการนำเสนองาน

การบรรยาย: อภิปราย โมดูล 3: เหมืองข้อมูล และ Big Data ผู้เข้าอบรมนำเสนอโครงงาน หรือการประยุกต์ใช้องค์ความรู้ที่เรียนมาในการแก้ปัญหาการปฏิบัติงานในองค์กร

รูปแบบการเรียนการสอน: คณะวิทยากร และผู้เชี่ยวชาญ ดำเนินการตรวจติดตามผลร่วมกันพี่เลี้ยงในสถานประกอบการ

ผลลัพธ์: 1. ผู้เรียนนำความรู้ที่ได้มาฝึกปฏิบัติการ และใช้งานในสถานประกอบการด้วยตนเอง

ทักษะและสมรรถนะที่พัฒนา: 1. ทักษะในการคิดวิเคราะห์ 2. ทักษะในการแก้ไขปัญหา 3. ทักษะในการนำเสนองาน

การบรรยาย: โมดูล 4: Advanced Analytics และปัญญาประดิษฐ์ หลักการและวิธีการทำ Advanced Analytics ด้วย Deep Learning และแนวคิดด้าน Neural Network ฝึกปฏิบัติ - การเตรียมข้อมูล ให้อยู่ในรูปแบบที่เหมาะกับการนำไปวิเคราะห์ แนะนำเครื่องมือ Power Query - การนำเข้าข้อมูลจากไฟล์ workbook
การกรองข้อมูล และการปรับแต่งโครงสร้างและรูปแบบข้อมูล การวิเคราะห์ข้อมูลขั้นสูงด้วย Solver  กรณีศึกษาปัญหาการขนส่ง การประยุกใช้ Solver กับปัญหากรขนส่ง - ปัญหาการตัดสินใจเลือกตามมูลค่าที่ดีที่สุด การประยุกใช้ Solver กับปัญหาการตัดสินใจเลือกตามมูลค่าที่ดีที่สุด

รูปแบบการเรียนการสอน: บรรยาย

ผลลัพธ์: 1. ผู้เรียนมีความรู้และความเข้าใจเกี่ยวกับ 2. หลักการและวิธีการทำ Advanced Analytics ด้วย Deep Learning และแนวคิดด้าน Neural Network 3. ผู้เรียนได้เพิ่มพูลทักษะในการเตรียมข้อมูล ให้อยู่ในรูปแบบที่เหมาะกับการนำไปวิเคราะห์ แนะนำเครื่องมือ Power Query 4. เพิ่มพูลทักษะการการกรองข้อมูล และการปรับแต่งโครงสร้างและรูปแบบข้อมูล 5. การวิเคราะห์ข้อมูลขั้นสูงด้วย Solver

ทักษะและสมรรถนะที่พัฒนา: 1. ทักษะการคิดวิเคราะห์ 2. การมองภาพองค์รวม 3. การเข้าใจถึงผลกระทบ 4. ทักษะการอภิปราย 5. ทักษะการคิดวิเคราะห์ 6. ทักษะการประยุกต์ใช้เครื่องมือและเทคโนโลยีในการวิเคระห์ข้อมูลขั้นสูง

การบรรยาย: โมดูล 3: เหมืองข้อมูล และ Big Data เทคโนโลยี Big Data เครื่องมือบริหารข้อมูลอัจฉริยะ การวิเคราะห์ข้อมูล เทคนิคการวิเคราะห์ข้อมูล การเพิ่มประสิทธิภาพการตัดสินใจทางธุรกิจ ฝึกปฏิบัติการ – การใช้เครื่องมือบริหารข้อมูลอัจฉริยะในการวิเคราะห์ข้อมูล การทำ Data Visualization เพื่อการตัดสินใจ ด้วย Power BI

รูปแบบการเรียนการสอน: - บรรยาย - ฝึกปฏิบัติการ

ผลลัพธ์: 1. ผู้เรียนมีความรู้ความเข้าใจเกี่ยวกับ เทคโนโลยี Big Data เครื่องมือบริหารข้อมูลอัจฉริยะ การวิเคราะห์ข้อมูล เทคนิคการวิเคราะห์ข้อมูล การเพิ่มประสิทธิภาพการตัดสินใจทางธุรกิจ 2. ฝึกปฏิบัติการใช้เครื่องมือบริหารข้อมูลอัจฉริยะในการวิเคราะห์ข้อมูล 3. การทำ Data Visualization เพื่อการตัดสินใจ

ทักษะและสมรรถนะที่พัฒนา: 1. ทักษะในการคิดวิเคราะห์ 2. ทักษะในการแก้ไขปัญหา 3. ทักษะในการนำเสนองาน 4. ทักษะในการคิดวิเคราะห์ 5. ทักษะในการแก้ไขปัญหา 6. ทักษะในการนำเสนองาน

-

-

การบรรยาย: ฝึกปฏิบัตืการในสถานประกอบการ – กิจกรรมตรวจติดตามผลการฝึกปฏิบัติการในสถานประกอบการ ครั้งที่ 6

รูปแบบการเรียนการสอน: คณะวิทยากร และผู้เชี่ยวชาญ ดำเนินการตรวจติดตามผลร่วมกันพี่เลี้ยงในสถานประกอบการ

ผลลัพธ์: 1. ผู้เรียนนำความรู้ที่ได้มาฝึกปฏิบัติการ และใช้งานในสถานประกอบการด้วยตนเอง

ทักษะและสมรรถนะที่พัฒนา: 1. ทักษะในการคิดวิเคราะห์ 2. ทักษะในการแก้ไขปัญหา 3. ทักษะในการนำเสนองาน

การบรรยาย: โมดูล 3: เหมืองข้อมูล และ Big Data กระบวนการวิเคราะห์ข้อมูลด้วย CRISP-DM
การวิเคราะห์และพยากรณ์ด้วย Data Mining ฝึกปฏิบัติการ - กระบวนการวิเคราะห์ข้อมูลด้วย CRISP-DM o การแบ่งกลุ่มข้อมูล (Clustering) o การหากฏความสัมพันธ์ (Association Rules) o การจำแนกประเภทข้อมูล (Classification) ตัวอย่างเข่น o เทคนิค Decision Tree o เทคนิค Naive Bayes o เทคนิค Neural Network o เทคนิค Support Vector Machines (SVM)
การวิเคราะห์และพยากรณ์ด้วย Data Mining

รูปแบบการเรียนการสอน: - บรรยาย - ฝึกปฏิบัติการ

ผลลัพธ์: 1. มีความรู้ในกระบวนการวิเคราะห์ข้อมูลด้วย CRISP-DM
2. การวิเคราะห์และพยากรณ์ด้วย Data Mining 3. ฝึกปฏิบัติการเขียนโปรแกรมกระบวนการวิเคราะห์ข้อมูลด้วย CRISP-DM 4. การแบ่งกลุ่มข้อมูล (Clustering) 5. การหากฏความสัมพันธ์ (Association Rules) 6. การจำแนกประเภทข้อมูล (Classification) ตัวอย่างเข่น 7. เทคนิค Decision Tree 8. เทคนิค Naive Bayes 9. เทคนิค Neural Network 10. เทคนิค Support Vector Machines (SVM)
11. การวิเคราะห์และพยากรณ์ด้วย Data Mining

ทักษะและสมรรถนะที่พัฒนา: 1. ทักษะการใช้คอมพิวเตอร์และระบบสมองกล 2. ทักษะการเขียนโปรแกรมเบื้องต้น 3. ทักษะการเขียนโปรแกรมสั่งงานสมองกลฝังตัว 4. ทักษะการคิดเชิงตรรกะ 5. ทักษะการคิดวิเคราะห์แก้ไขปัญหา

-

-

การบรรยาย: ฝึกปฏิบัตืการในสถานประกอบการ – กิจกรรมตรวจติดตามผลการฝึกปฏิบัติการในสถานประกอบการ ครั้งที่ 5

รูปแบบการเรียนการสอน: คณะวิทยากร และผู้เชี่ยวชาญ ดำเนินการตรวจติดตามผลร่วมกันพี่เลี้ยงในสถานประกอบการ

ผลลัพธ์: 1. ผู้เรียนนำความรู้ที่ได้มาฝึกปฏิบัติการ และใช้งานในสถานประกอบการด้วยตนเอง

ทักษะและสมรรถนะที่พัฒนา: 1. ทักษะในการคิดวิเคราะห์ 2. ทักษะในการแก้ไขปัญหา 3. ทักษะในการนำเสนองาน

การบรรยาย: ทฤษฏี
หลักการจัดเตรียมข้อมูล และการ Cleansing Data กระบวนการในการจัดกลุ่มข้อมูล (Clustering)
ฝึกปฏิบัติการ -
การจัดเตรียมข้อมูล และการ Cleansing Data กระบวนการในการจัดกลุ่มข้อมูล (Clustering)

รูปแบบการเรียนการสอน: - บรรยาย - ยกตัวอย่างกรณีศึกษา - ฝึกปฏิบัติการ

ผลลัพธ์: 1. ผู้เรียนมีความรู้และความเข้าใจเกี่ยวกับหลักการจัดเตรียมข้อมูล และการ Cleansing Data 2. กระบวนการในการจัดกลุ่มข้อมูล (Clustering)
3. ผู้เรียนสามารถฝึกปฏิบัติในการการจัดเตรียมข้อมูล และการ Cleansing Data 4. กระบวนการในการจัดกลุ่มข้อมูล (Clustering)


ทักษะและสมรรถนะที่พัฒนา: 1. ทักษะการคิดวิเคราะห์ 2. การเชื่อมโยงความรู้ 3. การสืบค้นข้อมูล 4. ทักษะการคิดวิเคราะห์ 5. การเชื่อมโยงความรู้ 6. การสืบค้นข้อมูล 7. ทักษะการใช้คอมพิวเตอร์และระบบสมองกล 8. ทักษะการเขียนโปรแกรมเบื้องต้น

การบรรยาย: โมดูล 3: เหมืองข้อมูล และ Big Data ความหมายและความสำคัญของเหมืองข้อมูล หลักการ และทฤษฏีเหมืองข้อมูล กระบวนการในการดำเนินการการทำเหมืองข้อมูล

การวิเคราะห์ข้อมูลด้วยเทคนิค Data Mining การหากฎความสัมพันธ์ (Association Rule) การแบ่งกลุ่มข้อมูล(Classifying)
ฝึกปฏิบัติการ - การติดตั้งเครื่องมือ เพื่อการดำเนินการจัดทำเหมืองข้อมูล การทดลองปฏิบัติการกฎความสัมพันธ์ (Association Rule)
การแบ่งกลุ่มข้อมูล(Classifying)

รูปแบบการเรียนการสอน: บรรยาย - ฝึกปฏิบัติ

ผลลัพธ์: 1. ผู้เรียนมีความรู้และความเข้าใจเกี่ยวกับหลักการ และทฤษฏีเหมืองข้อมูล 2. กระบวนการในการดำเนินการการทำเหมืองข้อมูล การวิเคราะห์ข้อมูลด้วยเทคนิค Data Mining
3. กฎความสัมพันธ์ (Association Rule) การแบ่งกลุ่มข้อมูล(Classifying) 4. ผู้เรียนสามารถปฏิบัติการติดตั้งเครื่องมือ เพื่อการดำเนินการจัดทำเหมืองข้อมูล 5. การทดลองปฏิบัติการกฎความสัมพันธ์ (Association Rule)
6. การแบ่งกลุ่มข้อมูล(Classifying)

ทักษะและสมรรถนะที่พัฒนา: 1. ทักษะการคิดวิเคราะห์ 2. การมองภาพองค์รวม 3. การเข้าใจถึงผลกระทบ 4. ทักษะการอภิปราย 5. การคิดวิเคราะห์ 6. การเชื่อมโยงความรู้ 7. การสืบค้นข้อมูล 8. ทักษะด้านการทำเหมืองข้อมูล

-

-

การบรรยาย: อภิปราย โมดูล 2: ระบบสมองกลฝังตัว และระบบอินเทอร์เน็ตของสรรพสิ่ง ผู้เข้าอบรมนำเสนอโครงงาน หรือการประยุกต์ใช้องค์ความรู้ที่เรียนมาในการแก้ปัญหาการปฏิบัติงานในองค์กร

รูปแบบการเรียนการสอน: คณะวิทยากร และผู้เชี่ยวชาญ ดำเนินการตรวจติดตามผลร่วมกันพี่เลี้ยงในสถานประกอบการ

ผลลัพธ์: 1. ผู้เรียนนำความรู้ที่ได้มาฝึกปฏิบัติการ และใช้งานในสถานประกอบการด้วยตนเอง

ทักษะและสมรรถนะที่พัฒนา: 1. ทักษะในการคิดวิเคราะห์ 2. ทักษะในการแก้ไขปัญหา 3. ทักษะในการนำเสนองาน

การบรรยาย: ออกแบบและสร้างระบบอัตโนมัติ ด้วยบอร์ดสมองกลฝังตัว และอินเทอร์เน็ตของสรรพสิ่ง ในการทำงาน และตัดสินใจ รวมถึงรวบรวมข้อมูลเพื่อการวิเคราะห์ข้อมูลขั้นสูง แบ่งกลุ่มปฏิบัติการจำนวน 4 กลุ่ม ฝึกปฏิบัติการ - ออกแบบและสร้างระบบอัตโนมัติ ด้วยบอร์ดสมองกลฝังตัว และอินเทอร์เน็ตของสรรพสิ่ง ในการทำงาน และตัดสินใจ รวมถึงรวบรวมข้อมูลเพื่อการวิเคราะห์ข้อมูลขั้นสูง

รูปแบบการเรียนการสอน: - บรรยาย - ฝึกปฏิบัติการ

ผลลัพธ์: 1. สามารถออกแบบระบบอัตโนมัติ ด้วยบอร์ดสมองกลฝังตัว และอินเทอร์เน็ตของสรรพสิ่ง ในการทำงาน และตัดสินใจ รวมถึงรวบรวมข้อมูลเพื่อการวิเคราะห์ข้อมูลขั้นสูง 2. สามารถปฏิบัติการออกแบบและสร้างระบบอัตโนมัติ ด้วยบอร์ดสมองกลฝังตัว และอินเทอร์เน็ตของสรรพสิ่ง ในการทำงาน และตัดสินใจ รวมถึงรวบรวมข้อมูลเพื่อการวิเคราะห์ข้อมูลขั้นสูง

ทักษะและสมรรถนะที่พัฒนา: 1. ทักษะในการประยุกต์ใช้เครื่องมือเพื่อรวบรวมข้อมูลสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลของหน่วยงานได้ 2. ทักษะการทำงานเป็นทีม 3. ทักษะการวิเคระห์ข้อมูล

การบรรยาย: โมดูล 2: ระบบสมองกลฝังตัว และระบบอินเทอร์เน็ตของสรรพสิ่ง - กระบวนการรวบรวมข้อมูล การสื่อสารข้อมูลระหว่างอุปกรณ์ผ่านระบบเครือข่าย การจัดการพลังงานสำหรับอุปกรณ์ อีกทั้งการประยุกต์ใช้งานร่วมกับเทคโนโลยีอินเทอร์เน็ตของสรรพสิ่ง ฝึกปฎิบัติการ – เชื่อมต่อระบบสมองกลฝังตัวเข้าสู่ระบบเครือข่าย รวบรวมและส่งผ่านข้อมูล บันทึกเข้าสู่ระบบ Cloud สร้างระบบการแจ้งเตือนและสั่งการผ่านเครือข่ายอินเทอร์เน็ต

รูปแบบการเรียนการสอน: - บรรยาย - ฝึกปฏิบัติการ

ผลลัพธ์: 1. ฝึกปฏิบัติการในการสร้างรวบรวมข้อมูล การสื่อสารข้อมูลระหว่างอุปกรณ์ผ่านระบบเครือข่าย 2. การจัดการพลังงานสำหรับอุปกรณ์ อีกทั้งการประยุกต์ใช้งานร่วมกับเทคโนโลยีอินเทอร์เน็ตของสรรพสิ่ง 3. ผู้เรียนสามารถปฏิบัติการเชื่อมต่อระบบสมองกลฝังตัวเข้าสู่ระบบเครือข่าย 4. รวบรวมและส่งผ่านข้อมูล บันทึกเข้าสู่ระบบ Cloud 5. สร้างระบบการแจ้งเตือนและสั่งการผ่านเครือข่ายอินเทอร์เน็ต

ทักษะและสมรรถนะที่พัฒนา: 1. ทักษะการจำแนก และจัดกลุ่มข้อมูล รวบรวมข้อมูล 2. ทักษะการจัดเรียงและจัดเตรียมข้อมูล 3. ทักษะการสื่อสารข้อมูลผ่านเครือข่ายอินเทอร์เน็ต 4. ทักษะการเชื่อมต่อระบบเข้ากับเครือข่าย 5. ทักษะในการออกแบบระบบเพื่อรวบรสมข้อมูล

การบรรยาย: ฝึกปฏิบัตืการในสถานประกอบการ – กิจกรรมตรวจติดตามผลการฝึกปฏิบัติการในสถานประกอบการ ครั้งที่ 4

รูปแบบการเรียนการสอน: คณะวิทยากร และผู้เชี่ยวชาญ ดำเนินการตรวจติดตามผลร่วมกันพี่เลี้ยงในสถานประกอบการ

ผลลัพธ์: 1. ผู้เรียนนำความรู้ที่ได้มาฝึกปฏิบัติการ และใช้งานในสถานประกอบการด้วยตนเอง

ทักษะและสมรรถนะที่พัฒนา: 1. ทักษะในการคิดวิเคราะห์ 2. ทักษะในการแก้ไขปัญหา 3. ทักษะในการนำเสนองาน

การบรรยาย: โมดูล 2: ระบบสมองกลฝังตัว และระบบอินเทอร์เน็ตของสรรพสิ่ง ระบบตรวจจับ(Sensor)สภาพแวดล้อม เช่น เซ็นเซอร์ตรวจวัดระดับแสง เซ็นเซอร์ตรวจวัดอุณหภูมิ เซ็นเซอร์ตรวจวัดความชื้น เซ็นเซอร์ตรวจจับความเคลื่อนไหว เซ็นเซอร์ตรวจวัดความชื้นในดิน เซ็นเซอร์ตรวจจับวัตถุและโลหะ โฟโตอิเลคทริกเซ็นเซอร์ เซ็นเซอร์ตรวจวัดระดับน้ำแบบไร้สัมผัส เซ็นเซอร์ตรวจจับเปลวไฟ ควัน และสารพิษ ฝึกปฏิบัติ – เชื่อมต่อและสั่งการทำงานเพื่อรวบรวมข้อมูลจากเซ็นเซอร์ตรวจวัดสภาพแวดล้อมแต่ละประเภท แล้วสร้างเงื่อนไขการตัดสินใจตามที่กำหนด เซ็นเซอร์ตรวจวัดระดับแสง เซ็นเซอร์ตรวจวัดอุณหภูมิ เซ็นเซอร์ตรวจวัดความชื้น เซ็นเซอร์ตรวจจับความเคลื่อนไหว เซ็นเซอร์ตรวจวัดความชื้นในดิน เซ็นเซอร์ตรวจจับวัตถุและโลหะ โฟโตอิเลคทริกเซ็นเซอร์ เซ็นเซอร์ตรวจวัดระดับน้ำแบบไร้สัมผัส เซ็นเซอร์ตรวจจับเปลวไฟ ควัน และสารพิษ

รูปแบบการเรียนการสอน: -- บรรยาย - ฝึกปฏิบัติการ

ผลลัพธ์: 1. ผู้เรียนได้ทราบถึงหลักการทำงานของเซ็นเซอร์ตรวจจับสภาพแวดล้อมประเภทต่างๆ 2. ฝึกปฏิบัติ – เชื่อมต่อและสั่งการทำงานเพื่อรวบรวมข้อมูลจากเซ็นเซอร์ตรวจวัดสภาพแวดล้อมแต่ละประเภท แล้วสร้างเงื่อนไขการตัดสินใจตามที่กำหนด 3. เซ็นเซอร์ตรวจวัดระดับแสง 4. เซ็นเซอร์ตรวจวัดอุณหภูมิ 5. เซ็นเซอร์ตรวจวัดความชื้น 6. เซ็นเซอร์ตรวจจับความเคลื่อนไหว 7. เซ็นเซอร์ตรวจวัดความชื้นในดิน 8. เซ็นเซอร์ตรวจจับวัตถุและโลหะ 9. โฟโตอิเลคทริกเซ็นเซอร์ 10. เซ็นเซอร์ตรวจวัดระดับน้ำแบบไร้สัมผัส 11. เซ็นเซอร์ตรวจจับเปลวไฟ ควัน และสารพิษ

ทักษะและสมรรถนะที่พัฒนา: 1. ทักษะในการคิดวิเคราะห์ 2. ทักษะในการแก้ไขปัญหา 3. ทักษะในการนำเสนองาน 4. ทักษะการเขียนโปรแกรมสั่งงานสมองกลฝังตัว 5. ทักษะการคิดเชิงตรรกะ 6. ทักษะการคิดวิเคราะห์แก้ไขปัญหา

-

-

การบรรยาย: ฝึกปฏิบัตืการในสถานประกอบการ – กิจกรรมตรวจติดตามผลการฝึกปฏิบัติการในสถานประกอบการ ครั้งที่ 3

รูปแบบการเรียนการสอน: คณะวิทยากร และผู้เชี่ยวชาญ ดำเนินการตรวจติดตามผลร่วมกันพี่เลี้ยงในสถานประกอบการ

ผลลัพธ์: 1. ผู้เรียนนำความรู้ที่ได้มาฝึกปฏิบัติการ และใช้งานในสถานประกอบการด้วยตนเอง

ทักษะและสมรรถนะที่พัฒนา: 1. ทักษะในการคิดวิเคราะห์ 2. ทักษะในการแก้ไขปัญหา 3. ทักษะในการนำเสนองาน

การบรรยาย: โมดูล 2: ระบบสมองกลฝังตัว และระบบอินเทอร์เน็ตของสรรพสิ่ง การเขียนโปรแกรมประมวลผลทางคิณตศาสตร์ การเขียนโปรแกรมด้วยคำสั่งเงื่อนไขทางตรรกะ การเปรียบเทียบเงื่อนไขการทำงาน และการตัดสินใจของระบบ ฝึกปฏิบัติการเขียนโปรแกรมสำหรับสมองกลฝังตัวในการประมวลผลทางคณิตศาสตร์ และเงื่อนไขทางตรรกะ การเปรียบเทียบเงื่อนไข และการตัดสินใจของระบบ

รูปแบบการเรียนการสอน: -- บรรยาย - ฝึกปฏิบัติการ

ผลลัพธ์: 1. มีความรู้ในการเขียนโปรแกรมประมวลผลทางคณิตศาสตร์ 2. คำสั่งเงื่อนไขทางตรรกะ การเปรียบเทียบเงื่อนไขการทำงานของระบบ 3. ฝึกปฏิบัติการเขียนโปรแกรมสั่งงานสมองกลฝังตัวในการประมวลผลทางคณิตศาสตร์ และเงื่อนไขทางตรรกะ การเปรียบเทียบเงื่อนไข และการตัดสินใจของระบบ

ทักษะและสมรรถนะที่พัฒนา: 1. ทักษะการใช้คอมพิวเตอร์และระบบสมองกล 2. ทักษะการเขียนโปรแกรมเบื้องต้น 3. ทักษะการเขียนโปรแกรมสั่งงานสมองกลฝังตัว 4. ทักษะการคิดเชิงตรรกะ 5. ทักษะการคิดวิเคราะห์แก้ไขปัญหา

การบรรยาย: โมดูล 2: ระบบสมองกลฝังตัว และระบบอินเทอร์เน็ตของสรรพสิ่ง ประเภทของบอร์ดสมองกลฝังตัว ระบบ Input และ Output
ระบบประมวลผลและการทำงานของสมองกล พลังงานและแหล่งจ่ายพลังงานสำหรับสมองกล รูปแบบและภาษาในการเขียนโปรแกรมสั่งงานสมองกล ฝึกปฏิบัติการ การเชื่อมต่อบอร์ดสมองกลฝังตัวกับคอมพิวเตอร์เพื่อเขียนโปรแกรมสั่งงาน ติดตั้งโปรแกรม Editor สำหรับเชียนโปรแกรมกับบอร์ดสมองกลฝังตัว เขียนโปรแกรมด้วยคำสั่งพื้นฐานเพื่อแสดงผลข้อมูล และการประมวลผลข้อมูลเบื้องต้น การ Debug โปรแกรม

รูปแบบการเรียนการสอน: - บรรยาย - ยกตัวอย่างกรณีศึกษา - ฝึกปฏิบัติการ

ผลลัพธ์: 1. ผู้เรียนมีความรู้และความเข้าใจเกี่ยวกับประเภทของบอร์ดสมองกลฝังตัว 2. ระบบ Input และ Output
3. ระบบประมวลผลและการทำงานของสมองกล 4. พลังงานและแหล่งจ่ายพลังงานสำหรับสมองกล 5. รูปแบบและภาษาในการเขียนโปรแกรมสั่งงานสมองกล 6. ผู้เรียนสามารถฝึกปฏิบัติในการการเชื่อมต่อบอร์ดสมองกลฝังตัวกับคอมพิวเตอร์เพื่อเขียนโปรแกรมสั่งงาน 7. ติดตั้งโปรแกรม Editor สำหรับเชียนโปรแกรมกับบอร์ดสมองกลฝังตัว 8. เขียนโปรแกรมด้วยคำสั่งพื้นฐานเพื่อแสดงผลข้อมูล และการประมวลผลข้อมูลเบื้องต้น 9. การ Debug โปรแกรมได้

ทักษะและสมรรถนะที่พัฒนา: 1. ทักษะการคิดวิเคราะห์ 2. การเชื่อมโยงความรู้ 3. การสืบค้นข้อมูล 4. ทักษะการใช้คอมพิวเตอร์และระบบสมองกล 5. ทักษะการเขียนโปรแกรมเบื้องต้น 6. ทักษะการคิดวิเคราะห์ 7. การเชื่อมโยงความรู้ 8. การสืบค้นข้อมูล 9. ทักษะการใช้คอมพิวเตอร์และระบบสมองกล 10. ทักษะการเขียนโปรแกรมเบื้องต้น

-

-

การบรรยาย: โมดูล 2: ระบบสมองกลฝังตัว และระบบอินเทอร์เน็ตของสรรพสิ่ง หลักการและความสำคัญระบบสมองกลฝังตัว ทฤษฏีระบบสมองกล การประยุกต์ใช้ระบบสมองกลฝังตัว และอินเทอร์เน็ตของสรรพสิ่ง วงจรไฟฟ้า และอิเลคทรอนิกส์เบื้องต้น ระบบข้อมูลแบบดิจิตอล และอนาล็อก สัญญาณและการสื่อสารข้อมูล ฝึกปฏิบัติการระบบสมองกลฝังตัว แนะนำการทำงานและส่วนประกอบของบอร์ดสมองกลฝังตัว ทดลองเชื่อมวงจรไฟฟ้าและอิเลคทรอนิกส์เบื้องต้น การใช้งานบอร์ดทดลองเพื่อต่อวงจร แหล่งจ่ายไฟ และความปลอดภัยเบื้องต้น

รูปแบบการเรียนการสอน: บรรยาย - ฝึกปฏิบัติ

ผลลัพธ์: 1. ผู้เรียนมีความรู้และความเข้าใจเกี่ยวกับหลักการและความสำคัญระบบสมองกลฝังตัว 2. ทฤษฏีระบบสมองกล 3. การประยุกต์ใช้ระบบสมองกลฝังตัว และอินเทอร์เน็ตของสรรพสิ่ง 4. วงจรไฟฟ้า และอิเลคทรอนิกส์เบื้องต้น 5. ระบบข้อมูลแบบดิจิตอล และอนาล็อก 6. สัญญาณและการสื่อสารข้อมูล 7. ผู้เรียนมีความรู้ความเข้าใจและสามารถปฏิบัติการระบบวงจรไฟฟ้า และอิเลคทรอนิกส์เบื้องต้นได้ 8. ทำความเข้าใจส่วนประกอบและการทำงานของบอร์ดสมองกลเบื้องต้นได้

ทักษะและสมรรถนะที่พัฒนา: 1. ทักษะการคิดวิเคราะห์ 2. การมองภาพองค์รวม 3. การเข้าใจถึงผลกระทบ 4. ทักษะการอภิปราย 5. การคิดวิเคราะห์ 6. การเชื่อมโยงความรู้ 7. การสืบค้นข้อมูล 8. ทักษะด้านวงจรไฟฟ้าและอิเลคทรอนิกส์เบื้องต้น

-

-

การบรรยาย: อภิปราย โมดูล 1: ระบบซอฟต์แวร์ และการจัดการฐานข้อมูล ผู้เข้าอบรมนำเสนอโครงงาน หรือการประยุกต์ใช้องค์ความรู้ที่เรียนมาในการแก้ปัญหาการปฏิบัติงานในองค์กร

รูปแบบการเรียนการสอน: คณะวิทยากร และผู้เชี่ยวชาญ ดำเนินการตรวจติดตามผลร่วมกันพี่เลี้ยงในสถานประกอบการ

ผลลัพธ์: 1. ผู้เรียนนำความรู้ที่ได้มาฝึกปฏิบัติการ และใช้งานในสถานประกอบการด้วยตนเอง

ทักษะและสมรรถนะที่พัฒนา: 1. ทักษะในการคิดวิเคราะห์ 2. ทักษะในการแก้ไขปัญหา 3. ทักษะในการนำเสนองาน

การบรรยาย: แบ่งกลุ่มปฏิบัติการจำนวน 4 กลุ่ม โมดูล 1: ระบบซอฟต์แวร์ และการจัดการฐานข้อมูล ฝึกปฏิบัติการในการนำเข้าชุดข้อมูล และส่งออกข้อมูล และการสำรองข้อมูลสำหรับธุรกิจ การรวบรวมข้อมูลจากฐานข้อมูลหลายแหล่งเพื่อการตัดสินใจ

รูปแบบการเรียนการสอน: - ปฏิบัติการ

ผลลัพธ์: 1. ผู้เรียนสารมารถที่จะนำเข้าชุดข้อมูล และส่งออกชุดช้อมูล และสำรองข้อมูลได้ 2. ผู้เรียนสามารถรวบรวมข้อมูลจากฐานข้อมูลหลายแหล่งงเพื่อการตัดสินจทางธุรกิจได้

ทักษะและสมรรถนะที่พัฒนา: 1. ทักษะการทำงานเป็นทีม 2. ทักษะการวิเคระห์ข้อมูล 3. ทักษะการสืบค้นข้อมูล

การบรรยาย: แบ่งกลุ่มปฏิบัติการจำนวน 4 กลุ่ม โมดูล 1: ระบบซอฟต์แวร์ และการจัดการฐานข้อมูล การใช้งานใช้งานคำสั่งในการสร้างตารางข้อมูล เพิ่ม ลบ แก้ไข และเรียกใชข้อมูล

รูปแบบการเรียนการสอน: - ปฏิบัติการ

ผลลัพธ์: 1. บริหารจัดการฐานข้อมูล การเรียหใช้ข้อมูล การใช้งานคำสั่งต่างๆในการจัดการฐานข้อมูลได้

ทักษะและสมรรถนะที่พัฒนา: 1. ทักษะการทำงานเป็นทีม 2. ทักษะการวิเคระห์ข้อมูล 3. ทักษะการสืบค้นข้อมูล

การบรรยาย: โมดูล 1: ระบบซอฟต์แวร์ และการจัดการฐานข้อมูล ฐานข้อมูลเบื้องต้น การสร้างและการออกแบบฐานข้อมูล - คำสั่งการปฏิบัติการกับฐานข้อมูล ฝึกปฏิบัติการ ออกแบบระบบฐานข้อมูล การสร้างฐานข้อมูลสำหรับธุรกิจ การการเขียนโปรแกรมเชื่อมต่อทำงานกับฐานข้อมูลสำหรับธุรกิจ

รูปแบบการเรียนการสอน: - ปฏิบัติการ

ผลลัพธ์: 1. มีความรู้ความเข้าใจในระบบฐานข้อมูล 2. สามารถออกแบบใช้งานฐานข้อมูลได้ 3. สามารถออกแบบระบบฐานข้อมูลได้ 4. สร้างฐานข้อมูลได้ตามที่ออกแบบ

ทักษะและสมรรถนะที่พัฒนา: 1. ทักษะในการประยุกต์ใช้เครื่องมือเพื่อวิเคราะห์ข้อมูล และสร้างฐานข้อมูลสำหรับหน่วยงานได้ 2. ทักษะในการประยุกต์ใช้เครื่องมือเพื่อวิเคราะห์ข้อมูลสำหรับหน่วยงานได้

-

-

การบรรยาย: ฝึกปฏิบัตืการในสถานประกอบการ – กิจกรรมตรวจติดตามผลการฝึกปฏิบัติการในสถานประกอบการ ครั้งที่ 2

รูปแบบการเรียนการสอน: คณะวิทยากร และผู้เชี่ยวชาญ ดำเนินการตรวจติดตามผลร่วมกันพี่เลี้ยงในสถานประกอบการ

ผลลัพธ์: ผู้เรียนนำความรู้ที่ได้มาฝึกปฏิบัติการ และใช้งานในสถานประกอบการด้วยตนเอง

ทักษะและสมรรถนะที่พัฒนา: 1. ทักษะในการคิดวิเคราะห์ 2. ทักษะในการแก้ไขปัญหา 3. ทักษะในการนำเสนองาน

การบรรยาย: โมดูล 1: ระบบซอฟต์แวร์ และการจัดการฐานข้อมูล - การวิเคราะห์ข้อมูลขั้นสูงกับกรณีศึกษาทางด้านธุรกิจ โมดูล 1: ระบบซอฟต์แวร์ และการจัดการฐานข้อมูล การใช้งาน PIVOT TABLE (ต่อ) - ข้อมูลดิบที่เหมาะสมสำหรับสร้าง PivotTable เพื่อใช้วิเคราะห์ข้อมูล - วิธีทำความเข้าใจ กับ ข้อมูลดิบ ก่อนสร้าง PivotTable

รูปแบบการเรียนการสอน: - บรรยาย - ฝึกปฏิบัติการ

ผลลัพธ์: ผู้เรียนมีความรู้และเข้าใจถึงแนวคิดและกระบวนการในการวิเคระห์ข้อมูลขั้นสุงทางธุรกิจ สามารถปฏิบัติการข้อมูลด้วยการใช้งาน การใช้งาน PIVOT TABLE เพื่อใช้วิเคราะห์ข้อมูล

ทักษะและสมรรถนะที่พัฒนา: 1. ทักษะการวิเคราะห์ข้อมูล 2. ทักษะการสืบค้นข้อมูล 3. ทักษะการอภิปราย 4. มีทักษะในการใช้ PIVOT TABLE เพื่อใช้วิเคราะห์ข้อมูลสำหรับหน่วยงานได้

การบรรยาย: โมดูล 1: ระบบซอฟต์แวร์ และการจัดการฐานข้อมูล การใช้งานสร้างแผนภูมิเพื่อนำเสนอข้อมูล - การสร้าง Column Chart, Line Chart, Bar Chart
- การสร้าง Sparkline
- การปรับแต่งกราฟให้เหมาะสำหรับการใช้งาน โมดูล 1: ระบบซอฟต์แวร์ และการจัดการฐานข้อมูล การใช้งาน PIVOT TABLE
- ข้อมูลดิบที่เหมาะสมสำหรับสร้าง PivotTable เพื่อใช้วิเคราะห์ข้อมูล - วิธีทำความเข้าใจ กับ ข้อมูลดิบ ก่อนสร้าง PivotTable - ข้อมูลดิบที่เหมาะสมสำหรับสร้าง PivotTable เพื่อใช้วิเคราะห์ข้อมูล - วิธีทำความเข้าใจ กับ ข้อมูลดิบ ก่อนสร้าง PivotTable

รูปแบบการเรียนการสอน: - บรรยาย - ฝึกปฏิบัติการ

ผลลัพธ์: 1. มีความรู้ความเข้าใจในการจัดเรียงและแสดงผลข้อมูลในรูปแบบกราฟเพื่อการตัดสินใจได้ 2. ฝึกปฏิบัติการในการสร้างและนพเสนอข้อมูลเพื่อการวิเคระห์และตัดสินใจได้ 3. จัดเตรียมข้อมูลให้อยู่ในรูปแบบที่เหมาะสมเพื่อใช้งานในองค์กร

ทักษะและสมรรถนะที่พัฒนา: 1. ทักษะในการคิดวิเคราะห์ 2. การอภิปรายผล 3. และการนำเสนอข้อมูล 4. ทักษะการจำแนก และจัดหกลุ่มข้อมูล 5. ทักษะการจัดเรียงและจัดเตรียมข้อมูล

-

-

การบรรยาย: ฝึกปฏิบัตืการในสถานประกอบการ – กิจกรรมตรวจติดตามผลการฝึกปฏิบัติการในสถานประกอบการ ครั้งที่ 1

รูปแบบการเรียนการสอน: คณะวิทยากร และผู้เชี่ยวชาญ ดำเนินการตรวจติดตามผลร่วมกันพี่เลี้ยงในสถานประกอบการ

ผลลัพธ์: 1. ผู้เรียนนำความรู้ที่ได้มาฝึกปฏิบัติการ และใช้งานในสถานประกอบการด้วยตนเอง

ทักษะและสมรรถนะที่พัฒนา: 1. ทักษะในการคิดวิเคราะห์ 2. ทักษะในการแก้ไขปัญหา 3. ทักษะในการนำเสนองาน

การบรรยาย: โมดูล 1: ระบบซอฟต์แวร์ และการจัดการฐานข้อมูล การใช้งานฟังก์ชันพื้นฐาน - การเรียกใช้งานฟังก์ชันทางด้านอุตสาหกรรม - การตรวจสอบฟังก์ชัน/สูตรการคำนวณ - การใช้ฟังก์ชันขั้นสูง - การติดตามฟังก์ชัน/สูตรการคำนวณ - การประยุกต์ใช้ฟังก์ชันกับแก้ปัญหาของหน่วยงาน

รูปแบบการเรียนการสอน: - บรรยาย - ฝึกปฏิบัติการ

ผลลัพธ์: 1. เรียนรู้และฝึกปฏิบัติการด้านข้อมูล การใช้ฟังชั่น และการคำนวณขั้นสูงเพื่อวิเคราะห์ข้อมูล 2. สามารถมารถประยุกต์ใช้ฟังชั่นในการแก้ไขปัญหาของหน่วยงานได้

ทักษะและสมรรถนะที่พัฒนา: 1. ทักษะการวิเคราะห์ข้อมูล 2. การจัดกลุ่ม และการเรียงลำดับ 3. ทักษะการใช้งานคอมพิวเตอร์

การบรรยาย: โมดูล 1: ระบบซอฟต์แวร์ และการจัดการฐานข้อมูล *กระบวนการในการวิเคราะห์ ออกแบบ และพัฒนาระบบสารสนเทศ โดยเริ่มตั้งแต่ การศึกษาวิเคราะห์ความต้องการ การออกแบบระบบงาน *พื้นฐานการใช้งาน Microsoft Excel 365 - การใช้งานแท็บเมนูและเครื่องมือ - การจัดการแผ่นงาน และสมุดงาน การสร้างสูตรและพื้นฐานการคำนวณ โมดูล 1: ระบบซอฟต์แวร์ และการจัดการฐานข้อมูล - การใช้งานฟังก์ชันพื้นฐาน

รูปแบบการเรียนการสอน: - บรรยาย - ยกตัวอย่างกรณีศึกษา - ปฏิบัติการ

ผลลัพธ์: 1. มีความรู้ความเข้าใจในการจัดการข้อมูล และการวิเคราะห์ข้อมูลพื้นฐาน ด้วยเครื่องมือ MS Excel 2. ฝึกปฏิบัติการ การใช้งานฟังชั่นพื้นฐานการวิเคราะห์ข้อมูล

ทักษะและสมรรถนะที่พัฒนา: 1. ทักษะการใช้คอมพิวเตอร์ในการวิเคราะห์ข้อมูล 2. ทักษะการใช้งานโปรแกรมในการวิเคาะห์ข้อมูล

-

-

การบรรยาย: บรรยาย หัวข้อ “ที่มาและวัตถุประสงค์ของโครงการการประยุกต์ใช้ระบบสมองกลฝังตัว และการวิเคราะห์ข้อมูลขั้นสูง (Advanced Analytics) สำหรับอุตสาหกรรมผลิตยานยนต์ไฟฟ้า และผลิตชิ้นส่วนยานยนต์” โมดูล 1: บทบาทการทำงานยุคดิจิทัลกับการบูรณาการข้อมูล *ความสำคัญของข้อมูลกับการบริหารงานเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน โมดูล 1: ระบบซอฟต์แวร์ และการจัดการฐานข้อมูล - แนวคิดการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อเพิ่มมูลค่าองค์กรในโลกยุคดิจิทัล - กรณีศึกษาการประยุกต์ใช้การบูรณาการข้อมูลเพื่อแก้ปัญหาเชิงธุรกิจ

รูปแบบการเรียนการสอน: - บรรยาย - ฝึกปฏิบัตื - ยกตัวอย่างกรณีศึกษา

ผลลัพธ์: 1. ผู้เรียนทราบถึงภาพรวมของอุตสาหกรรม เทคโนโลยีที่เกี่ยวข้อง ความสำคัญและที่มาและวัตถุประสงค์ของโครงการ 2. ผู้เรียนมีความรู้ความเข้าใจเกี่ยวกับข้อมูล การบริหารจัดการข้อมูล และการประยุกต์ใช้ข้อมูลในการทำงานและการตัดสินใจ 3.ผู้เรียนเข้าใจถึงกระบวนการและขั้นตอนในในการวิเคราะห์ข้อมูล ฝึกปฏิบัตื และศึกษาจากกรณีศึกษา

ทักษะและสมรรถนะที่พัฒนา: 1. ทักษะการคิดวิเคราะห์ 2. การมองภาพองค์รวม 3. การเข้าใจถึงผลกระทบ 4. ทักษะการอภิปราย 5. การเชื่อมโยงความรู้ 6. การสืบค้นข้อมูล 7. การคิดเชิงระบบ และเหตุผล

-

-

-

-

-

-