ระบบติดตามและประเมินผลโครงการผลิตบัณฑิตพันธุ์ใหม่

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