วิทยาศาสตร์ข้อมูลและ Generative AI สำหรับนักวิเคราะห์ยุคใหม่

สาขาวิทยาศาสตร์ข้อมูลกำลังพัฒนาอย่างรวดเร็วด้วยการเกิดขึ้นของแบบจำลองเชิงกำเนิด (Generative Models) การทำความเข้าใจวิธีการรวมวิธีการวิเคราะห์แบบดั้งเดิมเข้ากับ AI สมัยใหม่จึงเป็นข้อกำหนดหลักสำหรับมืออาชีพที่ต้องการประสบความสำเร็จ หลักสูตรนี้มอบเส้นทางที่ชัดเจนผ่านแนวคิดที่จำเป็นเพื่อนำทางในภูมิทัศน์ใหม่นี้ คุณจะเปลี่ยนจากการเรียนรู้การจัดการข้อมูลพื้นฐานไปสู่การทำความเข้าใจวิธีการสร้างและปรับใช้ระบบอัจฉริยะ ด้วยการอ่านคำอธิบายโดยละเอียดและการฝึกปฏิบัติด้วยตัวอย่างโค้ด คุณจะพัฒนาทักษะในการประมวลผลข้อมูล สร้างแบบจำลองเชิงคาดการณ์ และใช้ประโยชน์จาก Generative AI เพื่อปรับปรุงขั้นตอนการทำงานเชิงวิเคราะห์ของคุณ สิ่งที่คุณจะได้เรียนรู้: - ทำความเข้าใจแนวคิดพื้นฐานของวิทยาศาสตร์ข้อมูล วิธีการทางสถิติ และคำศัพท์ที่จำเป็น - ประยุกต์ใช้ไลบรารี Python ที่ทันสมัยเพื่อทำความสะอาด จัดการ และวิเคราะห์ชุดข้อมูลที่หลากหลาย - สร้างและประเมินแบบจำลอง machine learning สำหรับงานจำแนกประเภท (classification) และการถดถอย (regression) - สำรวจเทคนิคการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (natural language processing) เพื่อตีความและประมวลผลข้อมูลข้อความ - นำรูปแบบ Generative AI เช่น prompt engineering และ retrieval-augmented generation (RAG) มาใช้ - ฝึกใช้เครื่องมือ dataframe ที่ทันสมัยและ vector databases เพื่อการดึงข้อมูลที่มีประสิทธิภาพ หลักสูตรเริ่มต้นด้วยคำจำกัดความหลักและรากฐานทางคณิตศาสตร์ ก่อนที่จะก้าวไปสู่การวิเคราะห์ข้อมูลที่มีโครงสร้าง พื้นฐานของ deep learning และรูปแบบการประยุกต์ใช้ AI ที่ทันสมัย คุณจะทำตามความก้าวหน้าเชิงตรรกะที่สร้างความมั่นใจในการจัดการทั้งข้อมูลที่มีโครงสร้างและข้อความที่ไม่มีโครงสร้าง หลักสูตรนี้ออกแบบมาสำหรับผู้เริ่มต้นที่ไม่มีประสบการณ์ด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลหรือการเขียนโปรแกรมมาก่อน แนวคิดทั้งหมดจะอธิบายตั้งแต่พื้นฐานที่สุด เริ่มต้นการเดินทางสู่โลกแห่งความฉลาดที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลได้แล้ววันนี้