ภาษาไทย 
English
Print Friendly
| ||||||||||||||||||||
| Course Description แนวคิดของวิทยาศาสตร์ข้อมูล ประเภทของข้อมูล การเตรียมข้อมูล ข้อมูลขนาดใหญ่ ขั้นตอนวิธี การวิเคราะห์และการสร้างมโนภาพแทนข้อมูล การประยุกต์ใช้การเรียนรู้ของเครื่องและการเรียนรู้เชิงลึก เข้าใจลักษณะของขั้นตอนวิธีที่แตกต่างกัน สถาปัตยกรรมการตัดสินใจ ประสิทธิภาพของโมเดลและความสามารถในการปรับขนาด เครื่องมือในการวิเคราะห์ข้อมูล งานวิจัยระดับปริญญาเอก และกรณีศึกษาเชิงปฏิบัติ Concept of data science, types of data, data preprocessing, big data, algorithms, data analysis and visualization, applications of machine learning and deep learning, understanding the characteristics of different algorithms, architectural decisions, model performance and scalability, tools for data analytics, PhD-level research, and practical case studies |
