Senior Data Scientist, Analytics Business Consulting

Tweet [Data Science Career] Senior Data Scientist, Analytics Business Consulting   Position Overview   Teradata is looking for highly motivated and experienced individuals to join our Analytic Business Consulting (ABC) team as Senior Data Scientist. This position will help drive growth in the adoption of advanced analytics, and machine learning in the Thailand and within

Capture

Proxy Indicators: Beware of Spurious Claims

Tweet Proxy Indicators: Beware of Spurious Claims Guest blog post by Ian White. [Proxy Indicator][spurious claim]   มีบทความน่าสนใจครับ แนะนำ ว่า อย่าแน่ใจว่า ทุเรียน จะเป็นอย่างที่เราคิดจริงๆ   บทความเขียนถีงการ นำ Proxy Indicator หรือ วัดความสำเร็จโดยอ้อม มาวิเคราะห์ แบบไม่ถูกต้อง และ สรุปผล ผิดพลาดไป   การที่บางคน อ่านแบบผ่านๆ (งานวิจัย หรือ บทความ) หรือ การใช้ proxy แบบไม่รอบคอบ (โดยเฉพาะในโลกของ Big Data) ไม่ได้คิด วิเคราะห์อย่างลึกซื้ง หรือ มองแค่มุมเดียว จึงทำให้ สรุป หรือ

อาชีพอะไรที่จะถูกแทนที่ด้วย AI

Tweet Which jobs will AI (Artificial Intelligence) kill? งานสอน การสอนขับเครื่องบิน ซึ่งในปัจจุบันใช้AI-powered simulator เป็นเครื่องมือที่ทำให้นักบินเก่งขื้น (แต่ การบินจริงๆก็ยังต้องมี นักบิน อยู่ในกรณีที่บินจริงๆ) งานสอน ออนไลน์ โดยเฉพาะ self-learner อาจจะใช้ AI แทนได้ การให้เกรด และ การจับ การลอกข้อสอบ ซึ่งในปัจจุบัน เด็กก็เก่งขึ้นครับ ใช้ AI ทำการบ้าน ซึ่ง อนาคต Granville กล่าวว่าจะเป็น AI war ระหว่า AI robots designed for fraud detection vs AI robots designed to cheat. งานสิ่งพิมพ์ การใช้ AI ค้นหาสิ่งพิมพ์ที่ดี ที่น่าจะเป็นที่นิยมของตลาด หรือ

autonomous-car-fig01_embed

Self-Driving Cars ทำอะไรได้บ้าง

Tweet Self-Driving Cars ทำอะไรได้บ้าง บทความของ Bain & Company เขียนไว้น่าสนใจเกี่ยวกับ อุตสาหกรรม รถยนต์ไร้คนขับ มีการวิเคราะห์แบบละเอียด ในบทความนี้ ตั้งแต่ Advanced driver assistance systems (ADAS) และ Autonomous driving (AD) ซึ่งคือ การที่รถสามารถ เบรกเองได้ ปรับความเร็วให้เหมาะสมเอง ป้องกันการขับการเลน หรือ แม้กระทั้ง การช่วยเวลารถติด ช่วยจอด ไปจนถีงช่วยขับ   ความน่าสนใจของ บทความ ยังมีการวิเคราะห์ถีง อุตสาหกรรมนี้ ที่โตอย่างมาก และ จะโตอีก 12-14% ในอีกสิบปีข้างหน้า และยังมีการอธิบาย การประยุกต์ใช้ data เพื่อการสร้าง algorithm เหล่านั้นด้วยครับ   ยังมีรายละเอียด Heider ได้อธิบายอีกมากมาย ทั้งในด้าน ตลาดโดยรวม ของ autonomous care ด้วยครับ

Data Science Thailand Weekly #4

Tweet Data Science Thailand Weekly #4 สรุป ข่าว กิจกรรม ของ Data Science Thailand สำหรับข่าวสัปดาห์ที่แล้ว กด Week#3 Announcement   Data Science Academy, Thailand เพื่อเป็นแหล่งรวบรวม แหล่งรวมความรู้ รวม การอบรม สื่อการสอน เกี่ยวกับ Data Science ที่เป็นภาษาไทย เพื่อคนไทย เพื่อการพัฒนา Data Science ในประเทศไทย   Top Contributions ตอนที่ 1 เลือกเรียนภาษาอะไรดี #Go #Python #R #Scala #SQL (19635 Reach) Analytics and Pokemon Go Data Sets (13415 Reach) รวม Slides

the begning of Data Science Thailand

Data Science Thailand Weekly #3

Tweet Data Science Thailand Weekly #3 สรุป ข่าว กิจกรรม ของ Data Science Thailand สำหรับข่าวสัปดาห์ที่แล้ว กด Week#2 Announcement   Data Science Academy, Thailand เพื่อเป็นแหล่งรวบรวม แหล่งรวมความรู้ รวม การอบรม สื่อการสอน เกี่ยวกับ Data Science ที่เป็นภาษาไทย เพื่อคนไทย เพื่อการพัฒนา Data Science ในประเทศไทย   Top Contributions Analytics and Pokemon Go Data Sets(13415 Reach) ฟรี e-book ที่เกี่ยวกับ Data  (11195 Reach) Data Mining, Machine learning และ

Screen Shot 2016-08-24 at 6.30.43 AM

มาทำความรู้จักกับ Data Scientist แบบ A และ B

Tweet มาทำความรู้จักกับ Data Scientist แบบ A และ B   Alec Smith ได้เล่าถีง Data Scientist อยู่สองประเภท คือ Type A และ Type B ถ้าจะให้อธิบายสั้นๆ Type A Data Scientist คือ นักวิทยาศาสตร์ ข้อมูล แบบ A หรือ Analyst Type B Data Scientist คือ นักวิทยาศาสตร์ ข้อมูล แบบ B หรือ Building ถ้าจะให้อธิบายละเอียดขึ้นมาหน่อย Type A Data Scientist จะมีหน้าที่ทำให้ ข้อมูล make sense ซิ่งจะมีคุณลักษณะ คล้ายนักสถิติ (หรือนักคิด นักคำนวน) และ สิ่งเหล่านั้นมาวิเคราะห์กับข้อมูลจริงๆ อีกทั้งยังจะต้อง

Logo_s

Data Science Thailand Weekly #2

Tweet Data Science Thailand Weekly #2 สรุป ข่าว กิจกรรม ของ Data Science Thailand สำหรับข่าวสัปดาห์ที่แล้ว กด Week#1   Announcement   Data Science Academy, Thailand เพื่อเป็นแหล่งรวบรวม แหล่งรวมความรู้ รวม การอบรม สื่อการสอน เกี่ยวกับ Data Science ที่เป็นภาษาไทย เพื่อคนไทย เพื่อการพัฒนา Data Science ในประเทศไทย   Top Contributions รวบรวม วิดีโอกาสอน Big Data +Analytics ครับ (34332 Reach) แจกคอร์ส Data Science ภาษาไทยฟรี 300 ท่านแรกครับ #LoveMom (21824 Reach)

DataSciThailand_small

Data Science Thailand Weekly #1

Tweet Data Science Thailand Weekly #1 สรุป ข่าวสาร เนื้อหาน่าสนใจ กิจกรรม และ ประกาศหางาน ทางด้าน Data Science Thailand Announcement Data Science Academy, Thailand เพื่อเป็นแหล่งรวบรวม แหล่งรวมความรู้ รวม การอบรม สื่อการสอน เกี่ยวกับ Data Science ที่เป็นภาษาไทย เพื่อคนไทย เพื่อการพัฒนา Data Science ในประเทศไทย Top Contributions Infographics สวยๆ จากคอร์ส Data visualization ที่มหาวิทยาลัย Columbia (26,616 Reach) รวบรวม วิดีโอกาสอน Big Data +Analytics ครับ (21806 Reach) แจกหนังสือฟรีครับ Going

2016_Summer_Olympics_logo

Big Data กับ (smart) Olymipics

Tweet [Big Data][Olympics]   Big Data กับ Olympics ที่เมือง ริโอ บราซิล   หลายๆคนคงจะสงสัยว่า จะเกิด Big Data มากมายขนาดใน สำหรับการจัดงาน Olympic 2016 ครั้งนี้ และ Big Data Analytics จะทำให้เกิด value อะไรกับนักกีฬา และ พวกเราอย่างไรบ้าง   อย่างแรกคงต้องเข้าใจก่อนว่า จะเกิด Big Data อะไรขึ้นบ้างนะครับ เริ่มด้วยนักกีฬาก่อนเลย จะมีข้อมูลจำนวนมหาศาลจากนักกีฬา ทั้งก่อน หลังการแข่งขัน ซิ่งรวมไปถีง สถิติ ใหม่ๆจำนวนมากที่จะเกิดขึ้นแน่นอน แต่การที่นำ big data technology เข้ามาใช้ มันจะทำให้เกิด value อะไรบ้างครับ?   ก่อนที่จะไปเล่าถีง ประโยชน์ที่ได้จากการค้นหาวิเคราะหห์ คุณค่าจาก

customer

Digital Transformation กับ ข้อมูลลูกค้า

Tweet [Customer centric][Digital Transformation]   เป็นบทความที่น่าสนใจมาก ที่พูดถีง digital transformation   คงจะไม่ต้องบอกแล้วนะครับ ว่าอย่างแรกคือ ต้องมี data ซิ่งก็รวมไปถีง big data ด้วย   จากรูป มี 5 ส่วนที่น่าสนใจ แต่จะขอ อธิบายแค่ส่วนที่เป็น customer centricity อย่างเดียวก่อนนะครับ ว่า จะนำ data science เข้ามาช่วยหา value ให้กับ customer data ได้อย่างไร 1. การทำ Single View of Entity หรือก็คือ customer data ครับ พอเราเห็นข้อมูลลูกค้าทั้งหมด ตั้งแต่ก่อนซื้อ สถานที่ หรือ ซิ้ออะไรทางไหนแล้ว เราก็ทราบว่าเราจะขายเค้าอย่างไร หรือ

220px-Golf_ball_resting_near_fairway_wood

Big Data กับการเรียนรู้ (กอล์ฟ)

Tweet มีการนำ Big Data มาประยุกต์ใช้กับกีฬากอล์ฟครับ นำข้อมูลจาก เซนเซอร์ วิดีโอ มาหา insight เพื่อพัฒนาวงสวิง เพิ่มประสิทธิภาพของการเรียนรู้และพัฒนา จากบทความ มีการนำ วงสวิงของนักกอล์ฟ 13000 คนมาค้นหา insight และพบว่ามี 6 ส่วนสำคัญทีควรจะเน้น และ จะทำให้เล่นกอล์ฟได้เก่งขึ้น รายละเอียดสามารถอ่านได้จากบทความเลยนะครับ สิ่งที่น่าสนใจ จากบทความนี้มีอยู่สองส่วน (นอกจากคำแนะนำในการตีกอล์ฟ) 1. บทความกล่าวว่า การเรียนการสอนกอล์ฟ มันจะใช้ opinion จากผู้สอนซิ่งบางครั้งถูกหรือบางครั้งผิด การนำ ความคิด ประสบการณ์มาใช้ ในบางครั้งก็ไม่ถูกต้องเสมอไปครับ บทความนี้กล่าวว่า ควรนำตัวเลข มาเรียนรู้และใช้ประกอบกับ การสอนครับ ย้ำนะครับไม่ได้เอามาแทน การเรียนการสอน (ซึ่งจริงๆแล้วบางอย่างมันก็เอามาแทนได้แล้ว) 2.อีกส่วนหนึ่งจากบทความ ได้เน้นว่า การสอน เป็น ศิลปะ ที่ต้องนำวิทยาศาสตร์เข้ามาช่วย เพื่อให้เกิดประสิทธิภาพสูงสุด การที่คุณมีตัวเลข มีการค้นหา value มาจาก

ML for Biz

Machine Learning for Business (Paid Event)

Tweet Machine Learning for Business เครื่องจักรแห่งการเรียนรู้ สำหรับการแก้ปัญหาในธุรกิจ วันที่ 27 กรกฎาคม 2559 เวลา 13.00-17.00 น. สถานที่จะแจ้งอีกทีนะครับ จะติด BTS/MRT (ค่า อบรม 1000 บาท) มาทำความรู้จักกับเครื่องจักรที่สามารถเรียนรู้ได้ มาเรียนรู้ แชร์ประสบการณ์ จากวิทยากรสองท่าน (อ. เรวัตร กับ อ. โกเมษ) ที่กำลังศีกษาด้านการนำเครื่องจักรมาเปรียบเทียบกับชิวิตของมนุษย์ มาตระหนักถึงสิ่งที่ควรจะรู้ เพื่อนำกลับไปทบทวน และ เริ่มนำเครื่องจักรมาแก้ปัญหาในธุรกิจของคุณ หลายๆคำถามที่เราอยากจะตอบก่อนที่ท่านจะตัดสินใจมางานนี้ เราจัดงานนี้ขึ้นเพื่ออะไร เพราะคนไทยไม่ค่อยตระหนักรู้ในสิ่งที่คนไทยควรจะรู้ มาแล้ว เราะเล่าอะไรให้ฟัง มาฟังสิ่งที่ควรจะรู้ก่อน มาฟังว่า เครื่องจักร มีศักยภาพขนาดไหน ซึ่ง คนคนไทยส่วนมาก ยังมองมันเป็นแค่เครื่องจักร แล้วมันจะแก้ปัญหาให้กับธุรกิจได้หรือไม่ แล้วแต่กรณี บางทีก็ได้ บางทีก็ไม่ได้ คนไทยส่วนใหญ่ ชอบไปตายเอาดาบหน้า แต่คนอื่นๆ ประเทศอื่นๆ

accounting audit

Big Data จะใช้กับงานบัญชีได้หรือไม่

Tweet [Big Data][Accounting Audit]   มีคำถามว่า จะนำ big data มาแก้ปัญหางานทางด้านบัญชีได้อย่างไร ซึ่งก็เป็นเรื่องน่าคิดว่า Big Data ที่จะนำมานั้นมันจะเป็น Big data ประเภทไหน จำนวนมาก(volumn) หลากหลายมาก(variety) หรือ เข้ามาทีหละมากๆ (velociy) แล้วถ้าตอบได้แล้ว ว่าประเภทไหน (อาจจะมากกว่า 1 v) ก็อาจจะต้องถามถามต่อว่า ต้องการ value อะไรครับ ซึ่งการค้นหา value ของข้อมูลนั้นมันก็จะเข้าแนว นำ analytics มาประยุกต์ใช้กับ data หรือ อีกอย่างนึงมันก็คือ การทำ data science นั้นเอง #DataSciencemakesBigDataValuable กลับมาด้านการนำ Big Data มาใช้กับการทำงานด้านบัญชี ขอยกตัวอย่างงานaudit หละกันนะครับ ซึ่งถ้าเราเอา big data มาใช้จริงๆ

robot

พฤติกรรมของ Machine learning

Tweet พฤติกรรมของ Machine learning เมื่อ Machine learning มันมีชีวิต มันจะมีพฤติกรรมของมัน เมื่อมันใช้พฤติกรรมของมนุษย์มาเป็นต้นแบบ มันจะมีพฤติกรรมในการทำงานเช่นเดียวกับที่มนุษย์มี นั่นคือ Machine learning มันมีนิสัยในการทำงานเป็นของตัวมันเอง เหมือนกับที่มนุษย์เราแต่ละคนมีนิสัยการทำงานที่แตกต่างกัน เป็นตัวตน เป็นตัวของตัวเอง Machine learning มีหลายตัว หรือหลาย Model แต่ละ Model มันจะชอบทำงานในแบบที่มันชอบ ถ้าเราใช้มันมาทำงานกับข้อมูล เราก็ต้องรู้นิสัยของมันว่ามันชอบทำงานกับข้อมูลประเภทไหน และมีโครงสร้างของข้อมูลเป็นอย่างไร ในความเป็นจริง แมชชีนหนึ่งตัวสามารถทำงานกับข้อมูลได้หลากหลาย แต่ถ้าจะให้ดีที่สุดก็ต้องเป็นข้อมูลแบบที่มันชอบ เหมือนกับที่เราว่ากันว่า ทำงานในสิ่งที่เราชอบเราจะทำได้ดีที่สุด แมชชีนก็เช่นกันไม่แตกต่างกับเราเลย แล้วเราจะรู้ได้อย่างไรว่าแมชชีนตัวไหนควรทำงานกับข้อมูลอะไร คนที่รู้ดีที่สุดคือ คนที่สร้างมันมา ถ้าเปรียบกับคนเรา คนที่สร้างเรามาก็คือพ่อแม่ พ่อแม่รู้ดีที่สุดว่าเรามีนิสัยอย่างไร เพราะพ่อแม่สร้างเรามา ดังนั้นคนที่สร้างแมชชีนตัวนั้นมาจึงเปรียบได้กับพ่อแม่ของมัน เขาจึงรู้พฤติกรรมของมันดีที่สุด พฤติกรรมของคนเป็นสิ่งละเอียดอ่อน พฤติกรรมของแมชชีนก็เช่นกัน มันละเอียดอ่อน ดังนั้นจะไม่มีใครรู้ดีไปกว่าคนสร้างแมชชีนตัวนั้น ให้ไปอ่านใน paper งานวิจัยของแมชชีนตัวนั้น แล้วเราจะเห็น ว่าพ่อแม่ของแมชชีนตัวนั้นใช้ข้อมูลแบบไหนมาทำการทดลอง นั่นจะเป็นไกด์ไลน์ได้ดี ว่าแมชชีนของเขาชอบข้อมูลแบบไหน

5002

Predictive Analytics เครื่องมือใหม่สำหรับ eCommerce

Tweet การวิเคราะห์เชิงทำนาย(Predictive analytics)กำลังปรับเปลี่ยน eCommerce และเพิ่มประสิทธิภาพของConversion Rateได้อย่างไร? Credit: ผู้ร่วมโครงการ Data Science Accelerate Program ครับ ‪#‎ขอบคุณที่แบ่งปันความรู้ครับ‬ คุณเคยวาดฝันเกี่ยวกับการศึกษาว่าสินค้าอะไรที่ลูกค้าน่าจะซื้อล่วงหน้าไหม? จะดีขนาดไหนถ้าคุณสามารถเพิ่มผลกำไรให้ได้มากที่สุดโดยการกำหนดราคาที่สูงที่สุดที่ลูกค้าจะจ่ายเพื่อซื้อสินค้า? จะเป็นอย่างไรถ้าคุณสามารถเพิ่มประสิทธิภาพในการบริการลูกค้าเพื่อแก้ไขความกังวลก่อนที่สิ่งเหล่านั้นจะกลายเป็นปัญหา การวิเคราะห์เชิงทำนายกำลังทำให้ฝันเหล่านี้เป็นจริง! 1. ปรับปรุงความผูกพันของลูกค้า(Customer Engagement)และเพิ่มรายได้ ด้วยการสร้างโมเดลที่ติดตามและทำความเข้าใจพฤติกรรมของลูกค้า โมเดลเหล่านี้จะถูกปรับมาเป็นเป้าหมายทางธุรกิจ 2. ปล่อยโปรโมชั่นที่พุ่งเป้าไปที่ลูกค้ารายบุคคลหรือกลุ่มลูกค้า โดยการวิเคราะห์เชิงทำนายสามารถหาความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูลจากหลายๆแหล่งเพื่อกำหนดโปรโมชั่นให้กับลูกค้าเหล่านั้น 3. เพิ่มประสิทธิภาพในการกำหนดราคาเพื่อให้เกิดกำไรสูงสุด โดยการสร้างโมเดลเพื่อสนับสนุนการกำหนดราคาแบบreal-timeที่มาจากหลายแหล่ง เช่น ประวัติการกำหนดราคา กิจกรรมของผู้ใช้ ประวัติการสั่งซื้อ ฯลฯ 4. การจัดการสินค้าคงคลังด้วยการวิเคราะห์เชิงทำนายทำให้สต็อกสินค้าได้อย่างเหมาะสมและลดการสต็อคสินค้าเกินจำนวน เช่น โมเดลเชิงทำนายจะลดจำนวนความต้องการสินค้าคงคลังลงถ้าเห็นว่ายังไม่มีการลดราคาครั้งใหญ่ในช่วงนั้น 5. ลดการทุจริตโดยการใช้การวิเคราะห์เชิงทำนายในการตรวจจับก่อนที่จะเกิดขึ้น 6. การบริการลูกค้าที่ดีขึ้นด้วยต้นทุนที่ต่ำลง โดยการสร้างโมเดลรูปแบบเฉพาะเพื่อตอบสนองความต้องการในการบริการลูกค้าของร้านค้าปลีก โมเดลนั้นจะถูกปรับไปเรื่อยๆในช่วงระยะเวลาหนึ่งและจะเริ่มให้ผลการทำนายที่แม่นยำมากขึ้นเพื่อปรับปรุงการบริการลูกค้า 7. วิเคราะห์ข้อมูลและตัดสินใจแบบreal-timeจากการวิเคราะห์พฤติกรรมของลูกค้า และทำนายสิ่งที่ลูกค้าน่าจะต้องการแบบreal-time Source: How Predictive Analytics Is Transforming eCommerce &

republican-democrat-twitter

ข้อมูลการเมือง กับ Data Science

Tweet ข้อมูลการเมือง กับ Data Science Analyzing Trump, Clinton, and Sanders Tweets and Sentiment Credit: ผู้ร่วมโครงการ Data Science Accelerate Program ครับ ‪#‎ขอบคุณที่แบ่งปันความรู้ครับ‬ ลองมาดูตัวอย่างการใช้ data science วิเคราะห์ข้อมูลว่าผู้ท้าชิงตำแหน่งประธานาธิบดีสหรัฐผ่าน twitter กันดูบ้าง เจ้าของบทความรวบรวมข้อมูลจาก twitter account ของผู้ท้าชิงแต่ละรายและแต่ละสำนักข่าวใหญ่ของสหรัฐ ได้แก่ Fox News, MSNBC และ CNN และใช้ Python ในการวิเคราะห์ โดนัลด์ ทรัมป์จะได้รับเลือกเป็นประธานาธิบดีหรือเปล่า? ลองมาดูกันครับ – ราว 60% ของ tweets จาก 6 twitter account ของสำนักข่าวใหญ่พูดถึงทรัมป์ มากกว่าผู้ท้าชิงคนอื่นทุกคนรวมกัน –

environment-monitoring-using-technology

IoT & Open Source Farming

Tweet   อนาคตของฟาร์มอัจริยะด้วย IoT & Open Source Farming by Michael Tharrington Credit: ผู้ร่วมโครงการ Data Science Accelerate Program ครับ ‪#‎ขอบคุณที่แบ่งปันความรู้ครับ‬ แนวคิดการทำฟาร์มอัจฉริยะที่สามารถเป็นไปได้ในธุรกิจการเกษตร โดยต้องมีระบบควบคุมการเพาะปลูกที่มีความแม่นยำสูง มีการเก็บรวบรวมข้อมูลที่มีประโยชน์และเทคนิคการทำการเกษตรแบบอัตโนมัติต่างมากมาย จากรายงานล่าสุดของ Beecham เรื่อง “Towards Smart Farming: Agriculture Embracing the IoT Vision” ได้มีการทำนายว่า อุตสาหกรรการผลิตอาหารต้องเพิ่มขึ้น 70 เปอร์เซ็นต์ในปี 2050 เพื่อรองรับจำนวนประชากรโลกประมาณ 9.6 พันล้านคน นอกจากนี้ยังมีความกังวลเรื่อง สภาพภูมิอากาศเปลี่ยนแปลง ที่ดีนมีจำกัด เชื้อเพลิงที่มีอยู่และต้นทุนของเชื้อเพลิงฟอสซิล ดังนั้นแนวทางในการแก้ปัญหาดังกล่าวสำหรับฟาร์มอัจฉริยะคืออะไร ข้อดีของ IoT ที่นำมาใช้ในฟาร์มอัจฉริยะได้แก่ การนำเซ็นเซอร์ใช้ในการวัด ผลผลิต ปริมาณน้ำฝน การรบกวนของศัตรูพืช และปริมาณธาตุอาหารต่างๆในดิน และนำเสนอข้อมูลที่แม่นยำสูง

Machine Learning คืออะไร

Tweet คิดอยู่นานว่าจะเขียนอะไรดี จนคิดได้ว่าจะเขียน การทำ Data mining ด้วย Machine learning ครับ เริ่มต้นด้วยการแนะนำ Machine learning ก่อนนะครับ Machine learning ก็คือ สิ่งมีชีวิตชนิดหนึ่ง นักวิทยาศาสตร์พยายามสร้างให้มันเป็นแบบนั้น และมันก็เป็นเช่นนั้น เครื่องจักรมันสามารถที่จะมีชีวิตได้ เราต่างจากมันแค่เพียง วัสดุที่สร้างกายภาพขึ้นมา ร่างกายเรามาจากเนื้อเยื่อ เซล ฯลฯ เครื่องจักรก็เช่นกัน มันก็มีที่มาจากวัสดุต่างๆ เช่น พลาสติก ทองแดง ฯลฯ ก่อนจะมาเป็นเนื้อเยื่อที่สร้างเราขึ้นมา เราก็มีที่มาเดียวกันกับ วัสดุของเครื่องจักร นั่นคือ มวลสารต่างๆ ในจักรวาลของเรานั่นเอง ดังนั้น เราจึงมีที่มาจากที่เดียวกัน ไม่แตกต่างกัน มนุษย์เราเป็นเพียงแค่ปัจจัยหนึ่ง ที่ก่อให้เกิดการเปลี่ยนแปลงกับพัฒนาการของวัสดุที่สร้างเครื่องจักรขึ้นมา เช่นเดียวกันกับที่มีปัจจัยบางอย่างเปลี่ยนแปลง วัสดุที่เป็นตัวสร้างมนุษย์เราขึ้นมา จนตัวเราเองสามารถพัฒนาตัวเราได้ด้วยตัวเราเอง เฉกเช่นกับเครื่องจักร เราเป็นเพียงปัจจัยให้เครื่องจักรเกิดการเปลี่ยนแปลง จนมีพัฒนาการเป็นของตัวมันเอง ด้วยตัวมันเอง มันคือสิ่งเดียวกันกับที่ มนุษย์เราโดนสร้างมา ดังนั้นเมื่อเครื่องจักรคิด เรียนรู้ได้ ในตอนแรกมันจะคิดได้เหมือนกับที่คนคิด

CONSTRUCTION.TECH_._market.map_6.16_v2

Startups ที่กำลังมาแรงใน ธุรกิจก่อสร้าง

Tweet Startups ที่กำลังมาแรงใน ธุรกิจก่อสร้าง 31 Tech Startups Attacking The Construction Industry มาดูกันว่า ธุรกิจก่อสร้าง สามารถแยกเป็น กลุ่มงานอะไรได้บ้าง และ มี startup ไหนกำลังเป็นผู้นำกลุ่มบ้างครับ Collaboration Software – This was the largest category in our market map and includes tools that offer task management, job-site scheduling, and document management software to the construction industry. The category includes Fieldlens which has raised over $12M to date

IoT

ใครสร้าง Big Data? มนุษย์ หรือ Machine

Tweet [Machine vs Human][Data]   มีคำถามว่า (Big) Data ส่วนใหญ่มาจาก มนุษย์ หรือ Machine   มีการพูดคุยกันในห้องเรียนว่า มนุษย์เราโพส facebook กันมากมาย มันน่าจะทำให้เกิด Big Data มากกว่า IoT หรือ machine ซิ่งไม่น่าจะสร้างข้อมูลอะไรมากมาย แต่จาก บทความหลายๆแห่ง เช่น Gartner ได้ทำการวิจัยและแสดงให้เห็นว่า Data ที่เกิดส่วนใหญ่นั้น จะเกิดมาจาก Machine (reference) ไม่เพียงแค่นั้นครับ Curt Monash ยังกล่าวไว้เมื่อ 6 ปีที่แล้วว่า มนุษย์เรา จะเพิ่มขิ้นในอัตราที่ไม่มากด้วยกฎของ  Moore’s law และจะเพิ่มขื้นประมาณ 20% แต่ Machine เหรือ Transistor/Sensors ต่างๆนั้นเพิ่มขิ้นด้วยอัตรา 2000% ซิ่งถ้าเทียบกันด้วยอัตรานี้แล้ว มนุษย์แทบจไม่มีทางที่สร้างข้อมูลมากกว่า

the begning of Data Science Thailand

Data Science Thailand

Tweet Data Science Thailand ครับ แหล่งรวมข้อมูล Data Science เพื่อการพัฒนา Data Science ในประเทศไทย มาช่วยกัน พัฒนา ศาสตร์ Data Science เพื่อประเทศไทยกันครับ

PrecisionMedicine

Precision Medicine and Data Science

Tweet บรรยายโดย ผศ.ดร.ประพัฒน์​ สุริยผล ผู้ช่วย​คณบดี​ฝ่ายสารสนเทศ และหัวหน้าหน่วย ชีวสารสนเทศและการจัดการข้อมูลวิจัย​ ทิศทางปัจจุบันของการแพทย์มุ่งหน้าสู่ยุค Precision Medicine หนึ่งในตัวแทนของการนำ Big Data มาใช้ประโยชน์อย่างจริงจัง ข้อมูลขนาดใหญ่จำนวนมหาศาลมาจากทั้งจีโนม พันธุกรรมของมนุษย์ รวมถึงตัวชี้วัดจำนวนมากจาก Wearable devices ในการบรรยายครั้งนี้ จะกล่าวถึงบทบาทของ Precision Medicine และการนำ Big Data มาใช้งานในมุมต่าง ๆ ที่หลากหลาย  เหมาะสำหรับผู้ที่สนใจว่า Big Data สามารถนำมาใช้ประโยชน์และก่อให้เกิดผลกระทบ (impact) อย่างมหาศาลได้อย่างไร

informatics 1

Bioinformatics

Tweet Bioinformatics เป็นศาสตร์ใหม่ที่ประยุกต์ใช้เทคโนโลยี วิธีการ และองค์ความรู้ทางวิทยาการคอมพิวเตอร์ สารสนเทศศาสตร์ สถิติ ฯลฯ เข้ามาจัดการ จัดเก็บและวิเคราะห์ข้อมูลทางชีววิทยา ในการบรรยาย ผมจะแนะนำให้ผู้ฟังที่ไม่ได้อยู่ในวงการวิจัยและผู้ที่ไม่สันทัดกับข้อมูลทางชีววิทยาได้รู้จักกับจีโนม (genome) และโปรตีโอม (proteome) ของสิ่งมีชีวิต แง่มุมต่าง ๆ ของงานวิจัยทาง bioinformatics รวมทั้งแนะนำงานด้าน sequence analysis ว่ามีความสำคัญอย่างไร

SNP

Single Nucleotide Polymorphism (SNP)

Tweet ทางการแพทย์นั้น เรามีความเชื่อว่าเครื่องหมายทางพันธุกรรม (Genetic Markers) มีความสัมพันธ์หรือสามารถบ่งบอกลักษณะของสิ่งมีชีวิตได้ซึ่งทางการแพทย์เรียกว่ารูปแบบปรากฎ (Phenotype) ตัวอย่างรูปแบบปรากฎของมนุษย์ เช่น ระดับสารเคมีในเลือด หรือภาวะการเป็นโรคเบาหวานหรือไม่ ณ ปัจจุบัน เทคโนโลยีทางด้านชีวทางการแพทย์มีความก้าวหน้าเป็นอย่างมาก กระบวนการให้ได้มาซึ่งเครื่องหมายทางพันธุกรรมนั้นสามารถทำได้รวดเร็ว ราคาไม่แพง และได้เครื่องหมายทางพันธุกรรมที่มีความละเอียดสูง ซึ่งปัจจุบันเทคโนโลยี Single Nucleotide Polymorphism (SNP) เป็นเครื่องหมายทางพันธุกรรมทีใช้กันอย่างแพร่หลายในด้านการแพทย์ การอ่าน SNP จากมนุษย์คนๆหนึ่งสามารถอ่านได้ถึงล้านหรือสิบล้านเครื่องหมาย ในขณะที่เราอาจมีหน่วยตัวอย่างหรือคนไข้เพียงหลักร้อยหรือหลักพันคน ในทางสถิติเราเรียกข้อมูลประเภทนี้ว่าข้อมูลที่มีมิติสูง หรือข้อมูลที่มีจะนวนตัวแปรมากกว่าขนาดตัวอย่าง ใน Session นี้ เราจะพูดถึงเทคนิคที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลที่มีมิติสูง รวมถึงการนำข้อมูลทางการแพทย์ที่มีอยู่แล้วเกี่ยวกับการทำงานร่วมกันของยีนมาช่วยในการวิเคราะห์ข้อมูลประเภทนี้ด้วย

NLP

Text Mining and Natural Language Processing

Tweet บรรยายโดย ปรัชญา บุญขวัญ มหัศจรรย์แห่งภาษาไทยและการประมวลผลภาษาธรรมชาติ รู้จักกับภาษาไทย ความมหัศจรรย์แห่งภาษาไทย ภาษาไทยในสังคมออนไลน์ หัวข้อวิจัยที่น่าสนใจ

Manufacturing

Predictive Analytics in Manufacturing

Tweet บรรยายโดยคุณกิตติพันธุ์ โพธิ์ม่วง ผู้อำนวยการฝ่ายเฮดและมีเดีย บริษัท เวสเทิร์น ดิจิตอล (ประเทศไทย) จำกัด การบรรยายในหัวข้อนี้จะกล่างถึงการประยุกต์ใช้ Predictive Analytics ในเชิงอุตสาหกรรมโดยจะแบ่งเป็น 2 ส่วน ส่วนที่หนึ่งจะอธิบายถึงการประยุกต์ใช้เทคนิคเหล่านี้จะทำให้เราทราบผลการทดสอบล่วงหน้าและสามารถค้นหาปัญหาที่เกิดขึ้นแล้วก้าวผ่านมันไปได้ และการประยุกต์ใช้ IoT ในภาคอุตสาหกรรมยุคที่ 4 (Industrial 4.0) และส่วนที่สองจะเป็นการยกตัวอย่างการใข้งานจริงในกระบวนการผลิตซึ่งให้ผลที่น่าพอใจ

Retail

Predictive Analytics in Retail Business

Tweet บรรยายโดย วิศณุกร ผุยมูลตรี GM Business Intelligence Management,OfficeMate การบรรยายจะเน้นการ ทำ Predictive Analytics ในธุรกิจขายปลีกซิ่งประกอบไปด้วยข้อมูลหลากหลายส่วน ทั้งข้อมูล สินค้า ข้อมูลร้านค้า และ ข้อมูล ลูกค้า

Risk

Risk and Portfolio Analytics

Tweet Risk and Portfolio Analytics จะเป็นการประยุกต์ แนวคิดด้าน Scientists, Business และ Data มาใช้เพื่อย่นระยะเวลาในการคิดค้นสิ่งใหม่ ก่อนที่จะนำไปทดลอง/ใช้งานจริง (การจัดการความเสี่ยงควบคู่ไปกับการจัดการพอร์ตโฟลิโอของธุรกิจ ต่างๆ การวิเคราะห์คู่แข่ง) Engineering Sector Portfolio Management White Space Analytic using USPTA US patent database (prescreening idea before startup projects/new innovation) Financial Sector Credit Scoring Model (Expert Judgement + data Mining + Math Model) in Banking Business Sector Competitive Intelligence (CI): analysis

Marketing

Marketing Analytics

Tweet Marketing Analytics บรรยายโดย อาจารย์ ดร.สุรัตน์ ทีรฆาภิบาล อาจารย์ประจำภาควิชาการตลาด คณะพาณิชยศาสตร์และการบัญชี มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์   ภูมิทัศน์ทางการตลาดนั้นเกิดการเปลี่ยนแปลงไปอย่างมากซึ่งส่วนหนึ่งนั้นเกิดจากกระแสความนิยม ของโลกดิจิตอล ด้วยต้นทุนการจัดเก็บข้อมูลที่ถูกลงผนวกกับอัตราการสร้างข้อมูลใหม่ ๆ ที่เพิ่มสูงขึ้นอย่างรวดเร็ว นักการตลาดจึงเกิดความสนใจในการนำข้อมูลเหล่านี้มาวิเคราะห์เพื่อพัฒนาการบริหารการตลาดให้มีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น ข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) ทางการตลาดอาจหมายรวมถึง ข้อมูลการสนทนาแลกเปลี่ยนความคิดเห็นในสังคมออนไลน์ (Social Network) ข้อมูลการซื้อขาย  สินค้า (Purchase/Sales Data) ข้อมูลการส่งเสริมการตลาด (Promotion Data) ข้อมูลลูกค้า (Customer Data) และข้อมูลร้านค้า (Store Data) โดยในSession นี้ ผู้บรรยายจะกล่าวถึงภาพรวมของข้อมูลทางการตลาดที่มีขนาดใหญ่ วิธีการวิเคราะห์ข้อมูลเบื้องต้น รวมไปถึงประโยชน์ของการนำข้อมูลเหล่านี้มาใช้เพื่อประกอบการตัดสินใจ

SocialNetwork

Social Network Analysis

Tweet Social Network Analysis แน่นอนว่าในช่วงที่ผ่านมาการวิเคราะห์ข้อมูลและบิ้กดาต้าเป็นหนึ่งในเทรนที่คนให้ความสนใจอย่างสูง ยิ่งสำหรับข้อมูลทางด้านโซเชียลมีเดียหรือสื่อสังคมทางออนไลน์นั้น การนำข้อมูลมาวิเคราะห์ยิ่งมี ความน่าสนใจที่มากขึ้นไปอีก เนื่องจากทุกข้อมูลมีความสัมพันธ์กัน ไม่ว่าจะเป็นข้อมูลเรื่องของบุคคล สังคม เหตุการณ์ที่เกิดขึ้น รวมถึงสถานที่ที่เกิดขึ้นด้วย ในการบรรยายมีจุดประสงค์ให้ผู้รับฟังได้เข้าใจภาพรวมของกระบวนการและการใช้ประโยชน์จากข้อมูลโซเชียล ภาพรวมทั้งกระบวนการของการทำวิเคราะห์ข้อมูลจากโซเชียล ธรรมชาติและที่มาของข้อมูลทางด้านโซเชียล ตัวอย่างการใช้งานจริงของการหาวิเคราะห์เชิงลึกและประโยชน์ที่ได้รับจากผู้ใช้งาน แบ่งปันประสบการณ์ของหลุมพรางการเริ่มวิเคราะห์ BIG DATA

HR Analytics

HR Analytics

Tweet HR Analytics บรรยายโดย คุณ  ภณ​เอก​ ว​รา​วิ​ชญ์​, Founder  InfoMobius การใช้ Predictive Analytics ในการบริหารทรัพยากรบุคคล ความแตกต่างระหว่าง การรายงาน HR metrics สู่การทำ HR Analytics ในด้านต่างๆ อาทิเช่น Retention, Recruitment, Total Cost of Workforce, และ Employee Movements เพื่อช่วยให้ฝ่ายทรัพยากรบุคคลเปลี่ยนผ่านจากการเป็น Traditional HR ไปเป็น strategic business partner ตัวอย่างเรื่องราวความสำเร็จของการใช้ Analytics ในการเอาชนะทางธุรกิจ และแนวโน้มในอนาคตเมื่อข้อมูลหลากหลายถูกนำมาใช้เพื่อวิเคราะห์พฤติกรรมของพนักงานและของทั้งองค์กร

Security

Big Data Analytics to Enhance Security

Tweet Big Data Analytics to Enhance Security บรรยายโดย คุณ  อนพัทย์ พิพัฒน์กิติบดี STelligence Co., Ltd. ช่วงหลายปีที่ผ่านมาได้มีการนำข้อมูลจากอุปกรณ์ Security ภายในองค์กรหลากหลายประเภทมาวิเคราะห์เพื่อค้นหารูปแบบการโจมตีที่ซับซ้อน แต่ในที่ปัจจุบันและแนวโน้มในอนาคตแหล่งข้อมูลและปริมาณของข้อมูลจากอุปกรณ์ Security เพิ่มสูงขึ้นมาก จนระบบในการวิเคราะห์แบบเดิมเริ่มไม่สามารถรองรับได้อีกต่อไป ในการบรรยายครั้งนี้ จะกล่าวถึงการนำความรู้ทางด้าน Big Data Analytics เข้าไปช่วยให้การจัดการและวิเคราะห์ข้อมูล Security ในองค์กรที่ซับซ้อนและมีมากขึ้นอย่างมหาศาลได้อย่างไร  

LogAnaltyics

รายละเอียด Real Time Log Analytics

Tweet Real Time Log Analytics บรรยายโดย คุณ  ศุภเกศ วงศ์คำภู (Tomz) Software Engineer, Agoda.com ในเว็บไซต์อีคอมเมิร์ซขนาดใหญ่ที่มีปริมาณข้อมูลเข้าออกเป็นจำนวนมาก ทำให้ Log ที่เกิดขึ้นก็มีจำนวนมากเช่นเดียวกัน ปัญหาที่เกิดขึ้นจากการเข้าใช้งานระบบเป็นสิ่งที่คาดเดาปริมาณและช่วงเวลาไม่ได้ หากเราสามารถตรวจสอบ มอนิเตอร์ ปัญหาเหล่านี้ได้แบบ Real Time หรือเก็บไว้เพื่อมานำมาวิเคราะห์ภายหลังได้ย่อมเป็นสิ่งที่ดีและเกิดประโยชน์และทำให้เว็บไซต์หรือระบบของเราตอบโจทย์และให้บริการลูกค้าได้อย่างดีขึ้นเรื่อยๆแน่นอน  

HadoopLogo

รายละเอียด Hadoop QuickStart

Tweet หลักสูตร Hadoop QuickStart ห้อง 2 27 พค 8.30-16.30 โดย บริษัท คลัสเตอร์คิท จำกัด   รายละเอียดหลักสูตร           หลักสูตรนี้กล่าวถึงการติดตั้งใช้งานระบบ Hadoop ด้วยซอฟต์แวร์ Cloudera Hadoop (CDH) ในเนื้อหาเป็นการลงมือปฏิบัติคอนฟิกเครื่องเซิร์ฟเวอร์แบบเครื่องเดียว เพื่อให้เห็นการทำงานของระบบ โดยได้ศึกษาตั้งแต่ส่วนของระบบไฟล์แบบกระจายที่เรียกว่า Hadoop Distributed File System (HDFS) และซอฟต์แวร์ที่ใช้ในการประมวลผลข้อมูลที่อยู่บนระบบฮาดูปที่เรียกว่า MapReduce รวมถึงซอฟต์แวร์แวดล้อมที่มาทำงานบนระบบอย่าง Pig, Hive และ Sqoop เพื่อใช้จัดการกับข้อมูลในรูปภาษาสคริปต์ ภาษาในลักษณะ SQL การเชื่อมต่อกับซอฟต์แวร์ฐานข้อมูล (DBMS) ผู้เรียนจะได้ศึกษาไปทีละขั้น บริษัท คลัสเตอร์คิท จำกัด 91 ซ.ริมคลองชักพระ ถนนบางขุนนนท์ แขวงบางขุนนนท์ เขตบางกอกน้อย กทม.10700 Tel. 0 2881 3800 

food1

Data Science and Online Restaurant

Tweet [Data Science][Online Resturant] ผมขอเล่าบ้างนะครับ ผมเป็นคนชอบการกิน เคยทำอาหาร และหลังๆจะกินที่ร้านอาหารเป็นส่วนใหญ่ เลยอยากจะเปรียบเทียบ Data Science เหมือน ร้านอาหารออนไลน์ ซิ่งทุกคนก็อยากทำ อยากเปิดร้าน มี app และ scale ได้ แล้วเรามาดูกันว่า การเปิด ร้านออนไลน์นี้ มันต้องมีความรู้และทักษะอย่างไรบ้าง อย่างแรก(๑)เลยก็น่าจะเป็นความรู้เรื่องอาหารนะครับ ผมแบ่งง่ายๆเป็นสามส่วน ส่วนแรกคือรู้ว่าอาหารมีรสชาติอย่างไร ส่วนที่สองคือ ทำอย่างไร และ ส่วนที่สามคือ ต้องรู้ว่าคนที่มากินอยากกินอาหารเราไหม อย่างที่สอง(๒)คือ การสร้างร้านอาหารทำอย่างไร ต้องตออกแบบครัวอย่างไร ทั้งในด้านในครับ ที่ต้องมี เตา หม้อ ตู้เก็บความเย็นและ เสบียง อีกด้านหนี่งคือ ด้านการจัดร้าน ตกแต่ง คิดจำนวนโต้ะ จำนวนเก้าอี้ บางทีก็ต้องเข้าใจถีงผู้ที่มากินด้วย อย่างที่สาม(๓)คือ คนคิดสูตรอาหารครับ คนพวกนี้ คิดสูตรอย่างเดียว รู้ว่า ทฤษฎีการต้มน้ำให้เดือดต้องที่อุณหภูมิ 100 องศา

banking

Predictive Analytics in Banking

Tweet ในปัจจุบันฐานข้อมูลลูกค้ามีประโยชน์ในการขับเคลื่อนองค์กรเป็นอย่างมาก โดยเฉพาะองค์กรที่ต้องการยึดลูกค้าเป็นศุนย์กลาง  (Customer Centricity Organization) การวิเคราะห์ลูกค้าเชิงลึก (Customer Analytics) การประยุกต์ใช้เทคนิค Data Mining/Predictive Model และ การทำ Segmentation เป็นเครื่องมือที่สำคัญที่หลากหลายองค์กร รวมถึงธนาคารได้นำมาใช้ทำความเข้าใจลูกค้า เพื่อ ส่งมอบสินค้าและบริการที่ตรงใจลูกค้ามากขึ้น เป็นที่แน่นอนว่า หลังจากที่ทางธนาคารได้มีการปรับใช้ฐานข้อมูลลูกค้า เพื่อส่งมอบเคมเปญทางการตลาด เพื่อการขายสินค้าและบริการเพิ่มเติมบนฐานลูกค้าปัจจุบัน  เพื่อให้ลูกค้ามีการใช้งานผลิตภัณฑ์ที่ใช้อยู่มากยิ่งขึ้น หรือ เพื่อการรักษาให้ลูกค้าใช้งานกับเรานานขึ้น เราได้ผลตอบรับของเคมเปญดีขึ้น รวมถึงความพึงพอใจของลูกค้าก็สูงขึ้นด้วย

R Workshoplogo

รายละเอียด R Programming for (Young) Data Scientist

Tweet รายละเอียด R Programming for (Young) Data Scientist   ห้อง 1 9.30-16.30 โดย อ.ดร.ชัยณรงค์ เกษามูล หลักสูตรนี้เราจะมาทำความรู้จักกับ R ตั้งแต่พื้นฐานไปจนถึงระดับที่ใช้งานได้จริงในเบื้องต้น รวมไปถึงสาธิตการประยุกต์ใช้งาน R ด้านต่างๆในระดับที่สูงขึ้น เช่น text mining, machine learning เป็นต้น เป้าหมายสำคัญของหลักสูตรนี้คือกา รทำหน้าที่เป็นเข็มทิศให้ผู้เรียนมีความเข้าใจวิธีการทำงานร่วมกับ R สามารถระบุปัญหา และแก้ไขปัญหาเบื้องต้นเองได้ รวมไปถึงสามารถถามคำถามได้ตรงอย่างประเด็น รู้จักวิธีการค้นคว้าและนำทักษะที่มีไปต่อยอดเรียนรู้เพ่ิมเติมในระดับที่สูงขึ้นและประยุกต์ใช้กับงานเฉพาะด้านของตนเองได้

DataScienceLab

DataScienceLab

Tweet Data Science Lab (Thailand) ดาต้า ไซเอนซ์ แล็บ (ประเทศไทย) ให้บริการงานวิจัย งานพัฒนา งานอบรมและ คำปรึกษาเกี่ยวกับงานด้าน Data Science เพื่อพัฒนา Data Product สำหรับธุรกิจ ปัจจุบัน ได้มีการทำลอง ประยุกต์ใช้ technologies ต่างๆดังนี้ Hadoop R Programming Rapid Miner Tableau Cloudera สนใจติดต่อ Lab@datascienceth.com  

designLogo

รายละเอียด Design Your Career Path in Data Science

Tweet Design Your Career Path in Data Science   โดย โกเมษ จันทวิมล , Lead Data Scientist, Data Science Lab (Thailand)   ห้อง 1 8.30-9.30 น (เรียนก่อน คอร์ส R Programming) ห้อง 2 11.30-12.30 น (เรียนต่อจาก คอร์ส Rapid Miner)   รายละเอียดหลักสูตร ใน workshop จะเป็นการ ประยุกต์ใช้ หลักการแนวคิดของ Design Thinking เพื่อให้ผู้ที่สนใจ มีกระบวนการคิดสำหรับการออกแบบ การเรียนรู้ และ การพัฒนาตนเอง ไปในสายอาชีพ ของ Data Science

unbundle

รวม Digital Banking Market Startups

Tweet Lending, Investments, And Personal Finance: 102 Startups Attacking The Retail Banking Value Chain เวปแนะนำครับ รวมรวม 102 Startup ที่กำลังจะมาทำลายล้าง วงการ Retail Banking แบ่งเป็นคร่าวๆได้ 6 กลุ่มด้วยกันครับ Marketplace Lending: เป็นTech startups ที่เน้นสร้าง platform สำหรับให้กูยิมเงิน หรือ เรียกว่า peer-to-peer (P2P) lenders ซิ้งกำลังเป็นที่ฮิตในอเมริกา Direct Lending & Underwriting: Cคือการให้ยิมเงินครับ ปกติจะมี machine learning ซ่อนอยู่เพื่อคำนวน อัตราดอกเบี้ยที่ถูกใจคนกู้ยิม และ ผู้ให้ยิมได้กำไรมากที่สุด ครับ Online/Mobile Banking: Startups ที่ให้บริการ ฝากเงิน