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

environment-monitoring-using-technology

คำทำนายอนาคต Technology 2016 โดย Microsoft

Tweet คำทำนาย technology ต่างๆที่จะเกิดขิ้นในปีนี้ครับ by Microsoft 1. Get aware of your health in 2016: 2. Health technology will take a big leap: 3. People will get more aware of data collection: 4. Technology will monitor the environment better: 5. We will talk with the computers: 6. New Silicon architecture will take off: 7. Improved cloud

DataProducts

Data Products (Information, Knowledge,Intelligence)

Tweet [Data Product] หัวใจของ Data Science คือการสร้าง Data Product ครับ เริ่มตั้งแต่ปี 1980s ที่เราเริ่มสร้าง Data Product ที่เรียกว่า information โดยใช้ ระบบ OLTP, report,หรือ expert system ต่อมาก็เริ่มมี OLAP, decision support system, CRM, SCM เพื่อค้นหา data product ที่เรียกว่า knowledge และในขณะนี้เอง เมื่อมี smart wireless และ Big Data เข้ามา ก็จะเกิด data product แบบใหม่ๆ เช่น ML recommendation, optimization models, …. Welcome to

bank01

กระแส Fintech, KBTG, digital banking และ Data Science

Tweet [Digital Banking][4.0][Data Science] กระแส FinTech บ้านเราและทั่วโลกกำลังมาแรง และยิ่งมีการเปิดตัว Kasikorn Business-Technology Group (KBTG) อันยิ่งใหญ่ไปเมื่อวาน น่าจะทำให้คนไทย หลายๆคนสนใจด้าน Digital Banking กันอีกมากยิ่งขื้น และ น่าจะมีหลายๆคำถามว่า Digital Banking มันไม่ได้มีมานานแล้วเหรอ ทำไมถีงมาพูดกันมากขิ้นในตอนนี้ และสุดท้าย มันจะมาเกียวข้องกับ สายงาน Data Science อย่างไร และ ถ้าเน้น Data Scientist สาขา Banking จะดีไหม ถ้าจะกล่าวถีงระดับขั้นตอนของ Digital Banking แล้วก็น่าจะกล่าวอ้างถีง รายงานของ Cisco ที่บรรยายถีง Digital Banking เป็นสี่ระดับ เริ่มตั้งแต่ เวอร์ชั่น 1 (E-Banking) ที่ มีการนำ IT เข้ามาใช้ มีระบบโทรศัพท์

IMG_1722

Smart Algorithms และ AI

Tweet Smart Algorithms และ AI หลังจากที่ AlphaGo สามารถขนะ Lee Se-Dol ในการแข่งขัน โก๊ะได้นั้น ถือเป็นการจุดกระแสของ Smart Algorithm และArtificial Intelligence อย่างแท้จริง ทุกๆคนตื่นตัวกับคำว่า AI และ algorithm ที่ใช่ในการคิดเหมือนมนุษย์ ตงามก้าวหน้าที่มากกว่า ระบบอัจฉริยะแบบดั้งเดิม เป็น ระบบ AI ที่มี algorithm ที่เรียนรู้เองได้ และ พัฒนาเองได้ Smart algorithm เป็นส่วนหนึ่งที่ทำให้เกิด การ disrupt ในหลายๆธุรกิจ บริษัทที่บริหารแทกซี่ที่ใหญ่ที่สุดในโลก ไม่ได้มีรถแทกซี่จำนวนมาก แต่ มี smart algorithm ที่เชื่อมต่อ รถแท็กซี่ ผู้โดยสาร และ ราคาค่าโดยสารที่เหมาสม Alibaba บริษัทขายของออนไลน์ก็ไม่ได้มีสินค้าเป็นของตนเอง แต่มีการนำ algorithm มาใช้ในการเชื่อมต่อผู้ซื้อและผู้ขาย มีการแนะนำสินค้า มีระบบ automations มากมายที่สามารถรองรับ มีalgorithm ในการจัดการธุรกรรม ซื้อขายจำนวนมหาศาลได้ภายในไม่กี่วินาที Smart algorithm สามารถ disrupt ธุรกิจได้ หรือย่างที่ Garner เคยกล่าวว่าแนวโน้มในอนาคตจะเป็น  “Algorithmic Business” และมันจะเป็นพื้นฐานของทุกๆกิจกรรมในธุรกิจ   จากข้อมูล สู่ algorithm   ด้วยเทคโนโลยีที่ก้าวหน้าไปอย่างมาก บริษัทและผู้บริโภคได่สริางข้อมูลจำนวนมหาศาล มากขึ้น หลากหลายขึ้นทุกนาที องค์กรอย่าง Walmart มีข้อมูลจากร้านค้าเป็น petabyte ต่อวัน แต่การเก็บข้อมูลจำนวนมหาศาลดังกล่าวนี่ ไม่เพียงพอต่อการสร้างความได้เปรียบต่อคู่แข่งเลย องค์กรไม่ควรที่จะแค่การวิเคราะห์แบบง่ายๆกับข้อมูลเหล่านี้ สิ่งที่ควรทำคือ ค้นหา เข้าใจ และสร้าง คุณค่าของข้อมูล และนำมาพัฒนา algorithm ที่สามารถนำกลับมาใช้ได้ซ้ำๆ ทำให้เกิดประโยชน์แบบมากที่สุด Algorithm จะเป็นบ่งบอกว่าจะทำ action อะไร และมันจะถูกซ่อนอยู่ในระบบ หรือ software เพื่อให้ทำaction นั้นซ้ำๆ ซึ่ง action นี้เอง smart algorithm สามารถทำได้ดีกว่ามนุษย์  มีรายงานจากมหาวิทยาลัย Oxford ในด้านนี้เหมือนกันว่า 35%ของงานในอ้งกฤษ จะมีความเสี่ยงต่อระบบ smart algorithm นี้ ซึ่งในอเมริกาเองก็มีรายงานคล้ายๆกันและมีตัวเลขความเสี่ยงถึง 47% ตัวอย่างที่น่าสนใจ เช่น กองทุนและหลักทรัพย์ต่างๆเริ่มมีการนำ algorithm มาเขียนรายงานทางการเงิน ซึ่งสามารถเขียนได้ถึง 2000 เรื่องต่อนาที แน่นอนครับรายงานเหล่านี้ อาจจะเขียนได้แค่รายงานพื้นฐานที่ มาจากตัวเลขทางการเงินง่ายๆ เล่า รายได้ รายจ่าย การปันผลต่างๆ แต่ robot journalist ก็สามารถทำให้คนหลายๆคนตกงานได้นะครับ อีกตัวอย่างหนึ่ง น่าจะเป็น กองทุน Hong Kong VC ได้ใช้ algorithm ในการวิเคราะห์ข้อมูลจากหลายๆแหล่งเพื่อมาใช้ในการตัดสินใจเลือกลงทุน ซึ่ง algorithm นี้อาจจะยังไม่เก่งขนาดตัดสินใจเองได้ทั้งหมด แต่มันเป็นสิ่งที่บ่งบอกว่าแนวโน้มของalgorithmจะมีส่วนกับการตัดสินใจมากขึ้น ตัวอย่างสุดท้าย น่าจะเป็น algorithm ของ Chef Watson ซึ่งสามารถทำตัวเองเป็น chef ส่วนตัวได้ โดยจะมี algorithm ที่สามารถ สร้างอาหารจานโปรดของคุณ จากข้อมูลวัตถุดิบทั้งโลกที่มี ข้อมูลสารเคมีต่างๆในอาหาร รสชาติอาหารที่มนุษย์ชอบ และ เมนูอาการต่างๆที่มีในอินเตอรเน็ต ผู้ใช้ระบบแค่กรอกข้อมูลบางอย่าง และ chef จะแนะนำอาหารจานโปรดให้ได้เลยครับ   แล้ววิธีการนำ algorithm มาใช้ต้องทำอย่างไร ในรายงานมีการแนะนำ 5 ขั้นตอนครับ ลองคิดดูว่าระบบอะไรในธุรกิจของคุณที่สามารถ automate ได้ ลองคิดนอกกรอบดู คิดในสิ่งที่อาจจะเป็นไปมาได้ ใครจะเชื่อว่ารายงานทางการเงินสามารถ automate ได้? รวบรวมข้อมูลที่จำเป็นการสร้าง algorithm จำเป็นต้องใช้ข้อมูล ข้อมูลนั้นอาจจะเป็นข้อมูลที่มีอยู่แล้วแต่ไม่มีการ integrate กันหรืออาจจะเแ็นข้อมูลใหม่ๆที่น่าสนใจ และน่าจะมีผลทำให้เราพัฒนา algorithm ให้มีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น เน้นการเก็บข้อมูลที่มีประสิทธิภาพและมีคุณภาพ เพราะแหล่งข้อมูลที่ไม่มีคุณภาพ ไม่สามารถทำให้เกิด algorithm ที่ดีได้ การพัฒนาalgorithm เป็นขั้นตอนทางวิทยาศาสตร์ มีการทดลองกับ training data การตรวจสอบทางสถิติ กับ test data การประเมินผล และที่สำคัญเป็นขั้นตอนต่อเนื่องและมีวงจรที่เป็นแบบแผน algorithmที่ดีจะมีการพัฒนาอยู่เรื่อยไปเพื่อรองรองความต้องการทางธุรกิจ ลงมือทำตั้งแต่ขั้นตอนแรกอีกครั้งค่อยๆปรับเปลี่ยนระบบที่มีอยู่ด้วย algorithm จนเกิดการเข้าใจและยอมรับในองค์กร   แปลและเรียบเรียง   โกเมษ Source: https://datafloq.com/read/algorithms-changing-business-how-to-leverage-them/1961                    

bank

Data Science, Banking และ FinTech

Tweet [Data Science][Banking][FinTech]   มีรายงานที่น่าสนใจกับ ความสำคัญของการนำ Data Science มาใช้กับ Fin Tech Startup ครับ By Cornelia Lévy-Bencheton ในธุรกิจการเงินการธนาคาร ข้อมูล เป็นสิ่งสำคัญ ข้อมูลเยอะก็ยิ่งสำคัญนะครับ แต่ การเก็บข้อมูลเยอะๆแต่ไม่มีการพัฒนาต่อยอด หรือ ค้นหา ความหมาย หรือ ความรู้จาก ข้อมูลนั้นๆ ถือเป็นการสูญเสียโอกาสอย่างยิ่ง ในช่วงหลายๆปีที่ผ่านมา มีการเกิดวิกฤตทางเศรษฐกิจ ซิ่งทำให้ ธนาคารขนาดใหญ่ มีงบประมาณน้อย หรือ มีงบก็อาจจะเน้นไปในด้านความปลอดภัย การตรวจสอบความถูกต้อง มากกว่าการค้นหาสิ่งใหม่ๆ หรือ ผลิตภัณฑ์ใหม่ๆมาสู่ตลาด มาให้กับลูกค้า หรือ บางครั้ง อาจจะละเลยการนำเทคโนโลยี ซิ่งมีการพัฒนาอยู่ตลอดเวลา มาประยุกต์ใช้เพื่อให้เกิดประโยชน์กับธุรกิจ และการชลอตัวของ ธนาคารขนาดใหญ่นี่เอง ทำให้ startupเล็กๆสามารถ นำ ศาสตร์ที่วิเคราะห์ข้อมูล มาประยุกต์ใช้กับกระบวนการทางธนาคารและการเงิน ทำให้เกิดการ disrupt

ai

Artificial Intelligence

Tweet [Artificial Intelligence] มีหลายๆคนถามว่า มีใครทำ AI บ้าง ลองมาดูกันครับ   เริ่มต้นที่ Allen Institute for Artificial Intelligence เป็นสถาบันที่ก่อตั้งโดย Paul Allen (original Founder of Microsfot) ซิ่งมีเป้าหมายว่า “Our mission is to contribute to humanity through high-impact AI research and engineering.–> http://allenai.org/   ที่ได้รับความสนใจในขณะนี้น่าจะหนีไม่พ้น AI ของกลุ่ม Elon Musk, the ผู้ก่อตั้งTesla และ Space X ที่เรียกว่า OpenAI. Our goal is to advance

s2

Mr Mavin – Spark and Human

Tweet [Spark][Real-Time] เป็นหนึ่งตัวอย่างที่น่าสนใจกับการใช้ Spark ครับ IBM ได้สร้างหุ่นยนต์ที่มีการเรียนรู้ และ เป๋ายิ่งฉุบได้ หุ่นยนต์สามารถเรียนรู้pattern ของการออกกระดาษ กรรไกร ของผู้เล่นได้แล้วครับ     สิ่งที่น่าสนใจคือ มีการสร้าง algorithm ที่พูดโต้ตอบ แกล้งแซวให้เหมือนจริงด้วยครับ(ถุงแม้ว่าอาจจะใช้แค่ if then else ธรรมดา) และสิ่งที่น่าชื่นชมคือ Marvin มักจะไม่ชนะขาดครับ จะแค่ชนะ3-2หรือ 3-1 ครับ (อันนี้ผมอาจจะคิดมากไปเองครับ) เบื้องหลังของความ smart algorithm นี้คงจะประกอบไปด้วย การนำ machine มา learning การเลือกใช้ค้อนกระดาษกรรไกรของผู้ที่เคยเล่นมาก่อน บวกกับการอ่านรูปร่างลักษณะขอมือผู้แข่งขันเพราะต้องแปลภาษามือเป็นภาษาmachine แล้วจึงตัดสินใจว่าจะชนะแพ้หรือเสมอครับ น่าสนใจครับ ทางทีมงานได้มีโอกาสไปลองแข่งกับMarvinแล้วนะครับ ไก้ผลว่าเราชนะ3-1และMarvin ยังไม่สามารถตามความคิดของคนไทยได้ ทั้งในด้านการเขย่ามือ การสลับนิ้วหรือ การหงายมือ คนไทยเราสามารถทำให้ smart algorithm มึนได้ครับ

IoT

Data Science กับ Internet of Things

Tweet [IoT][Analytics][Big Data] บทความจาก IBM ได้พูดถึงความสำคัญของ Internet of things ที่จะเป็นพื้นฐานของการเชื่อมต่อจุดเล็กๆทุกจุด ในทุกๆส่วนของโลก และรวมไปถึงตัวเราเองด้วย และการเชื่อมต่อที่เหมือนจะเป็น หมอก(fog)รอบๆตัวเรานั้นเองจะทำให้การประยุกต์ใช้ Big Data Analytics เป็นที่น่าสนใจมากๆในอนาคต ข้อมูลจำนวนมหาศาล ที่จะถูกสร้างขึ้นมาทั้งในรูปแบบที่แปลกประหลาด รวดเร็ว และเยอะกว่าเดิมนั้นจะเป็นสิ่งที่ถ้าท้ายกับทุกๆ industry ในทุกๆธุรกิจ ที่จะนำเทคนิคต่างๆ ทั้ง. machine learning, deep learning, graph analysis, stream computing และ statistical algorithms ต่างๆเพื่อมาต่อสู้กับข้อมูลที่มาจากผลของ(fog) IoTในอนาคต Technology ต่างๆก็น่าสนใจมาก ทั้งtechnology ของIoT เอง(รวมทั้ง IPv6) Technology ของBig data infrastructure และ statistical tools ต่างๆ คงเป็นเรื่องที่น่าติดตามมากๆสำหรับคนที่สนใจวิทยาศาสตร์ข้อมูล(data science

sparkHadoop

Hadoop vs Spark

Tweet [Hadoop][Spark]   หลังจากที่มีผู้สนใจในเรื่องของ Apache Spark อย่างมากมาย จะมีคนพูดว่า จะนำ Spark มาใช้แทนที่ Hadoop เลยหรือไม่   มีบทความที่น่าสนใจ ที่ได้พูดถีงการเปรียบเทียบใน Hadoop ecosystem และ Spark framework ซิ่งมีสิ่งน่าน่าสนใจดังนี้   *Credit Rujirapong Ritwong from sharing original post   จากบทความ   1. อย่าไปหลงเชื่อกับ Vendors ที่ขาย “Big Data” และการขาย Hadoop Distribution โดยการนำ product หลายๆอย่างมารวมกัน   Product/Package ที่ vendors ได้นำเสนอแก่ลูกค้าไม่ใช่จะถูกต้องเสนอมไป คำว่า Hadoop จริงๆมันมี หลายๆส่วนประกอบ ซิ่ง

quarks

Quarks เครื่องมือสำหรับการพัฒนา IoT

Tweet [Quarks][IoT] Cr: Bunyawat ‘s Bookmark   เป็น open-Source Product ที่รองรับการเขียน streaming บน Iot Device ทาง IBM ซิ่งเคยเป็นเข้าของ Steaming Product ตัวนี้ ได้ทำการ open source ให้ใช้กัน ซิ่งเป็น tool ที่รองรับ Kafka, Spark และ Storm. รายละเอียดตามลิ้งครับ –>http://quarks-edge.github.io/ –>http://techcrunch.com/2016/02/15/ibm-launches-quarks-open-source-development-tool-to-build-apps-from-iot-sensor-data/ Picture/Reference IBM Launches Quarks Open Source Development Tool To Build Efficient IoT Apps http://quarks-edge.github.io/  

deep-learning-695x336

Deep Learning Course by Google

Tweet [Deep Learning][Google][Free Course] Google เปิดสอน Deep Learning ฟรีครับ –> ลิ้งไปที่คอร์ส https://www.udacity.com/course/deep-learning–ud730 Source: http://www.techworm.net/2016/01/google-getting-serious-deep-learning-publishes-free-three-month-course.html

Screen Shot 2015-11-26 at 6.56.14 PM

Toyota กับ Big Data Analytics

Tweet [Toyota][Big Data][Analytics] Picture http://giaxetoyotahcm.com/upload//vay-mau-xe-toyota.jpg อีกบทความที่น่าสนใจเกี่ยวกับการ นำ Big Data Analytics มาประยุกต์ใช้กับธุรกิจครับ   Toyota Financial Service ได้นำ Big Data Analytics มาช่วยในการพลิกวิกฤตให้เป็นโอกาส การยอมรับ เทคโนโลยีใหม่ และนำมาใช้เท่าที่จำเป็น ไม่ได้ตามเทรน   TFS ตัดสินใจนำ Big Data Analytics มาใช้เนื่องจากเกิดวิกฤตในปี 2009 มีการค้างชำระ ค่าผ่อนรถจำนวนมาก ซิ่งทำให้บริษัท ขาด cash flow และ ทำให้ธุรกิจ หยุดชะงัก และมีแนวโน้มที่จะชลอตัว   TFS จีงได้ ออก CTO Strategy เพื่อนำ Big Data Technology มาใช้ และ predict พฤติกรรมกาผ่อนเงินของลูกค้าได้แม่นยำมากขิ้น

hadoopSpark

The Big ‘Big Data’ Question: Hadoop or Spark?

Tweet The Big ‘Big Data’ Question: Hadoop or Spark? มีคำถามหนึ่งที่มักได้รับการถามมากมายจากลูกค้า ว่าควรเลือกใช้ framework อะไร ระหว่าง Hadoop และ Spark โดยที่ Spark เป็น Open source ที่ใช้ในงาน Big data มากพอๆกับ Hadoop ในตอนนี้ และยังไม่มีข้อเปรียบเทียบที่ชัดเจนระหว่างทั้งคู่ ในการหาความแตกต่างระหว่าง Hadoop และ Spark นั้น ตัวผู้เขียนได้ทำการสัมภาษณ์และสอบถามทั้งจากผู้ที่เคยและไม่เคยเรียนสาขา Computer Science มาก่อน จนพอสรุปได้ใจความสำคัญดังนี้ Hadoop และ Spark ต่างเป็น Big data framework ที่มี Tool ต่างๆเกี่ยวกับการจัดการข้อมูลขนาดใหญ่หรือ Big data ให้เลือกใช้มากมาย โดยหลายๆปีมานี้ Hadoop เป็นผู้นำทางด้าน

meetup_Rapid

My First Data Science Project Using RapidMiner – (Data Science Thailand Meetup#1)

Tweet My First Data Science Project Using RapidMiner – (Data Science Thailand Meetup#1) จากงาน Data Science Thailand Meetup#1 ที่ได้นำเสนอ การทำ twitter mining โดยใช้ excel มาดูวิธีการทำ twitter mining ด้วย  Rapid Miner กันบ้าง ขอบคุณ Dr. Eakasit Pacharawongsakda, Data Cube ครับ My First Data Science Project (using Rapid Miner) from Data Science Thailand  

DSTH

Data Science @ Paypal

Tweet H2O World – Data Science w/ Big Data in a Corporate Environment – Nachum Shacham Sharing by Sri Ambati   Data Science w Big Data ที่ Paypal เป็นอย่างไรมาดู presentation จาก Nachum Shacham, Principal Data Scientist ได้เลยครับ Links to Slides H2O World – Data Science w/ Big Data in a Corporate Environment – Nachum Shacham from Sri

ds2

Big Data บน Cloud

Tweet Big Data บน Cloud By Narongrit Kongthong, Data Science Thailand Team บางครั้ง แทนที่จะตั้งคำถามว่า Spark หรือ Hadoop ดี? คำถามที่ควรจะถามมากกว่าคือ โครงสร้างแบบไหนที่เหมาะกว่าการวิเคราะห์ข้อมูลกว่ากัน ไม่ใช่ A หรือ B Yes หรือ No เสมอไป แต่เป็นการรันทั้งสองอย่างบนความยืดหยุ่นโดยยึดโครางสร้างทั้งสองแบบให้ถูกตามความต้องการ Cloud ในช่วงหลังๆมานี้เป็นตัวเลือกที่นิยมมาก ในการนำมาใช้พัฒนาและ test แอพพลิเคชั่นสำหรับการประมวลผลข้อมูลใหม่ๆ ที่ใหผลลัพธ์ที่แตกต่างออกไป ส่วนประกอบที่สำคัญใน big data analytics 1. A single source of truth – ตัวอย่างคือ Amazon Web Services เก็บกักข้อมูลที่เป็น Single source of truth ไว้ใน ฐานข้อมูลจำพวก

KU_DataViz

Slides การบรรยายเชิงปฎิบัติการ Data Visualization: Concept and Tableau Workshop

Tweet [Data Science][Slides] การบรรยายเชิงปฎิบัติการ Data Visualization: Concept and Tableau Workshop หลักสูตร ปริญญาโท IT (Big Data) ภาควิชา วิทยาการคอมพิวเตอร์ มหาวิทยาลัย ขอนแก่น 31 ตุลาคม 2558 Data Viz – Concept & Tableau Workshop

KU_BigData

Slides การบรรยายเชิงปฎิบัติการ Big Data Analytics and Data Science

Tweet [Data Science][Slides] การบรรยายเชิงปฎิบัติการ Big Data Analytics and Data Science หลักสูตร ปริญญาโท IT (Big Data) ภาควิชา วิทยาการคอมพิวเตอร์ มหาวิทยาลัย ขอนแก่น 31 ตุลาคม 2558 Big Data Analytics and Data Science

KU_DataSci

Slides การบรรยายเชิงปฎิบัติการ Data Science Workshop

Tweet [Data Science][Slides] การบรรยายเชิงปฎิบัติการ Data Science Workshop หลักสูตร ปริญญาโท IT (Big Data) ภาควิชา วิทยาการคอมพิวเตอร์ มหาวิทยาลัย ขอนแก่น 31 ตุลาคม 2558 Introduction to Data Science

Career

Job Trend in Thailand 2015

Tweet 10 ทักษะไอทีที่นายจ้างต้องการมากที่สุดในปี 2015 ทักษะไอทีที่นายจ้างอยากได้มากที่สุด ในปี 2015 Big Data มาเป็นอันดับสิบ และ ยังไม่มี Data Science นะครับ เดี่ยวคอยดูอีกสองปีนะครับ http://tinyurl.com/o23ddvj