ขอเชิญร่วมอบรมหลักสูตร Big Data Analytics Module C : Data Scientist Essential 18-19, 25-26 พฤษภาคม 2563 และ 1 มิถุนายน 2563

ขอเชิญท่านผู้สนใจเข้าร่วมการสัมมนาหลักสูตร Big Data Analytics Module C : Data Scientist Essential หลักสูตร 5 วัน ในวันที่ 18-19, 25-26 พฤษภาคม 2563 และ 1 มิถุนายน 2563 เวลา 09.00-17.00 น. (ณ โรงแรม AETAS Lumpini ใกล้ MRT ลุมพินี) โดยหลักสูตรนี้จะเป็นการฝึกอบรมสำหรับทีมงานด้าน Data Analytics ที่ต้องการเข้าใจหลักการทำงานและพฤติกรรมของตัวแบบการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine leaning Model) และสามารถเลือก Machine Leaning Model ให้เหมาะสมกับงานได้ ฝึกการเลือกใช้เครื่องมือกับข้อมูลที่จะวิเคราะห์ได้ สามารถเตรียมข้อมูล ตรวจหาจำนวนกลุ่มที่เหมาะสม และจัดกลุ่มลูกค้าตามพฤติกรรมที่เหมือนกัน และสามารถนำข้อมูลหลายรูปแบบมาช่วยสร้างตัวแบบเพื่อใช้ในการทำนายได้

รายละเอียด หลักสูตร Big Data Analytics Module C

ชื่อหลักสูตร

Big Data Analytics Module C : Data Scientist Essential 

เป็นการฝึกอบรมสำหรับทีมงานด้าน Data Analytics ที่ต้องการเข้าใจหลักการทำงานและพฤติกรรมของตัวแบบการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine leaning Model) และสามารถเลือก Machine Leaning Model ให้เหมาะสมกับงานได้ ฝึกการเลือกใช้เครื่องมือกับข้อมูลที่จะวิเคราะห์ได้ สามารถเตรียมข้อมูล ตรวจหาจำนวนกลุ่มที่เหมาะสม และจัดกลุ่มลูกค้าตามพฤติกรรมที่เหมือนกัน และสามารถนำข้อมูลหลายรูปแบบมาช่วยสร้างตัวแบบเพื่อใช้ในการทำนายได้

รายละเอียดเพิ่มเติม

กำหนดการสัมมนา

  • Course Outline
    Day 1 / 5 
    TimeTitle
    09.00 – 10.30 น.Introduction to Data Science and Machine Learning
    – Application of Machine Learning Techniques
    –  Machine Learning in the Big Data era
    –  Understanding Supervised and Unsupervised Learning Techniques
    10.30 – 10.45 น.Break
    10.45 – 12.00 น.Spark Machine Learning
    –  Introduction Spark MLlib
    –  Introduction to Spark ML Pipeline
    –  Machine Learning using Spark ML Pipeline
    12.00 – 13.00 น.Lunch
    13.00 – 14.30 น.Data Preprocessing
    – Standardizing data
    – Principal component analysis (PCA)
    – Big Data Visualization and Tools
    14.30 – 14.45 น.Break
    14.45 – 16.30 น.LAB: Customer data preprocessing and visualization on small and Big data
    Day 2 / 5 
    TimeTitle
    09.00 – 10.30 น.Descriptive analytics
    – Similarity and Distance
    – Data segmentation (Clustering)
    – Clustering model learning and model selection
    – Results interpretation
    10.30 – 10.45 น.Break
    10.45 – 12.00 น.LAB: Customer segmentation based on their activities
    12.00 – 13.00 น.Lunch
    13.00 – 14.30 น.– Anomaly/Outlier detection on multiple attributes
    LAB: Customer anomaly detection and visualization
    14.30 – 14.45 น.Break
    14.45 – 16.30 น.LAB: Customer anomaly detection and visualization (cont.)
    Day 3 / 5 
    TimeTitle
    09.00 – 10.30 น.Predictive analytics
    – Machine learning models for predicting categorical  values
    – Naïve Bayes
    – Logistic regression
    – Support Vector Machine
    – Decision tree
    – Neural network
    10.30 – 10.45 น.Break
    10.45 – 12.00 น.– Model evaluation and selection
    – Plain Accuracy and Its Problems
    – The Confusion Matrix
    – Problems with Unbalanced Classes
    – Problems with Unequal Costs and Benefits
    12.00 – 13.00 น.Lunch
    13.00 – 14.30 น.LAB: Credit risk modeling
    14.30 – 14.45 น.Break
    14.45 – 16.30 น.LAB: Customer churn prediction based on historical data
    Day 4 / 5 
    TimeTitle
    09.00 – 10.30 น.Sentiment analysis on text data
    – Text representation
    – Bag of Words
    – Binary representation
    – Term Frequency
    – TFIDF
    – N-gram Sequences
    – Advance topics
    – Word to vector concept
    – Topic Models concept
    10.30 – 10.45 น.Break
    10.45 – 12.00 น.LAB: Machine leaning model for sentiment analysis using customer reviews data
    12.00 – 13.00 น.Lunch
    13.00 – 14.30 น.Predictive analytics
    – Machine learning models for predicting continuous values
    – Linear regression
    – Polynomial regression
    – Neural network
    – Effect of outlier data
    – Model evaluation and selection
    14.30 – 14.45 น.Break
    14.45 – 16.30 น.LAB: Predict continuous values on small dataset and big dataset (Stock prediction use case)
    LAB: Machine learning model for missing values replacement
    Day 5 / 5 
    TimeTitle
    09.00 – 10.30 น.Recommender system
    – Association rules
    – Basic Setting
    – Metrics
    – Post processing and application
    – Collaborative filtering for recommender system
    – User-based recommendation
    – Item-based recommendation
    – Model-based recommender system on big data
    10.30 – 10.45 น.Break
    10.45 – 12.00 น.LAB: Recommendation from customer transactions (Available data: Bank product, Web access log, Customer purchasing history)
    LAB: Model-based recommender system based on customer rating
    12.00 – 13.00 น.Lunch
    13.00 – 14.30 น.Introduction to deep learning
    – Deep learning model and application
    14.30 – 14.45 น.Break
    14.45 – 16.30 น.Introduction to deep learning (cont.)
    – Deep learning model and application

วัน-เวลา การจัดอบรม

18-19, 25-26 พฤษภาคม 2563 และ 1 มิถุนายน 2563 (รวม 5 วัน) เวลา 09.00-17.00 น.

สถานที่จัดอบรม

โรงแรม AETAS Lumpini (ใกล้ MRT ลุมพินี)

วิทยากร

ดร. ไพรสันต์  ผดุงเวียง (Profile)

ค่าลงทะเบียน

22,000 บาท / 1 ท่าน (ยังไม่รวมภาษีมูลค่าเพิ่ม)

ค่าอบรมรวม ประกอบด้วย ค่าวิทยากรและทีมงาน ค่าเอกสารประกอบการอบรม ค่าอาหารกลางวัน และเบรคทั้ง 5 วัน

สำหรับลูกค้าใหม่

  • สมัครร่วมสัมมนา 1-2 ท่าน รับส่วนลดท่านละ 1,000 บาท
  • สมัครร่วมสัมมนา 3 ท่านขึ้นไป รับส่วนลดท่านละ 2,000 บาท

** เมื่อลงทะเบียนและชำระเงินก่อนวันอบรม 2 สัปดาห์

สำหรับลูกค้าเก่า

เมื่อลงทะเบียนและชำระเงินก่อนวันอบรม 2 สัปดาห์ ท่านจะได้ส่วนลดท่านละ 2,000 บาท

วิธีการสมัคร

ท่านสามารถลทะเบียนผ่านทางแบบฟอร์มออนไลน์ในส่วนท้ายของข่าวนี้
หลังจากลงทะเบียนเรียบร้อยแล้ว จะมีเจ้าหน้าที่ติดต่อกลับไปยัง Email ที่ท่านระบุ เพื่อยืนยันการสำรองที่นั่งของท่าน
หากมีข้อสงสัย หรือต้องการสอบถามข้อมูลเพิ่มเติม ท่านสามารถติดต่อเรา ได้ที่
โทร. 084-6592792, 089-6288544
หรือที่ http://bit/ly/rdbipage
อีเมล์ sales@rdbi.co.th

แบบฟอร์มลงทะเบียน

Big Data Analytics Module C : Data Scientist Essential

รอบวันที่ 18-19, 25-26 มีนาคม 2563 และ 1 มิถุนายน 2563 เวลา 9.00-17.00 น. *สถานที่ใกล้ BTS หรือ MRT ซึ่งจะแจ้งให้ทราบภายหลัง


ข้อมูลหน่วยงาน

โปรดระบุชื่อและรายละเอียดขององค์กรของท่าน

โปรดระบุชื่อผู้ประสานงาน พร้อมรายละเอียดการติดต่อ
เช่น ต้องการเอกสารอะไรเพิ่มเติมหรือไม่


รายชื่อผู้เข้าร่วมสัมมนา

หากท่านต้องการเข้าร่วมมากกว่า 3 ท่าน ท่านสามารถติดต่อเราได้ที่ sales@rdbi.co.th

กรุณาระบุชื่อเป็นภาษาอังกฤษ