หลักสูตรการวิเคราะห์ข้อมูลด้วยเทคนิค Data Mining โดยซอฟต์แวร์ RapidMiner Studio 9 (ขั้นพื้นฐานและปานกลาง) รุ่นที่ 26 (รุ่นแรกปี 2562)

ภาพรวมของหลักสูตร

โลกในยุคปัจจุบันได้ก้าวเข้าไปสู่ยุคที่เรียกว่า “Big Data” หรือ “ข้อมูลอภิมหาศาล” เนื่องจากในแต่ละวันมีข้อมูลเกิดขึ้นมากมาย อาทิเช่น ข้อมูลสมาชิกของ Facebook ข้อมูลการซื้อสินค้าจากในซุปเปอร์มาร์เกตต่างๆ และเพื่อให้เกิดประโยชน์มากที่สุดเราจำเป็นต้องนำข้อมูลอภิมหาศาลเหล่านี้มาทำการวิเคราะห์ (analyze) ซึ่งเทคนิคหนึ่งที่ได้รับการนิยมอย่างสูงในปัจจุบัน คือ เทคนิค Data Mining ซึ่งเป็นเทคนิคที่ค้นหาความสัมพันธ์ในข้อมูล เช่น ถ้าลูกค้าซื้อเบียร์แล้วลูกค้าจะซื้อผ้าอ้อมร่วมไปด้วย หรือถ้าเรากด Like หน้า Facebook page เราจะเห็นว่า Facebook มีระบบแนะนำ page อื่นๆ ที่เกี่ยวข้องมาให้ด้วย หรือ การสร้างโมเดลเพื่อทำนายสิ่งที่จะเกิดขึ้นในอนาคต เช่น ทำนายยอดขายในไตรมาสถัดไป หรือ การทำนายว่าพนักงานคนไหนที่จะลาออกจากบริษัทในช่วง 3 เดือนข้างหน้า ตัวอย่างเหล่านี้ล้วนเป็นผลมาจากการวิเคราะห์ข้อมูลทางด้าน Data Mining

การวิเคราะห์ข้อมูลด้วย Data Mining นี้กำลังเป็นที่นิยมไปทั่วโลกด้วยแรงขับเคลื่อนอย่างหนึ่งคือ การมีซอฟต์แวร์ที่ช่วยให้ทำการวิเคราะห์ได้ง่ายขึ้น แต่ซอฟต์แวร์ส่วนใหญ่จะเป็นซอฟต์แวร์เชิงพาณิชย์ (commercial software) เช่น SAS Enterprise Miner หรือ IBM Intelligent Miner ทว่าการลงทุนซื้อซอฟต์แวร์เชิงธุรกิจเหล่านี้มาใช้งานอาจจะไม่คุ้มค่าในการลงทุนสำหรับผู้ประกอบการวิสาหกิจขนาดกลางและขนาดย่อม (SMEs) หรืออาจารย์ นักวิจัย และ นักศึกษาระดับปริญญาโทและเอก ในมหาวิทยาลัยต่างๆ ดังนั้นวิธีการหนึ่งที่จะทำให้เราสามารถวิเคราะห์ข้อมูลเหล่านี้ได้คือการใช้ open source software ที่สามารถดาวน์โหลดมาใช้งานได้โดยไม่เสียค่าใช้จ่าย (ฟรี !!!) เช่น ซอฟต์แวร์ Weka ผมคลุกคลีกับ Weka มาเป็นเวลาหลายปี เคยเขียนคู่มือการใช้งาน Weka Explorer ลงในนิตยสาร OpenSource2Day สร้างหลักสูตรการอบรมการใช้งาน Weka Explorer และอบรมการใช้งานซอฟต์แวร์ตัวนี้มาเป็นจำนวนเกือบยี่สิบรุ่น แม้ว่าซอฟต์แวร์นี้จะใช้งานได้ง่ายสำหรับผู้เริ่มต้นและสะดวกที่จะนำไปใช้ในการพัฒนา Web Application แต่ในหลายๆ ครั้งผมมักจะพบข้อจำกัดหรือความยากในการแสดงผลจากซอฟต์แวร์ตัวนี้ ดังนั้นผมจึงหันมาสนใจซอฟต์แวร์ตัวอื่นที่สามารถทดแทนหรือดีกว่าซอฟต์แวร์ Weka Explorer และผมก็พบกับซอฟต์แวร์ RapidMiner Studio 8 ซึ่งเป็นซอฟต์แวร์ทาง Data Mining ที่ได้รับการโหวตว่ามีผู้ใช้งานมากที่สุดจากเว็บไซต์ KDnuggets.com เมื่อปี 2013 ในหลักสูตรนี้ผมจะแนะนำให้คุณรู้จักการวิเคราะห์ข้อมูลด้วยเทคนิค Data Mining ตั้งแต่ระดับต้นจน (basic) จนถึงระดับกลาง (intermediate) ด้วยการใช้ซอฟต์แวร์ RapidMiner Studio 9 ซึ่งเป็นเวอร์ชันล่าสุด ถ้าคุณยังลังเลว่าคุณควรจะมาเข้าร่วมอบรมหลักสูตรนี้กับผมหรือไม่ ผมขอถาม 8 คำถามสั้นๆ ดังนี้ครับ

  • สนใจการวิเคราะห์ข้อมูลด้วย Data Mining แต่ไม่รู้จะเริ่มยังไงดี
  • อยากรู้ว่าลูกค้าซื้อสินค้าอะไรเป็นส่วนใหญ่
  • อยากเข้าใจพฤติกรรมการบริโภทของลูกค้า
  • อยากหยั่งรู้อนาคต (บางส่วน)
  • อยากทำงานวิจัยทางด้าน text mining
  • อยากทำงานวิจัยทางด้าน image processing
  • ไม่ชอบการเขียนโปรแกรมแต่อยากวิเคราะห์ข้อมูลที่ซับซ้อนได้
  • เคยเข้าร่วมการอบรมการใช้งาน Weka Explorer มาแล้วและอยาก update ความรู้ทาง Data Mining ใหม่ๆ ด้วยซอฟต์แวร์ใหม่ๆ

ถ้าคุณตอบว่า “ใช่” ในคำถามข้อใดข้อหนึ่ง ผมขอแนะนำว่าคุณควรจะมาเข้าร่วมอบรมกับผมครับ และคุณจะรู้ว่าทำไมผมถึงเปลี่ยนใจจาก Weka Explorer มาตกหลุมรักซอฟต์แวร์ที่ชื่อว่า RapidMiner Studio 9 ครับ ^^

หลักสูตรนี้เหมาะสำหรับ

  • นิสิต/นักศึกษาที่สนใจการวิเคราะห์ข้อมูลด้วยเทคนิค Data Mining และ open source software RapidMiner Studio 9
  • อาจารย์มหาวิทยาลัยที่ต้องการ update ความรู้ทางด้าน Data Mining และเรียนรู้การใช้งานซอฟต์แวร์ใหม่ๆ ที่ดีขึ้น
  • บุคลากรทางด้าน IT ที่ต้องการเพิ่มทักษะทาง Data Mining
  • หน่วยงานหรือองค์กรที่ต้องการนำเทคนิค Data Mining และ open source software RapidMiner Studio 8 ไปใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลต่างๆ ภายในองค์กรหรือทดแทน commercial software
  • ผู้ประกอบการวิสาหกิจขนาดกลางและย่อม (SME) ที่ต้องการวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้าหรือการซื้อขายสินค้า

เนื้อหาการอบรม (Course Outline)

วันที่ 1

  • แนะนำการวิเคราะห์ข้อมูลด้วยเทคนิค Data Mining และการใช้ประโยชน์ในงานวิจัย
  • แนะนำกระบวนการ CRISP-DM เบื้องต้นสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล
  • แนะนำส่วนต่างๆ ของซอฟต์แวร์ RapidMiner Studio 8
  • การนำข้อมูลไฟล์ Excel, CSV เข้ามาใช้ใน RapidMiner Studio 9
  • ลักษณะของแอตทริบิวต์ (attribute) ต่างๆ ในชุดข้อมูล
  • การเขียนไฟล์ให้อยู่ในรูปแบบของ Excel และ CSV
  • การแสดงข้อมูลในกราฟแบบต่างๆ เช่น scatter plot, time series
  • การค้นหา Outlier ซึ่งเป็นข้อมูลที่แตกต่างจากข้อมูลอื่นๆ
  • การค้นหาข้อมูลที่ผิดพลาด (missing value) และแทนที่ด้วยค่าที่กำหนดเองหรือค่าทางสถิติ
  • การแปลงข้อมูลด้วยเทคนิค discretization แบบกำหนดช่วงเองหรือแบบอัตโนมัติ
  • การลดจำนวนข้อมูลด้วยการ sampling แบบต่างๆ
  • การเลือกแอตทริบิวต์เพื่อใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูล
  • แนะนำการหากฏความสัมพันธ์ (association rules) และการประยุกต์ใช้งานด้านต่างๆ
  • แนะนำเทคนิคการหากฏความสัมพันธ์ด้วยเทคนิค Apriori และ FP Growth
  • การแปลงข้อมูลจากฐานข้อมูล relation database ให้เป็นฐานข้อมูล transaction database
  • การหากฏความสัมพันธ์ด้วยเทคนิค FP Growth ซึ่งเป็นวิธีที่มีประสิทธิภาพมากที่สุด
  • Workshop การหากฏความสัมพันธ์จากข้อมูลการซื้อสินค้าจำนวนมากกว่า 100,000 transactions ด้วย RapidMiner Studio 8
  • แนะนำการแบ่งกลุ่มข้อมูล (clustering) และการประยุกต์ใช้งานด้านต่างๆ
  • แนะนำตัววัดประสิทธิภาพของการแบ่งกลุ่มข้อมูล
  • แนะนำการแบ่งกลุ่มข้อมูลด้วยเทคนิค K-Means และ DBScan
  • Workshop การแบ่งกลุ่มข้อมูลทางด้านการศึกษาและการแพทย์ด้วย RapidMiner Studio 8

วันที่ 2

  • แนะนำการจำแนกประเภทข้อมูล (classification)
  • การวัดประสิทธิภาพของการจำแนกประเภทข้อมูล
  • แนะนำเทคนิค Linear Regression และการประยุกต์ใช้งาน
  • การใช้งาน Linear Regression ใน RapidMiner Studio 9
  • แนะนำเทคนิค Naive Bayes และการประยุกต์ใช้งาน
  • การใช้งาน Naive Bayes ใน RapidMiner Studio 9
  • แนะนำเทคนิค Decision Tree และการประยุกต์ใช้งาน
  • การใช้งาน Decision Tree ใน RapidMiner Studio 9
  • แนะนำเทคนิค K-Nearest Neighbours (KNN) และการประยุกต์ใช้งาน
  • การใช้งาน KNN ใน RapidMiner Studio 8
  • แนะนำเทคนิค Neural Networks และการประยุกต์ใช้งาน
  • การใช้งาน Neural Networks ใน RapidMiner Studio 9
  • แนะนำเทคนิค Support Vector Machines (SVM) และการประยุกต์ใช้งาน
  • การใช้งาน SVM ใน RapidMiner Studio 9
  • Workshop การจำแนกประเภทข้อมูลในงานด้านต่างๆ
    • ด้านธุรกิจ
    • ด้านการศึกษา
    • ด้านการแพทย์
  • การคัดเลือกแอตทริบิวต์ (attribute selection) และการประยุกต์ใช้ในการจำแนกประเภทข้อมูล
  • Workshop การคัดเลือกแอตทริบิวต์และการจำแนกประเภทข้อมูลในงานด้านต่างๆ
  • การจำแนกประเภทข้อมูลแบบหลายลาเบล (multi-label)
  • Workshop การจำแนกประเภทข้อมูลแบบหลายลาเบล

วันที่ 3

  • การเปรียบเทียบประสิทธิภาพของโมเดลจากเทคนิค classification ต่างๆ และ t-test
  • แนะนำเทคนิคการหาวิธี classification ที่เหมาะสมสำหรับข้อมูลแต่ละชุด (meta-learning)
  • แนะนำการทำ Text Mining ด้วย RapidMiner Studio 9
  • Workshop การจำแนกข้อความที่เป็น spam จาก SMS
  • Workshop การแบ่งกลุ่มข้อมูลจากข้อความรีวิว (Review)
  • Workshop การหากฏความสัมพันธ์จากข้อความรีวิว
  • แนะนำการทำ Image Mining ด้วย RapidMiner Studio 9
  • Workshop การจำแนกรูปภาพออกเป็นประเภทต่างๆ

 วิทยากร

ดร. เอกสิทธิ์ พัชรวงศ์ศักดา

การศึกษา

  • ปริญญาเอกวิทยาการคอมพิวเตอร์ สถาบันเทคโนโลยีนานาชาติสิรินธร มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์ (ทุนโครงการปริญญาเอกกาญจนาภิเษก)
  • visiting PhD Student ที่มหาวิทยาลัย York (York University) เมืองโตรอนโต ประเทศแคนาดา
  • ปริญญาโทวิศวกรรมศาสตร์ สาขาวิศวกรรมคอมพิวเตอร์ มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์ (บางเขน)
  • ปริญญาตรีวิศวกรรมศาสตร์ สาขาวิศวกรรมคอมพิวเตอร์ (เกียรตินิยมอันดับ 2) มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์ (บางเขน)

ประสบการณ์

Expert Certificate-Eakasit Pacharawongsakda

Pacharawongsakda Eakasit Analyst 2014-08-13
Screen Shot 2560-04-15 at 12.49.41 PM

  • สอบผ่านมาตรฐานและได้รับ RapidMiner Certificate ระดับ Expert
  • ได้เป็น RapidMiner Ambassador คนแรกของเมืองไทย
  • สอบผ่านมาตรฐานและได้รับ RapidMiner Certificate ระดับ Analyst
  • ผู้แต่งหนังสือ An Introduction to Data Mining Techniques (ภาษาไทย)
  • ผู้ร่วมก่อตั้ง ห้างหุ้นส่วนสามัญ ดาต้า คิวบ์ (data cube)
  • ผู้อำนวยการหลักสูตรวิศวกรรมข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Dat Engineering)  วิทยาลัยนวัตกรรมด้านเทคโนโลยีและวิศวกรรมศาสตร์ มหาวิทยาลัยธุรกิจบัณฑิตย์ (DPU)
  • ได้รับทุน visiting PhD Student ณ มหาวิทยาลัยยอร์ค (York) เมืองโตรอนโต ประเทศแคนาดา
  • ได้รับ statement of completion หลักสูตร Data Mining with Weka จากมหาวิทยาลัย Waikato
  • อดีตที่ปรึกษาด้านการวิเคราะห์ข้อมูลให้กับสมาคมส่งเสริมเทคโนโลยี (ไทย-ญี่ปุ่น)
  • วิทยากรประจำหลักสูตร Practical Data Mining with RapidMiner Studio 6 รุ่นที่ 1-10 ระหว่างเดือน พฤษภาคม 2557 – พฤศจิกายน 2558
  • อาจารย์พิเศษในวิชา Data Warehouse and Data Mining ภาคการเรียนที่ 1 หลักสูตรวิศวกรรมข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data Engineering) ปีการศึกษา 2558 มหาวิทยาลัยธุรกิจบัณฑิตย์
  • อาจารย์พิเศษในวิชา Data Warehouse and Data Mining ภาคการเรียนที่ 1 ปีการศึกษา 2558 มหาวิทยาลัยรังสิต
  • อาจารย์พิเศษในวิชา Data Warehouse and Data Mining ภาคการเรียนที่ 2 ปีการศึกษา 2557 มหาวิทยาลัยรังสิต
  • วิทยากรรับเชิญอบรม Practical Data Mining with RapidMiner Studio 6 ณ ธนาคารแห่งประเทศไทย  กรุงเทพมหานคร วันที่ 18 – 20 พฤศจิกายน 2558
  • วิทยากรรับเชิญอบรม Practical Data Mining with RapidMiner Studio 6 ณ บริษัท เงินติดล้อ จํากัด  กรุงเทพมหานคร วันที่ 21 – 22 ตุลาคม และ 12 พฤศจิกายน 2558
  • วิทยากรรับเชิญอบรม Practical Data Mining with RapidMiner Studio 6 ณ บริษัท เอ็ม เอฟ อี ซี จํากัด (มหาชน) กรุงเทพมหานคร วันที่ 7 – 9 กรกฏาคม 2558
  • วิทยากรรับเชิญอบรม Practical Data Mining with RapidMiner Studio 6 ณ สาขาวิชาคอมพิวเตอร์ธุรกิจ คณะวิทยาการจัดการ มหาวิทยาลัยราชภัฏเชียงใหม่ จังหวัดเชียงใหม่ วันที่ 30 มิถุนายน – 2 กรกฏาคม 2558
  • วิทยากรรับเชิญอบรม Practical Data Mining with RapidMiner Studio 6 ณ คณะเทคโนโลยีสารสนเทศและการสื่อสาร มหาวิทยาลัยศิลปากร วันที่ 15-17 มิถุนายน 2558
  • วิทยากรรับเชิญอบรม Practical Data Mining with RapidMiner Studio 6 ณ ภาควิชาวิศวกรรมอุตสาหการ คณะวิศวกรรมศาสตร์ มหาวิทยาลัยเชียงใหม่ จังหวัดเชียงใหม่ วันที่ 5-7 มิถุนายน 2558
  • วิทยากรรับเชิญอบรม Practical Data Mining with RapidMiner Studio 6 ณ มหาวิทยาลัยภาคตะวันออกเฉียงเหนือ จังหวัดขอนแก่น วันที่ 18-20 พฤษภาคม 2558
  • วิทยากรรับเชิญอบรม Practical Data Mining with RapidMiner Studio 6 ณ บริษัท Retail Soft ในเครือ SSUP Group กรุงเทพมหานคร วันที่ 24,26-27 มีนาคม 2558
  • วิทยากรรับเชิญในการบรรยายเรื่อง Introduction to Data Mining and Big Data Analytics ณ มหาวิทยาลัยราชภัฏสกลนคร จังหวัดสกลนคร วันที่ 14 มีนาคม 2558
  • วิทยากรรับเชิญในการบรรยายเรื่อง Introduction to Data Mining and Big Data Analytics ณ บริษัท ยูแทคไทย จำกัด วันที่ 20 กุมภาพันธ์ 2558
  • วิทยากรรับเชิญในการบรรยายเรื่อง Introduction to Data Mining and Big Data Analytics ณ มหาวิทยาลัยราชภัฏเชียงราย จังหวัดเชียงราย วันที่ 28 มกราคม 2558
  • วิทยากรรับเชิญอบรม Practical Data Mining with RapidMiner Studio 6 ณ มหาวิทยาลัยแม่ฟ้าหลวง จังหวัดเชียงราย วันที่ 20 และ 27 มกราคม 2558
  • วิทยากรรับเชิญอบรม Practical Data Mining with RapidMiner Studio 6 ณ มหาวิทยาลัยราชภัฏอุดรธานี ครั้งที่ 1 และ 2 จังหวัดอุดรธานี วันที่ 9-11 มกราคม 2558
  • วิทยากรรับเชิญในการบรรยายเรื่อง Introduction to Data Mining for SME ณ โรงแรมเจริญธานี จังหวัดขอนแก่น วันที่ 15 มกราคม 2558
  • วิทยากรรับเชิญในการบรรยายเรื่อง Introduction to Data Mining and Big Data Analytics ณ มหาวิทยาลัยพระจอมเกล้าพระนครเหนือ วิทยาเขตปราจีนบุรี จังหวัดปราจีนบุรี วันที่ 20 ธันวาคม 2557
  • วิทยากรรับเชิญอบรม Practical Data Mining with RapidMiner Studio 6 ณ มหาวิทยาลัยวลัยลักษณ์ จังหวัดนครศรีธรรมราช วันที่ 8-10 ธันวาคม 2557
  • วิทยากรรับเชิญอบรม Practical Data Mining with RapidMiner Studio 6 ณ บริษัท Western Digital (WD) (Thailand) จังหวัดพระนครศรีอยุธยา วันที่ 18,20 และ 25 พฤศจิกายน 2557
  • วิทยากรรับเชิญอบรม Practical Data Mining with RapidMiner Studio 6 ณ บริษัท พี ที จี เอ็นเนอยี จำกัด (มหาชน) วันที่ 14, 19 และ 21 พฤศจิกายน 2557
  • วิทยากรรับเชิญอบรม Introduction to Data Mining Techniques ณ มหาวิทยาลัยหัวเฉียว เฉลิมพระเกียรติ วันที่ 26 กันยายน 2557
  • วิทยากรรับเชิญอบรม Practical Data Mining with RapidMiner Studio 6 ณ บมจ. ที โอ ที (TOT) วันที่ 25-27 สิงหาคม 2557
  • วิทยากรรับเชิญอบรม Practical Data Mining with RapidMiner Studio 6 ณ มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคงสุวรรณภูมิ จังหวัดสุพรรณบุรี วันที่ 20-22 สิงหาคม 2557
  • วิทยากรรับเชิญอบรม Practical Data Mining with RapidMiner Studio 6 ณ มหาวิทยาลัยราชภัฏสวนสุนันทา วันที่ 5,7 และ 8 สิงหาคม 2557
  • วิทยากรรับเชิญอบรม Basic Data Mining for Marketing using RapidMiner Studio 6 ณ ธนาคารเพื่อการเกษตรและสหกรณ์ (ธ.ก.ส.) วันที่ 24-25 มิถุนายน 2557
  • วิทยากรรับเชิญในการบรรยายเรื่อง Introduction to Data Mining and Big Data Analytics ณ มหาวิทยาลัยพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
  • วิทยากรรับเชิญอบรม Practical Data Mining with RapidMiner Studio 6 ณ มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
  • ผู้ก่อตั้งหลักสูตร An Introduction to Data Mining (Workshop with WEKA)
  • วิทยากรประจำหลักสูตร Web Application Development using Weka and PHP
  • วิทยากรประจำหลักสูตร Basic Data Mining with WEKA
  • วิทยากรรับเชิญอบรม Data Mining with WEKA ณ บริษัท ระยองวิศวกรรมและซ่อมบำรุง จำกัด (REPCO)
  • วิทยากรรับเชิญอบรม Data Mining with WEKA ณ คณะวิทยาการสารสนเทศ มหาวิทยาลัยบูรพา
  • วิทยากรรับเชิญอบรมหลักสูตร An Introduction to Data Mining ณ บริษัท โทเทิ่ล แอ็คเซ็ส คอมมูนิเคชั่น จำกัด (มหาชน) – DTAC
  • วิทยากรรับเชิญอบรม Data Mining with WEKA ณ บริษัท โมโนเทคโนโลยี จำกัด
  • วิทยากรรับเชิญอบรม Data Mining with WEKA ณ คณะเทคโนโลยีสารสนเทศ มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
  • วิทยากรรับเชิญหลักสูตร ขุดเหมืองข้อมูลด้วย Weka รุ่นที่ 1 – 7 สถาบัน Open Source Education Center
  • วิทยากรหัวข้อ “Training Data Mining with Weka” จัดโดยมูลนิธิศักดิ์พรทรัพย์
  • ผู้เขียนบทความ “ขุดเหมืองข้อมูลด้วย Weka” นิตยสาร OpenSource2Day
  • ประสบการณ์พัฒนาระบบงาน Help Desk ด้วยเทคนิค data mining
  • ประสบการณ์พัฒนาระบบพยาการณ์น้ำฝนด้วยเทคนิค data mining ฯลฯ
  • อดีตผู้ร่วมก่อตั้งและวิทยากรของ หสม. โอเพน ไมเนอร์
  • อดีตผู้ช่วยนักวิจัย ห้องปฏิบัติการ Information Systems ศูนย์พันธุวิศวกรรมและเทคโนโลยีชีวภาพแห่งชาติ (BIOTEC) งานวิจัยด้าน Data Mining, Bioinformatics และ Chemoinformatics
  • อดีตที่ปรึกษาโครงงานปริญญาตรี ห้องปฏิบัติการ Data Analysis and Knowledge Discovery Laboratory (DAKDL) คณะวิศวกรรมศาสตร์ (คอมพิวเตอร์) มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์

คู่มือการวิเคราะห์ข้อมูลด้วย RapidMiner Studio 7

ดูบทความแบบออนไลน์ได้ที่นี่ หรือ scribd

ตัวอย่าง slide ประกอบการอบรม

วันเวลาและสถานที่อบรม

  • วันเวลา: วันพุธที่ 20 กุมภาพันธ์ 2562 – วันศุกร์ที่ 22 กุมภาพันธ์ 2562 (อบรมจำนวน 3 วัน) เวลา 9:30-17:00 น.
  • สถานที่: The Connecion (MRT ลาดพร้าว)

ค่าลงทะเบียน

จัดการอบรมโดย หสม. ดาต้า คิวบ์
ติดต่อได้ที่:

  • Facebook: http://facebook.com/datacube.th
  • Email: sit.ake@gmail.com
  • Mobile: 0894963840
  • Line ID: eakasitp

ขณะนี้มีผู้สนใจสำรองที่นั่งแล้วจำนวน 5 ท่าน

  1. คุณ เศรษฐา
  2. คุณ ธาราณ์
  3. คุณ ศิวนนท์
  4. คุณ คทาวุธ
  5. คุณ ปิยาภรณ์

สำรองที่นั่งได้ที่ (หลังจากลงทะเบียนแล้วกรุณารอ email ยืนยันกลับไปครับ และเราจะแจ้ง SMS กลับไปยังหมายเลขโทรศัพท์ที่ให้ไว้ครับ ต้องขออภัยบางครั้งอาจจะล่าช้าเนื่องจากไม่ได้เป็นระบบอัตโนมัติครับ ^^)