โปรแกรมไพทอนสำหรับวิทยาการข้อมูล (Python Programming for Data Science)

ปัจจุบันความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีคอมพิวเตอร์เป็นไปอย่างรวดเร็ว เกิดข้อมูลขนาดใหญ่บนระบบคอมพิวเตอร์ ส่งผลให้การพัฒนางานเพื่อการวิเคราะห์ข้อมูลทางด้านวิทยาการข้อมูลเป็นที่ต้องการอย่างมาก โดยภาษาไพทอนนั้นเป็นภาษาหนึ่งที่มีผู้สนใจต้องการเรียนรู้เพื่อนำไปใช้ประโยชน์ดังกล่าว การพัฒนารายวิชานี้จึงเป็นประโยชน์และเปิดโอกาสผู้ที่สนใจสามารถเข้ามาศึกษาได้

• การแนะนำเครื่องมือการเขียนโปรแกรมและไลบรารีที่จำเป็น Jupyter Notebook
• ทบทวนเทคนิคการเขียนโปรแกรมไพทอนพื้นฐานเช่น lambda, การจัดการไฟล์ .csv
• กระบวนการของวิทยาศาสตร์ข้อมูล
• การใช้ไลบรารี Pandas and Dataframe สำหรับการจัดการข้อมูลและเทคนิคการทำความสะอาดข้อมูลด้านวิทยาการข้อมูล
• การใช้ไลบรารี Numpy เพื่อการคำนวณทางวิทยาศาสตร์ และ การใช้ไลบรารี Mathplotlib เพื่อการแสดงผลข้อมูล