Sign in Subscribe
Narut Soontranon

Narut Soontranon

Data Science | AI | Machine Learning | Deep Learning
มือใหม่อยากเป็น Data Analyst หรือ Data Scientist เริ่มที่ตรงไหน?

มือใหม่อยากเป็น Data Analyst หรือ Data Scientist เริ่มที่ตรงไหน?

สำหรับ Data Analyst และ Data Scientist จะมีทักษะที่ทับซ้อนกันหลายด้าน แต่ก็มีจุดแตกต่างที่ชัดเจนเช่นกัน สรุปทักษะที่จำเป็นของทั้งสองสายงาน โดยแยกให้เห็นอย่างชัดเจน ดังนี้ 🔍 ทักษะที่จำเป็นสำหรับ Data Analyst 1) การจัดการข้อมูล
Narut Soontranon
รู้จัก AI อย่างมืออาชีพ: คู่มือฉบับพนักงานธนาคาร

รู้จัก AI อย่างมืออาชีพ: คู่มือฉบับพนักงานธนาคาร

💡 AI Literacy คืออะไร? AI Literacy หรือ ความรู้ความเข้าใจเกี่ยวกับปัญญาประดิษฐ์ คือ ความสามารถในการ เข้าใจ ใช้งาน และมีวิจารณญาณต่อระบบ AI ได้อย่างเหมาะสมและปลอดภัยในบริบทการทำงานและชีวิตประจำวัน ✅ ทำไมพนักงานธนาคารควรเข้าใจ AI? 1. AI เปลี่ยนโลกการเงิน เช่น Chatbot, ระบบอนุมัติ
Narut Soontranon
เกษตรไทยในยุคข้อมูล: เมื่อ Data Analytics เปลี่ยนแปลงภาคการเกษตร

เกษตรไทยในยุคข้อมูล: เมื่อ Data Analytics เปลี่ยนแปลงภาคการเกษตร

📈 Data Analytics ในภาคการเกษตรของประเทศไทย คือ การนำข้อมูลจากกิจกรรมการเกษตรมาวิเคราะห์ เพื่อช่วยให้เกษตรกร หน่วยงานรัฐ และภาคธุรกิจสามารถตัดสินใจได้แม่นยำและมีประสิทธิภาพมากขึ้น โดยเน้นการใช้เทคโนโลยีสารสนเทศควบคู่กับการวิเคราะห์ข้อมูล 🔍 ตัวอย่างแหล่งข้อมูลในภาคการเกษตร * ข้อมูลสภาพอากาศ (ฝนตก, อุณหภู
Narut Soontranon
Data Literacy for Bankers

Data Literacy for Bankers

🔍 Data Literacy คืออะไร Data Literacy คือ ความสามารถในการอ่าน วิเคราะห์ ตีความ และใช้ข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ เพื่อสนับสนุนการตัดสินใจ การสื่อสาร และการสร้างคุณค่าจากข้อมูล สำหรับบุคลากรในสายธนาคาร (Banking Professionals) การมีทักษะด้านนี้เป็นสิ่งจำเป็น เพราะต้
Narut Soontranon
ใช้ข้อมูลอย่างมีจริยธรรม: พื้นฐานที่คนทำ Data ต้องรู้

ใช้ข้อมูลอย่างมีจริยธรรม: พื้นฐานที่คนทำ Data ต้องรู้

Data Ethics คือ แนวทางการใช้ข้อมูลอย่างมีจริยธรรม โดยคำนึงถึงสิทธิ ความปลอดภัย และความเป็นธรรมของผู้ที่เกี่ยวข้อง Data is Power—but Use it Right ⚖️ ✅ หลักการสำคัญของ Data Ethics (5 ข้อ) 1. Privacy – เคารพความเป็นส่วนตัวของเจ้าของข้อมูล 2. Fairness – ใช้
Narut Soontranon
สนามรบ สนามเลือกตั้ง และสนามข้อมูล: Data Science ในสมรภูมิการเมืองและการทหาร

สนามรบ สนามเลือกตั้ง และสนามข้อมูล: Data Science ในสมรภูมิการเมืองและการทหาร

ตัวอย่าง งาน Data Science สำหรับการทหารและการเมือง สามารถแบ่งได้เป็นหลายประเภท ดังนี้ 🔰 ตัวอย่างงาน Data Science สำหรับการทหาร 1. การวิเคราะห์ข่าวกรอง (Intelligence Analysis) * วิเคราะห์ข้อมูลข่าวกรองจากแหล่งต่าง ๆ เช่น ข้อความ, ภาพถ่ายดาวเทียม, หรือสัญญาณวิทยุ * ใช้
Narut Soontranon
สำรวจโลกข้อมูลกับ Pandas – ก้าวแรกของ Data Scientist

สำรวจโลกข้อมูลกับ Pandas – ก้าวแรกของ Data Scientist

ในสัปดาห์ที่ 2 ของแผนการเรียน Python เพื่อเป็น Data Scientist หัวข้อสำคัญที่ควรโฟกัส จะเน้นที่ การจัดการข้อมูลและการวิเคราะห์เบื้องต้น ซึ่งเป็นหัวใจของงาน Data Science ฝึก Python สัปดาห์แรกดูได้ที่ ฝึก Python สัปดาห์แรก เตรียมพร้
Narut Soontranon