ดร. เอกสิทธิ์ พัชรวงศ์ศักดา (สอบได้เป็น Certified RapidMiner Analyst)
• แนะนำการวิเคราะห์ข้อมูลด้วยเทคนิค Data Mining และการใช้ประโยชน์ในงานวิจัย
• แนะนำกระบวนการ CRISP-DM เบื้องต้นสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล
• แนะนำส่วนต่างๆ ของซอฟต์แวร์ RapidMiner Studio 7
• การนำข้อมูลไฟล์ Excel, CSV เข้ามาใช้ใน RapidMiner Studio 7
• 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 7
• แนะนำการแบ่งกลุ่มข้อมูล (clustering) และการประยุกต์ใช้งานด้านต่างๆ
• แนะนำตัววัดประสิทธิภาพของการแบ่งกลุ่มข้อมูล
• แนะนำการแบ่งกลุ่มข้อมูลด้วยเทคนิค K-Means และ DBScan
• Workshop การแบ่งกลุ่มข้อมูลทางด้านการศึกษาและการแพทย์ด้วย RapidMiner Studio 7
อบรมวันที่ 2
• แนะนำการจำแนกประเภทข้อมูล (classification)
• การวัดประสิทธิภาพของการจำแนกประเภทข้อมูล
• แนะนำเทคนิค Linear Regression และการประยุกต์ใช้งาน
• การใช้งาน Linear Regression ใน RapidMiner Studio 7
• แนะนำเทคนิค Naive Bayes และการประยุกต์ใช้งาน
• การใช้งาน Naive Bayes ใน RapidMiner Studio 7
• แนะนำเทคนิค Decision Tree และการประยุกต์ใช้งาน
• การใช้งาน Decision Tree ใน RapidMiner Studio 7
• แนะนำเทคนิค K-Nearest Neighbours (KNN) และการประยุกต์ใช้งาน
• การใช้งาน KNN ใน RapidMiner Studio 7
• แนะนำเทคนิค Neural Networks และการประยุกต์ใช้งาน
• การใช้งาน Neural Networks ใน RapidMiner Studio 7
• แนะนำเทคนิค Support Vector Machines (SVM) และการประยุกต์ใช้งาน
• การใช้งาน SVM ใน RapidMiner Studio 7
• Workshop การจำแนกประเภทข้อมูลในงานด้านต่างๆ
- ด้านธุรกิจ
- ด้านการศึกษา
- ด้านการแพทย์
• การคัดเลือกแอตทริบิวต์ (attribute selection) และการประยุกต์ใช้ในการจำแนกประเภทข้อมูล
• Workshop การคัดเลือกแอตทริบิวต์และการจำแนกประเภทข้อมูลในงานด้านต่างๆ
• การจำแนกประเภทข้อมูลแบบหลายลาเบล (multi-label)
• Workshop การจำแนกประเภทข้อมูลแบบหลายลาเบล
อบรมวันที่ 3
• การเปรียบเทียบประสิทธิภาพของโมเดลจากเทคนิค classification ต่างๆ และ t-test
• แนะนำเทคนิคการหาวิธี classification ที่เหมาะสมสำหรับข้อมูลแต่ละชุด (meta-learning)
• แนะนำการทำ Text Mining ด้วย RapidMiner Studio 7
• Workshop การจำแนกข้อความที่เป็น spam จาก SMS
• Workshop การแบ่งกลุ่มข้อมูลจากข้อความรีวิว (Review)
• Workshop การหากฏความสัมพันธ์จากข้อความรีวิว
• แนะนำการทำ Image Mining ด้วย RapidMiner Studio 7
• Workshop การจำแนกรูปภาพออกเป็นประเภทต่างๆ
ค่าลงทะเบียน
• ราคา 4,000 บาท/ท่าน
• สำหรับท่านใดที่ลงทะเบียนและชำระเงินก่อนวันที่ 15 มีนาคม 2560 ลดเหลือ 3,500 บาท/ท่าน
• ราคานี้รวมอาหารกลางวัน และอาหารว่างทั้ง 3 วันของการอบรมแล้ว
• ผู้เข้าอบรมจะได้รับ
1) กระเป๋าเป้ IT TRAINING
2) หนังสือประกอบการฝึกอบรม
3) flash drive card 8 GB พร้อมข้อมูลที่ใช้ในการอบรม
4) เกียรติบัตร
วิธีการชำระเงิน
•ชำระเงินด้วยตัวเองที่ งานฝึกอบรมและบริการวิชาการ สำนักคอมพิวเตอร์ มหาวิทยาลัยราชภัฏนครราชสีมา อาคารบูรณวิทยาการ (อาคาร 27 ชั้น 2) 340 ถ.สุรนารายณ์ ต.ในเมือง อ.เมือง จ.นครราชสีมา 30000
•ชำระเงินทางธนาคารได้ที่
1.ธนาคารกรุงศรีอยุธยา สาขามหาวิทยาลัยราชภัฏนครราชสีมา
-ชื่อบัญชี นางสายสุนีย์ จับโจร
-เลขบัญชี 419-1-73311-4
2.ธนาคารกรุงไทย สาขามหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคลอีสาน
-ชื่อบัญชี นางสายสุนีย์ จับโจร
-เลขที่ 985-2-19174-8
ยืนยันการชำระเงิน
•หลังจากชำระเงินเรียบร้อยแล้ว กรุณาแจ้งยอดเงินชื่อที่ใช้ในการลงทะเบียน วันเวลาในการชำระเงินที่
-โทร.093-328-8973(คุณเหน่ง) หรือ ที่เบอร์044-009-009 ต่อ 2723 และส่งหลักฐานการโอนมาที่ Line ID : Neng_naka
บุคคลภายนอก / บุคลากรภายในมหาวิทยาลัย
สามารถใช้งานคอมพิวเตอร์ได้
3 เมษายน - 5 เมษายน 2560
09.00-17.00 น.
ชั้น 1 ห้อง 27.01.01(IT Learning Center) อาคารบูรณวิทยาการ(27)
4,000 บาท
ลำดับ | ชื่อ-นามสกุล | หน่วยงาน | สถานะ |
1 | ชณิดาภา บุญประสม | คณะวิทยาการคอมพิวเตอร์ มหาวิทยาลัยราชภัฏอุบลราชธานี | ฟรีค่าลงทะเบียน |