DokuWiki

It's better when it's simple

User Tools

Site Tools


playground:playground

Differences

This shows you the differences between two versions of the page.

Link to this comparison view

Both sides previous revisionPrevious revision
Next revision
Previous revision
Next revisionBoth sides next revision
playground:playground [2024-04-10 19:07] – [รายละเอียดกระบวนวิชา] 83.31.173.2playground:playground [2024-05-17 12:30] – [Testing] 134.245.21.131
Line 1: Line 1:
-**<fs x-large><color blue>INTRODUCTION TO DATA SCIENCE</color></fs>** +====== Überblick: Ablauf Berufungsverfahren ====== 
-[[123]] +===== ====== Headline ====== 
-1 +== Level Headline == 
-===== เนื้อหากระบวนวิชา ===== + =====
-|<100%>+
-|  @#99d9ea:**หัวข้อ**  |  @#99d9ea:**บรรยาย**  |  @#99d9ea:**ปฏิบัติการ** +
-|1. ภาพรวมของวิทยาการข้อมูล  | Slide: {{ :ch1.pdf |}}  | ศึกษาและฝึกหัดการใช้เครื่องมือ Microsoft Machine Learning Studio ด้วยตัวเองจากวิดีโอ [[https://youtu.be/o80xB2zpez4|YouTube]]   | +
-|2. การรวมรวมและการได้มาซึ่งข้อมูล  | Slide: {{ :ch2.pdf |}}   |Dataset : {{ :lab_01_dataset.zip |}} {{ :lab_02_dataset.zip |}} \\ Lab : {{ :lab_01.pdf |}} {{ :lab_02.pdf |}}| +
-|3. การวิเคราะห์เชิงพรรณนา \\ - สถิติศาสตร์เชิงพรรณนาด้วยตารางตัวหลัก \\ - การวิเคราะห์กลุ่ม \\ - การวิเคราะห์ความสัมพันธ์ |Slide: {{ :ch3.pdf |}}  | Dataset : {{ :lab_03_dataset.zip |}} {{ :lab_04_dataset.zip |}} {{ :lab_05_dataset.zip |}} \\ Lab : {{ :lab_03.pdf |}} {{ :lab_04.pdf |}} {{ :lab_05.pdf |}}| +
-|4. การวิเคราะห์เชิงพยากรณ์ \\ - การวิเคราะห์การจำแนก \\ - การวิเคราะห์ถดถอย \\ - การวิเคราะห์อนุกรมเวลา |Slide: {{ :ch4.pdf |}}  | Dataset : {{ :lab_06_dataset.zip |}} {{ :lab_07_dataset.zip |}} {{ :lab_08_dataset.zip |}} \\ Lab : {{ :lab_06.pdf |}} {{ :lab_07.pdf |}} {{ :lab_08.pdf |}} | +
-|5. การวิเคราะห์เชิงวางเงื่อนไข \\ - การหาค่าที่เหมาะสมที่สุด \\ - การจำลอง |Slide:{{ :ch5.pdf |}}    |Dataset : {{ :lab_09_dataset.zip |}} \\ Lab : {{ :lab_09.pdf |}} | +
-|6. การมองภาพข้อมูล |Slide: {{ :ch6.pdf |}}   |ศึกษาและฝึกหัดการใช้เครื่องมือ Microsoft Power BI Desktop ด้วยตัวเองจากวิดีโอ [[https://youtu.be/SgGM8iLcsZU|YouTube]] \\ Dataset : {{ :lab_10_dataset.zip |}} {{ :lab_11_dataset.zip |}} {{ :lab_12_dataset.zip |}} \\ Lab : {{ :lab_10.pdf |}} {{ :lab_11.pdf |}} {{ :lab_12.pdf |}}| +
-|7. ประเด็นท้าทายในวิทยาการข้อมูล|Slide: {{ :ch7.pdf |}}  |+
  
-===== อาจารย์ผู้สอน ===== +  Nullte Sitzung 
-**Section 1** \\ +  * 1Sitzung
-**เวลาเรียน*+
-  * **บรรยาย** วันจันทร์ เวลา 14:30-16:30น.  ห้อง CSB209 +
-  * **ปฏิบัติการ** วันพฤหัสบดี เวลา 14:30-16:30น. ห้อง CSB307 +
-**อาจารย์ผู้สอน**\\ +
-ผศ.ดร.ปภังกร อิ่นแก้ว   \\ +
-Email: papangkorn.i@cmu.ac.th \\+
  
 +[[http://example.com|External Link]]
  
-===== สัดส่วนการให้คะแนน ===== 
-คะแนนสอบกลางภาค 30% \\ 
-คะแนนสอบปลายภาค 30% \\ 
-คะแนนปฏิบัติการ 12% \\ 
-คะแนนรายงานการค้นคว้า 20% \\ 
-การเข้าชั้นเรียน 4% \\ 
-การส่งงานตรงเวลา 4% \\ 
  
-===== การสอบ ===== +===== Test de bac à sable =====
-<color #ed1c24>**สอบกลางภาค** : วันพุธ ที่ 17 มกราคม พ.ศ. 2567 เวลา 15:30-18:30น. </color> \\ +
-<color #ed1c24>**สอบปลายภาค** : วันพฤหัสบดี ที่ 14 มีนาคม พ.ศ. 2567 เวลา 08:00-11:00น. </color> +
  
-===== การวัดประเมินผล ===== +===== ====== Titre de niveau 2 ====== =====
-คะแนนจากการสอบกลางภาค สอบปลายภาค และการบ้านปฏิบัติการ/งานที่ได้รับมอบหมาย +
-__ตัดเกรดอิงเกณฑ์__ (เป็นหลัก)+
  
-^ ช่วงคะแนน      ^ เกรดที่คาดว่าจะได้รับ   ^ 
-| 80-100    | A      
-| 75-79    | B+| 
-| 70-74    | B   | 
-| 65-69    | C+    
-| 60-64    | C    
-| 55-59    | D+    
-| 50-54    | D    
-| 0-49    | F    
  
-===== เอกสารประกอบการสอน ===== 
-หนังสือ: \\ 
-- Inkeaw P..Introduction to Data Science (In Thai: วิทยาการข้อมูลเบื้องต้น). Chiang Mai, Thailand: Chiang Mai University Press; 2023. ISBN Number (E-book) 978-616-398-866-9.สามารถซื้อได้ที่นี่ [[https://cmupress.cmu.ac.th/book/detail/459a515894a61457d9617fb2b72705f3 | คลิก! ]] \\ 
-วิดีโอแนะนำเครื่องมือปฏิบัติการ : \\ 
-- Microsoft Machine Learning Studio [[https://youtu.be/o80xB2zpez4|YouTube]] \\ 
-- Microsoft Power BI Desktop [[https://youtu.be/SgGM8iLcsZU|YouTube]] \\ 
- 
- 
-===== แบบฟอร์มรายงานการค้นคว้า ===== 
-ส่วนที่ 1 ข้อมูล {{ :part_1_data.docx |Download}} \\ 
-ส่วนที่ 2 การเตรียมข้อมูล {{ :part_2_data_preparing.docx | Download}} \\ 
-ส่วนที่ 3 การวิเคราะห์ข้อมูลด้วยการสำรวจ {{ :part_3_data_description.docx |Download}} \\ 
-ส่วนที่ 4 การวิเคราะห์เชิงพยากรณ์ {{ :part_4_data_prediction.docx |Download}} \\ 
-ส่วนที่ 5 การมองภาพข้อมูล {{ :part_5_data_visualization.docx |Download}} 
-===== เว็บไซต์ที่เกี่ยวข้อง ===== 
-** เว็บไซต์ส่งการบ้าน** : [[http://hw.cs.science.cmu.ac.th]] \\ 
- 
-**หมายเหตุ** 
-วันและเวลาการสอบ เป็นไปตามประกาศของมหาวิทยาลัย ไม่มีนโยบายสอบนอกตาราง \\ 
-<color #ed1c24>นักศึกษาต้องเข้ารับการประเมินทั้งการสอบกลางภาคและปลายภาคการศึกษา มิฉะนั้นจะได้รับการประเมินในลำดับขั้น F</color>  
playground/playground.txt · Last modified: 2024-05-29 22:55 by 187.181.191.250

Except where otherwise noted, content on this wiki is licensed under the following license: CC Attribution-Share Alike 4.0 International
CC Attribution-Share Alike 4.0 International Donate Powered by PHP Valid HTML5 Valid CSS Driven by DokuWiki