"หลักสูตร การทำเหมืองข้อมูลด้วยโปรแกรม RapidMiner Studio 9.2"



ระหว่างวันที่ 5-7 กรกฎาคม 2562
ณ ห้องปฎิบัติการคอมพิวเตอร์ ACCLAB 303 คณะการบัญชีและการจัดการ
มหาวิทยาลัยมหาสารคาม (เขตพื้นที่ขามเรียง)


เงื่อนไขสำหรับผู้ประสงค์จะเข้ารับการอบรม
......................................................
1.ศูนย์บริการวิชาการได้บริการจัดเครื่องคอมพิวเตอร์ให้แก่ผู้เข้ารับการอบรมทุกท่าน หากผู้เข้าอบรมประสงค์จะนำคอมพิวเตอร์โน๊ตบุ๊คมาอบรมด้วยตนเอง ท่านจะต้องลงโปรแกรมมาให้เรียบร้อย
2.ศูนย์บริการวิชาการจะไม่มีการแจก “โปรแกรม และ/หรือ “ปลั๊กอิน” ที่ใช้ในการอบรมให้แก่ผู้เข้ารับการอบรมใด ๆ ทั้งสิ้น
3.ผู้ประสงค์จะเข้ารับการอบรมในครั้งนี้ สามารถสมัครได้ที่ระบบรับสมัครที่แจ้งไว้ ทั้งนี้ หากผู้สมัครแล้วประสงค์จะ “ยกเลิก”
การเข้าร่วมอบรม ท่านจะต้องแจ้งแก่ศูนย์บริการวิชาการ ภายในวันศุกร์ที่ 26 มิถุนายม 2562
ได้ที่ โทรศัพท์ 0-4375-4423, 0-4375-4333 ต่อ 3603, 3608 หรือ E-Mail : phitsanu.k@acc.msu.ac.th

รายละเอียดโครงการ ลงทะเบียนอบรม ตรวจสอบรายชื่อ การชำระค่าลงทะเบียน ประวัติวิทยากร ดาวน์โหลดเอกสาร ติดต่อ สถานที่พัก

รายละเอียดโครงการอบรมเชิงปฏิบัติการ


ผู้เข้าร่วมโครงการ

     อาจารย์ผู้สอนด้าน IT นักวิชาการ นักวิจัย และนักเทคโนโลยีสารสนเทศ จำนวน 40 คน

ระยะเวลาดำเนินโครงการ

     วันอบรม : ระหว่างวันที่ 5-7 กรกฎาคม 2562
     สถานที่อบรม : ห้องปฏิบัติการคอมพิวเตอร์ ACCLAB 303 คณะการบัญชีและการจัดการ มหาวิทยาลัยมหาสาคาม (เขตพื้นที่ขามเรียง)

เนื้อหาหลักสูตรการอบรม

     • ความรู้เบื้องต้นเกี่ยวกับการทำเหมืองข้อมูล(Data Mining)
     • กระบวนการมาตรฐานในการทำเหมืองข้อมูล(CRISP-DM)
     • การใช้งานโปรแกรม RapidMiner Studio
          o เรียนรู้การใช้งานโปรแกรม RapidMiner Studio
          o Workshop 1 : การติดตั้งโปรแกรม RapidMiner Studio
          o Workshop 2 : ใช้งานโปรแกรม RapidMiner Studio
     • การเตรียมข้อมูลสำหรับการทำเหมือง (Data Preprocessing)
          o เรียนรู้เกี่ยวกับข้อมูล ประเภทของข้อมูล และมาตรวัดข้อมูล
          o Workshop 3 : การนำเข้าข้อมูลมาใช้ในการวิเคราะห์
          o Workshop 4 : การทำความสะอาดข้อมูลก่อนการวิเคราะห์
     • กฎความสัมพันธ์ (Association Rule)
          o เรียนรู้การหา Frequent Item set ด้วยเทคนิค Apriori และ FP-Growth และการสร้างกฎความสัมพันธ์
          o Workshop 5 : การหา Frequent Item
          o Workshop 6 : การสร้างกฎความสัมพันธ์
     • การแบ่งกลุ่มข้อมูล (Clustering)
          o เทคนิคการแบ่งกลุ่มข้อมูล (K-Means, Agglomerative Clustering)
          o Workshop 7 : Clustering
     • การจำแนกประเภทข้อมูล (Classification)
          o เรียนรู้เกี่ยวกับเทคนิคการจำแนกประเภทข้อมูล (Decision Tree, Naive Bayes, Linear Regression)
          o Workshop 8 : การใช้เทคนิคการจำแนกประเภทข้อมูล (Decision Tree, Naive Bayes, Linear Regression)
          o เรียนรู้เกี่ยวกับเทคนิคการจำแนกประเภทข้อมูล (K-Nearest Neighbors (kNN), Neural Network, SVM, Deep Learning)
          o Workshop 9 : การใช้เทคนิคการจำแนกประเภทข้อมูล (K-Nearest Neighbors (kNN), Neural Network, SVM, Deep Learning)
     • การทดสอบประสิทธิภาพของการจำแนกประเภทข้อมูล (Compare classification performance๗
          o เรียนรู้การแบ่งข้อมูลสำหรับการทดสอบประสิทธิภาพของการจำแนกประเภทข้อมูล และค่าที่ใช้สำหรับวัดประสิทธิภาพ
          o Workshop 10: Compare classification performance
          o เรียนรู้การเพิ่มประสิทธิภาพของการจำแนกประเภทข้อมูล
          o Workshop 11: Improving classification performance

ลงทะเบียนเข้าร่วมโครงการ


ลงทะเบียนอบรม

กรุณากรอกข้อมูลเข้าอบรมให้ครบและถูกต้อง เพื่อความถูกต้องในการเก็บข้อมูล และมีจำนวนจำกัด 40 คน หากมีผู้สมัครเต็มจำนวนระบบจะปิดระบบการสมัคร

ตรวจสอบข้อมูล

ผู้เข้าร่วมอบรมสามารถตรวจสอบหรือสถานะการเข้าร่วมโครงการได้

ประวัติวิทยากร


อ.อนุพงศ์ สุขประเสริฐ


วุฒิการศึกษา

     August 2011– August 2017 On study leave Ph.D.(Computer Science), Universiti Teknologi Malaysia, Malaysia
     Jun 2005 – Jun 2006 M.Sc. (Information Technology in Business : Statistical Information Technology), Chulalongkorn University, Bangkok Activities and Honors: Awarded for one of the best master projects of the year 2008 Relevant courses: Statistical Analysis for Business, Data Base Management, Data Analysis I, Data Analysis II, Data Collection and Treatment, Applied Statistical Forecasting Techniques, Seminar in Information Technology


ขั้นตอนการชำระค่าลงทะเบียน


1. ค่าลงทะเบียนอบรม คนละ 4,500 บาท (สี่พันห้าร้อยบาทถ้วน)

2. วิธีการชำระค่าลงทะเบียน

     2.1 ชำระโดยการโอนเงินเข้าธนาคาร

          ธนาคารทหารไทย จำกัด (มหาชน)
          สาขาย่อยมหาวิทยาลัยมหาสารคาม

      ชื่อบัญชี คณะการบัญชีและการจัดการ มหาวิทยาลัยมหาสารคาม
      เลขที่บัญชี 517-2-10064-5

     2.2 บุคลากรมหาวิทยาลัยมหาสารคาม(อาจารย์/บุคลากรสายสนับสนุน)

     ทำหนังสือบันทึกข้อความขอเข้าร่วมการอบรมฯ โดยระบุรหัสงบประมาณของต้นสังกัดเพื่อให้งานการเงินคณะการบัญชีและการจัดการดำเนินการหักค่าลงทะเบียนอบรม หรือ

     ชำระโดยการโอนเงินเข้าธนาคาร

          ธนาคารทหารไทย จำกัด (มหาชน)
          สาขาย่อยมหาวิทยาลัยมหาสารคาม

      ชื่อบัญชี คณะการบัญชีและการจัดการ มหาวิทยาลัยมหาสารคาม
      เลขที่บัญชี 517-2-10064-5

3. วิธีแจ้งการชำระค่าลงทะเบียน

     ผู้สมัครเข้าอบรมฯ จะต้องชำระค่าลงทะเบียนการอบรมและส่งหลักฐานการชำระค่าลงทะเบีียนการอบรม มาที่ E-Mail: phitsanu.k@acc.msu.ac.th ภายในวันที่พุธที่ 26 มิถุนายม 2562

     หมายเหตุ : ผู้เข้ารับการอบรมจากส่วนรชการต่างๆ สามารถเบิกค่าลงทะเบียนจากต้นสังกัดได้ตามหนังสือกระทรวงการคลัง ที่ กค 0409.6/ว 95 ลงวันที่ 2 ตุลาคม 2549 สำหรับพนักงานรัฐวิสาหกิจ และองค์การบริหารส่วนท้องถิ่น สามารถเบิกค่าลงทะเบียนจากต้นสังกัดได้ตามระเบียบของแต่ละหน่วยงาน

ติดต่อสอบถาม(contact)


ศูนย์บริการวิชาการ คณะการบัญชีและการจัดการ มหาวิทยาลัยมหาสารคาม
ที่อยู่ ตำบลขามเรียง อำเภอกันทรวิชัย จังหวัดมหาสารคาม 44150
โทรศัพท์ : 0-4375-4423,0-4375-4333 ต่อ 3603, 3608 โทรสาร : 0-4375-4425
เว็บไซต์ : www.mbs.msu.ac.th แฟนเพจ : www.facebook.com/mbsmsu1
E-mail : phitsanu.k@acc.msu.ac.th

0-4375-4333 ต่อ 3603,3608

งานบริการเทคโนโลยีสารสนเทศ คณะการบัญชีและการจัดการ
Web Master Teerasak Pakhokthom
©Copyright 2018 by Teerasak