Big Data Series II: Think like a Data Scientist (คิดแบบนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล)

หนังสือเล่มนี้ ผู้เขียนให้ข้อมูลเกี่ยวกับการวิเคราะห์เชิงลึกและทักษะต่าง ๆ ของ Data Scientist ผ่านเนื้อหา 7 บท พร้อมสรุปในแต่ละบท

• Chapter I: Data Ecosystem – ระบบนิเวศน์ของข้อมูลอย่างง่าย (Basic Data Ecosystem) และ ทีมผู้เชี่ยวชาญ (Data Expert)
• Chapter II: Agile vs Waterfall – วิธีการทำงานแบบเป็นลำดับชั้น (Waterfall) วิธีการทำงานแบบคล่องตัว (Agile) และ กรณีตัวอย่าง: เรื่องราวเกี่ยวกับโปรแกรมแมวมองของ FBI
• Chapter III: Data Process Cycle – การทำความเข้าใจในธุรกิจ ทำความเข้าใจข้อมูล การเตรียมข้อมูล สร้างโมเดล ประเมินผลลัพธ์จากโมเดล และ การนำโมเดลไปใช้งาน
• Chapter IV: Optimization Model – Optimization Model คืออะไร ตัวอย่างการใช้ Optimization Model ปริมาณการสั่งที่เหมาะสม (Economic Order Quantity) และ Optimization Model ต่างกับ Machine Learning อย่างไร
• Chapter V: Basic Statistics – สถิติทั่วไป สหสัมพันธ์ (Correlations) การวิเคราะห์การถดถอยเชิงเส้น (Linear Regression) และ ข้อมูลอนุกรมเวลา (Time Series)
• Chapter VI: Machine Learning – Machine Learning คืออะไร Supervised vs Unsupervised Model…
• Chapter VII: Model Evaluation and Implementation – วิธีการประเมินผลลัพธ์จากโมเดล วิธีทดสอบระบบ...

หนังสือเล่มหนึ่งจากหลายเล่มในนิทรรศการหนังสือแนะนำ “Big Data” จัดแนะนำ ชั้น 1 สำนักงานวิทยทรัพยากร จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย เดือน เมษายน 2564