 |
|
ข้อมูลรายวิชา สำหรับการเรียนการสอนในระบบเปิด (Thai MOOC) |
|
|
รหัสวิชา : |
cmu026 |
รหัสสถาบัน : |
cmu |
ชื่อมหาวิทยาลัย/สถาบัน : |
มหาวิทยาลัยเชียงใหม่ |
|
1. เครือข่ายอุดมศึกษา :
เครือข่ายภาคเหนือบน |
2. ชื่อวิชาที่เสนอ (โปรดระบุชื่อวิชาทั้งภาษาไทยและภาษาอังกฤษ) |
ชื่อวิชาภาษาไทย : |
โปรแกรมไพทอนสำหรับวิทยาการข้อมูล |
ชื่อวิชาภาษาอังกฤษ : |
Python Programming for Data Science |
3. ข้อมูลผู้รับผิดชอบรายวิชา (หลัก) |
ผู้รับผิดชอบรายวิชา : |
ผู้ช่วยศาสตราจารย์ ดร. เสมอแข สมหอม |
ตำแหน่ง : |
อาจารย์ |
เบอร์ติดต่อ : |
089-8884521 |
อีเมล : |
samerkae.s@cmu.ac.th |
มหาวิทยาลัย/สถาบัน : |
มหาวิทยาลัยเชียงใหม่ |
คณะ : |
คณะวิทยาศาสตร์ |
ภาควิชา : |
ภาควิชาวิทยาการคอมพิวเตอร์ |
|
|
4. หมวด ISCED : 0613 Software and applications development and analysis |
5. รายวิชาจัดอยู่ในกลุ่มวิชา :
คอมพิวเตอร์และเทคโนโลยี Computer and Technology |
6. อายุการให้ประโยชน์ของรายวิชา พิจารณาจากเนื้อหา/ความทันสมัย/ควรปรับปรุงรายวิชาในกี่ปี |
: |
3 ปี |
7. เหตุผลความจำเป็นที่ควรสนับสนุน
การพัฒนารายวิชานี้เป็นรายวิชาในระบบ Thai MOOC |
: |
ปัจจุบันความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีคอมพิวเตอร์เป็นไปอย่างรวดเร็ว เกิดข้อมูลขนาดใหญ่บนระบบคอมพิวเตอร์ ส่งผลให้การพัฒนางานเพื่อการวิเคราะห์ข้อมูลทางด้านวิทยาการข้อมูลเป็นที่ต้องการอย่างมาก โดยภาษาไพทอนนั้นเป็นภาษาหนึ่งที่มีผู้สนใจต้องการเรียนรู้เพื่อนำไปใช้ประโยชน์ดังกล่าว การพัฒนารายวิชานี้จึงเป็นประโยชน์และเปิดโอกาสผู้ที่สนใจสามารถเข้ามาศึกษาได้ |
8. คำอธิบายรายวิชา (นำเสนอรายละเอียดเนื้อหาของรายวิชาอย่างย่อ) |
: |
- การแนะนำเครื่องมือการเขียนโปรแกรมและไลบรารีที่จำเป็น Jupyter Notebook
- ทบทวนเทคนิคการเขียนโปรแกรมไพทอนพื้นฐานเช่น lambda, การจัดการไฟล์ .csv
- กระบวนการของวิทยาศาสตร์ข้อมูล
- การใช้ไลบรารี Pandas and Dataframe สำหรับการจัดการข้อมูลและเทคนิคการทำความสะอาดข้อมูลด้านวิทยาการข้อมูล
- การใช้ไลบรารี Numpy เพื่อการคำนวณทางวิทยาศาสตร์ และ การใช้ไลบรารี Mathplotlib เพื่อการแสดงผลข้อมูล
|
9. วัตถุประสงค์การเรียนรู้เชิงพฤติกรรม (เขียนเป็น Behavioral objectives ตาม Bloom’s taxonomy หลักๆ ไม่เกิน 5 ข้อ) |
LO1 : |
ผู้เรียนสามารถบอกเทคนิคการพัฒนาโปรแกรมภาษาไพทอนสำหรับการนำไปประยุกต์ใช้ในการจัดการข้อมูลได้ |
LO2 : |
ผู้เรียนสามารถอธิบายไลบรารีของภาษาไพทอนที่ใช้สำหรับการจัดการข้อมูลและเทคนิคการ Cleansing data ได้ |
LO3 : |
ผู้เรียนสามารถอธิบายการวิเคราะห์ข้อมูลโดยการเรียนรู้ด้วยเครื่องได้ |
10. จำนวนชั่วโมงการเรียนรู้ออนไลน์ทั้งหมด : 10 ชั่วโมง จำนวน : 2
ชั่วโมงการเรียนรู้ต่อสัปดาห์ |
|
(ชั่วโมงการเรียนรู้ออนไลน์ หมายถึง จำนวนระยะเวลาที่ผู้เรียนใช้ในการเรียนจนจบรายวิชา กำหนดให้ 1 รายวิชามีเนื้อหาไม่มากกว่า 12 ชั่วโมงการเรียนรู้ และสัปดาห์เรียนไม่มากกว่า 6 สัปดาห์) |
11. ภาษาที่ใช้ในการสอนผ่านระบบออนไลน์ : ภาษาไทย |
12. ระดับของเนื้อหารายวิชา |
|
- ปริญญาตรี
- วิชาชีพ (ระบุ) : นักวิเคราะห์ข้อมูล
|
13. ระดับความยากของเนื้อหารายวิชา : ขั้นกลาง |
14. กลุ่มผู้เรียนเป้าหมายของรายวิชา |
กลุ่มเป้าหมาย : |
นักศึกษาภาควิชาวิทยาการคอมพิวเตอร์ ภาควิชาสถิติ ภาคคณิตศาสตร์ |
จำนวนผู้เรียน : |
ตามกลุ่มเป้าหมายประมาณการ 250 คน |
15. การนำผลการเรียนรู้ไปใช้ประโยชน์ |
|
- เป็นส่วนหนึ่งของรายวิชาในหลักสูตรปกติ วิชา : INTRODUCTION TO COMPUTER / PRINCIPLES OF COMPUTING / PROGRAMMING FOR DATA SCIENCE
|
16. ความรู้พื้นฐานที่ต้องมี |
|
การเขียนโปรแกรมภาษาไพทอนเบื้องต้น |
|
|
|
สอบถามการใช้งาน แจ้งปัญหาระบบติดต่อ FACEBOOK: THAIMOOC SUPPORT e-Mail: thaimooc@thaicyberu.go.th |