 |
|
ข้อมูลรายวิชา สำหรับการเรียนการสอนในระบบเปิด (Thai MOOC) |
|
|
รหัสวิชา : |
cmu033 |
รหัสสถาบัน : |
cmu |
ชื่อมหาวิทยาลัย/สถาบัน : |
มหาวิทยาลัยเชียงใหม่ |
|
1. เครือข่ายอุดมศึกษา :
เครือข่ายภาคเหนือบน |
2. ชื่อวิชาที่เสนอ (โปรดระบุชื่อวิชาทั้งภาษาไทยและภาษาอังกฤษ) |
ชื่อวิชาภาษาไทย : |
การเขียนโปรแกรม R สำหรับวิทยาการข้อมูล |
ชื่อวิชาภาษาอังกฤษ : |
R Programming for Data Science |
3. ข้อมูลผู้รับผิดชอบรายวิชา (หลัก) |
ผู้รับผิดชอบรายวิชา : |
ดร. พิมผกา ธานินพงศ์ |
ตำแหน่ง : |
ผู้ช่วยศาสตราจารย์ |
เบอร์ติดต่อ : |
089-8506924 |
อีเมล : |
p.taninpong@gmail.com |
มหาวิทยาลัย/สถาบัน : |
มหาวิทยาลัยเชียงใหม่ |
คณะ : |
คณะวิทยาศาสตร์ |
ภาควิชา : |
ภาควิชาสถิติ |
|
|
4. หมวด ISCED : 0542 Statistics |
5. รายวิชาจัดอยู่ในกลุ่มวิชา :
คอมพิวเตอร์และเทคโนโลยี Computer and Technology |
6. อายุการให้ประโยชน์ของรายวิชา พิจารณาจากเนื้อหา/ความทันสมัย/ควรปรับปรุงรายวิชาในกี่ปี |
: |
5 ปี |
7. เหตุผลความจำเป็นที่ควรสนับสนุน
การพัฒนารายวิชานี้เป็นรายวิชาในระบบ Thai MOOC |
: |
ปัจจุบันข้อมูลที่องค์กรต่างๆ เก็บไว้มีขนาดใหญ่ มากขึ้นเรื่อยๆ ข้อมูลขนาดใหญ่ (Big data) ไม่หมายถึงข้อมูลที่มีปริมาณ (Volume) มากเพียงอย่างเดียว แต่ข้อมูลยังมีความหลากหลายของประเภทข้อมูล (Variety) และมีการเกิดขึ้นของข้อมูลอย่างรวดเร็ว (Velocity) องค์กรต่างๆ จึงต้องการใช้ประโยชน์จากข้อมูลที่มีขนาดใหญ่นี้ ซึ่งจำเป็นต้องอาศัยวิทยาการข้อมูล ซึ่งเป็นวิชาที่ว่าด้วยการจัดการข้อมูล สำรวจข้อมูล มองภาพข้อมูลและวิเคราะห์ข้อมูล เพื่อให้ได้ความรู้ใหม่จากข้อมูลและสามารถนำผลวิเคราะห์ที่ได้ไปใช้งานได้จริง ปัจจุบันมีผู้พัฒนาชุดคำสั่งที่ใช้ในจัดการข้อมูล สำรวจข้อมูล มองภาพข้อมูลและวิเคราะห์ข้อมูลโดยใช้ภาษา R ซึ่งเป็น open source software ที่ใช้กันอย่างแพร่หลายในด้านวิทยาการข้อมูล วิชานี้จึงมีวัตถุประสงค์เพื่อสอนให้ผู้เรียนสามารถใช้ชุดคำสั่งที่มีอยู่ใน R packages ในการจัดการข้อมูล และวิเคราะห์ข้อมูลจากข้อมูลที่มีขนาดใหญ่ เมื่อผู้เรียนเรียนสำเร็จแล้วผู้เรียนจะมีพื้นฐานทางด้านวิทยาการข้อมูล การวิเคราะห์ข้อมูลโดยใช้เทคนิคทางสถิติและเทคนิคเหมืองข้อมูล และจะสามารถจัดการข้อมูล และ วิเคราะห์ข้อมูลโดยใช้เทคนิคต่างๆ ได้แก่ การวิเคราะห์ความสัมพันธ์จากข้อมูลขนาดใหญ่ การจำแนกกลุ่มข้อมูล การพยากรณ์ การวิเคราะห์แบ่งกลุ่ม และสรุปผลได้อย่างถูกต้อง |
8. คำอธิบายรายวิชา (นำเสนอรายละเอียดเนื้อหาของรายวิชาอย่างย่อ) |
: |
การเขียนโปรแกรม R เบื้องต้น การสำรวจข้อมูล และการมองภาพข้อมูล การวิเคราะห์ความสัมพันธ์จากข้อมูลขนาดใหญ่ การจำแนกกลุ่มข้อมูล การพยากรณ์ การวิเคราะห์แบ่งกลุ่ม |
9. วัตถุประสงค์การเรียนรู้เชิงพฤติกรรม (เขียนเป็น Behavioral objectives ตาม Bloom’s taxonomy หลักๆ ไม่เกิน 5 ข้อ) |
LO1 : |
ผู้เรียนสามารถอธิบายการใช้โปรแกรม R เบื้องต้น |
LO2 : |
ผู้เรียนสามารถอธิบายการใช้โปรแกรม R ในการจัดการข้อมูล สำรวจข้อมูล การมองภาพข้อมูล |
LO3 : |
ผู้เรียนสามารถอธิบายการใช้โปรแกรม R ในการวิเคราะห์ข้อมูลเบื้องต้น |
LO4 : |
ผู้เรียนสามารถอธิบายการใช้โปรแกรม R ในการวิเคราะห์ความสัมพันธ์จากข้อมูลขนาดใหญ่ การจำแนกกลุ่มข้อมูล การพยากรณ์ การวิเคราะห์แบ่งกลุ่ม และสรุปผลได้อย่างถูกต้อง |
10. จำนวนชั่วโมงการเรียนรู้ออนไลน์ทั้งหมด : 10 ชั่วโมง จำนวน : 2
ชั่วโมงการเรียนรู้ต่อสัปดาห์ |
|
(ชั่วโมงการเรียนรู้ออนไลน์ หมายถึง จำนวนระยะเวลาที่ผู้เรียนใช้ในการเรียนจนจบรายวิชา กำหนดให้ 1 รายวิชามีเนื้อหาไม่มากกว่า 12 ชั่วโมงการเรียนรู้ และสัปดาห์เรียนไม่มากกว่า 6 สัปดาห์) |
11. ภาษาที่ใช้ในการสอนผ่านระบบออนไลน์ : ภาษาไทย |
12. ระดับของเนื้อหารายวิชา |
|
- ปริญญาตรี
- ปริญญาโท
- เป็นส่วนหนึ่งของรายวิชา (ระบุ)... : 208469 วิทยาศาสตร์ข้อมูล
|
13. ระดับความยากของเนื้อหารายวิชา : ขั้นกลาง |
14. กลุ่มผู้เรียนเป้าหมายของรายวิชา |
กลุ่มเป้าหมาย : |
นักศึกษาระดับปริญญาตรี นักศึกษาระดับปริญญาโท และผู้ที่มีความสนใจเรียนเรื่องการใช้โปรแกรม R สำหรับวิทยาการข้อมูล |
จำนวนผู้เรียน : |
ตามกลุ่มเป้าหมายประมาณการ 250 คน |
15. การนำผลการเรียนรู้ไปใช้ประโยชน์ |
|
- เป็นส่วนหนึ่งของรายวิชาในหลักสูตรปกติ วิชา : 208469 วิทยาศาสตร์ข้อมูล
- เรียนเพื่อพัฒนาองค์ความรู้ส่วนบุคคล :
|
16. ความรู้พื้นฐานที่ต้องมี |
|
การเขียนโปรแกรมเบื้องต้น การวิเคราะห์ข้อมูลทางสถิติ และพีชคณิตเชิงเส้น |
|
|
|
สอบถามการใช้งาน แจ้งปัญหาระบบติดต่อ FACEBOOK: THAIMOOC SUPPORT e-Mail: thaimooc@thaicyberu.go.th |