Direct to Dean

Big Data Analytics for Decision Making

การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อการตัดสินใจ

4(4-0-12)

วิชาบังคับก่อน : ไม่มี

รายวิชานี้เน้นการศึกษาและการประยุกต์ใช้เทคนิคการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data Analytics) เพื่อการตัดสินใจในบริบทต่างๆ โดยครอบคลุมเครื่องมือและเทคนิคที่ใช้ในการจัดการและวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ เช่น การทำ Data Mining, การวิเคราะห์เชิงพาณิชย์, การใช้โมเดลเชิงทำนาย (Predictive Modeling), และการใช้เทคโนโลยี Big Data ต่างๆ เช่น Hadoop, Spark และฐานข้อมูล NoSQL เพื่อสนับสนุนการตัดสินใจที่มีประสิทธิภาพและมีข้อมูลสนับสนุนที่เชื่อถือได้ นอกจากนี้ยังศึกษางานวิจัยที่เกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ในปัจจุบัน รวมถึงเทคโนโลยีใหม่ที่กำลังพัฒนาและการประยุกต์ใช้ในหลากหลายภาคธุรกิจและองค์กร เช่น การใช้ Machine Learning และ AI ในการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ การประยุกต์ใช้ Data
Lakes ในการจัดเก็บข้อมูลที่มีความหลากหลาย และการใช้เทคนิคเชิงลึกในการสร้างโมเดลที่ซับซ้อนเพื่อการตัดสินใจที่แม่นยำและเป็นระบบ

เค้าโครงรายวิชา

  1. แนะนำเกี่ยวกับ Big Data และความท้าทายในด้านการจัดการข้อมูล (6 ชม.)
  2. การใช้เครื่องมือและเทคโนโลยีสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ (6 ชม.)
  3. การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงทำนายและโมเดลต่างๆ (12 ชม.)
  4. การประยุกต์ใช้ Big Data Analytics (6 ชม.)
  5. การสร้างแดชบอร์ดและเครื่องมือสำหรับการตัดสินใจ (6 ชม.)
  6. การศึกษางานวิจัยที่เกี่ยวข้องและเทคโนโลยีใหม่ๆ (12 ชม.)

ผลสัมฤทธิ์การเรียนรู้
นักศึกษาสามารถเข้าใจและอธิบายหลักการและเทคนิคในการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ประยุกต์ใช้เครื่องมือ Big Data ออกแบบและสร้างโมเดลการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงทำนายเพื่อการตัดสินใจ สามารถใช้ผลการวิเคราะห์ในการพัฒนากลยุทธ์และการตัดสินใจในธุรกิจและองค์กร สร้างการแสดงผลข้อมูลในรูปแบบที่เข้าใจง่ายและใช้ประโยชน์ได้ในกระบวนการตัดสินใจ มีเข้าใจเทคโนโลยีใหม่ๆ ที่เกี่ยวข้องกับ Big Data Analytics และงานวิจัยที่เกี่ยวข้อง สามารถนำไปประยุกต์ร่วมกับงานวิจัยได้
 

Big Data Analytics for Decision Making

Prerequisite : None

This course focuses on the study and application of Big Data Analytics techniques for decision-making in various contexts. It covers tools and techniques used in managing and analyzing large-scale data, such as Data Mining, commercial analytics, Predictive Modeling, and the use of Big Data technologies like Hadoop, Spark, and NoSQL databases to support efficient decision-making with reliable data insights. The course also includes the study of current research related to Big Data Analytics, as well as emerging technologies and their applications across different industries and organizations. Topics include the use of Machine Learning and AI in Big Data analysis, applying Data Lakes for storing diverse data, and leveraging deep learning techniques to create complex models for accurate and systematic decision-making.

Course Outline

  1. Introduction to Big Data and the Challenges of Data Management. (6 hr.)
  2. Tools and Technologies for Big Data Analytics. (6 hr.)
  3. Predictive Analytics and Various Models. (12 hr.)
  4. Applications of Big Data Analytics. (6 hr.)
  5. Building Dashboards and Decision-Making Tools. (6 hr.)
  6. Research Studies and Emerging Technologies. (12 hr.)

Learning Outcomes
Students will understand and explain the principles and techniques of Big Data Analytics. They will be able to apply Big Data tools, design and build predictive models for decision-making, and use the results of analysis to develop strategies and decisions in business and organizations. Additionally, students will be able to create data visualizations that are easy to understand and useful in the decision-making process. They will also gain an understanding of new technologies related to Big Data Analytics and related research, and apply this knowledge to research projects.