การวิเคราะห์ข้อมูลด้วยไพทอน
4(4-0-8)
วิชาบังคับก่อน : ไม่มี
เรียนรู้พื้นฐานของการเขียนโปรแกรม Python และมีความชำนาญในการใช้ไลบรารี เช่น NumPy, Pandas และ Matplotlib สอนทักษะที่จำเป็นในการล้างข้อมูล การแปลง และการจัดการ ทำให้สามารถประมวลผลข้อมูลดิบล่วงหน้าเพื่อการวิเคราะห์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ รวมถึงการแสดงข้อมูลและการวิเคราะห์ทางสถิติ เช่น ฮิสโตแกรม แผนภูมิกระจาย และแผนที่ความร้อน เพื่อระบุรูปแบบ ความสัมพันธ์ และค่าผิดปกติภายในข้อมูล วิธีการวิเคราะห์ทางสถิติ รวมถึงสถิติเชิงพรรณนาและการทดสอบสมมติฐาน จะครอบคลุมถึงข้อสรุปที่มีความหมายจากข้อมูล
ผลลัพธ์การเรียนรู้ที่คาดหวังระดับรายวิชา
Data Analytics using Python
Prerequisite : None
Learn the basics of Python programming and become proficient in using libraries such as NumPy, Pandas, and Matplotlib. Teaches essential skills in data cleanup, transformation, and manipulation, enabling efficient preprocessing of raw data for analysis. Includes data visualization and statistical analysis such as histograms, scatter charts. and heat map to identify patterns, relationships, and outliers within the data Statistical analysis method including descriptive statistics and Hypothesis test, will be covered to draw meaningful conclusions from the data.
Course Learning Outcomes (CLOs)