หลักสูตร Data Science และ Machine Learning ที่ครอบคลุมด้วย Python เป็นภาษาหลัก ตั้งแต่การจัดการข้อมูลด้วย Pandas และ NumPy ไปจนถึงการสร้างโมเดล Deep Learning ด้วย TensorFlow/Keras ผ่าน ML คลาสสิกด้วย Scikit-Learn รวมถึงทักษะ MLOps เพื่อ deploy และดูแลรักษาโมเดลใน production ด้วย Docker, FastAPI และแพลตฟอร์ม cloud
Python สมัยใหม่ พร้อมการเขียนโปรแกรมเชิงวัตถุและแนวปฏิบัติที่ดี
การจัดการข้อมูลด้วย Pandas, NumPy และ SQL (BigQuery)
การแสดงผลด้วย Matplotlib, Seaborn และ Plotly
สถิติเชิงพรรณนาและเชิงอนุมานด้วย Statsmodel
Machine Learning ด้วย Scikit-Learn และ XGBoost (การถดถอย, การจำแนก, การจัดกลุ่ม)
Deep Learning ด้วย TensorFlow และ Keras (CNN, RNN, Transformer)
NLP และ GenAI ด้วย Hugging Face, LangChain และ LLM (GPT, Gemini)
MLOps ด้วย MLflow, Docker, FastAPI และ Streamlit
สภาพแวดล้อมการพัฒนา: Jupyter, Google Colab
การ deploy บน cloud ด้วย Google Compute, Cloud Storage และ GPU
แนวคิดที่สำคัญที่สุดเพื่อเข้าใจเทคโนโลยีนี้และประสบความสำเร็จในการสัมภาษณ์
Python: ประเภท, โครงสร้างข้อมูล, OOP, decorator, generator, context manager
NumPy: อาร์เรย์, broadcasting, indexing, การดำเนินการแบบ vector, พีชคณิตเชิงเส้น
Pandas: DataFrame, Series, indexing, groupby, merge, pivot, อนุกรมเวลา
SQL: SELECT, JOIN, GROUP BY, window function, CTE, การเพิ่มประสิทธิภาพคิวรี
การแสดงผล: Matplotlib (figure, axes, subplot), Seaborn (แผนภูมิสถิติ), Plotly (แบบโต้ตอบ)
สถิติ: การแจกแจง, การทดสอบสมมติฐาน, ช่วงความเชื่อมั่น, การถดถอย
Feature Engineering: การเข้ารหัส, การปรับสเกล, การเลือกฟีเจอร์, การสร้างฟีเจอร์
ML แบบมีผู้ดูแล: การถดถอยเชิงเส้น/โลจิสติก, ต้นไม้, Random Forest, XGBoost, เมตริก
ML แบบไม่มีผู้ดูแล: K-Means, การจัดกลุ่มแบบลำดับชั้น, PCA, t-SNE
ML Pipeline: การแบ่ง train/test, cross-validation, การปรับ hyperparameter, overfitting
Deep Learning: perceptron, backpropagation, ฟังก์ชันกระตุ้น, optimizer, ฟังก์ชันสูญเสีย
CNN: convolution, pooling, สถาปัตยกรรม (ResNet, VGG), transfer learning
RNN/LSTM: ลำดับ, vanishing gradient, กลไก attention, Transformer
NLP: tokenization, embedding, word2vec, BERT, การ fine-tune LLM
MLOps: การจัดการเวอร์ชัน (MLflow), การทำ container (Docker), API (FastAPI), การติดตาม
Cloud: Google Cloud (Compute, Storage, BigQuery), การเทรนด้วย GPU, Vertex AI
จริยธรรม AI: อคติ, ความสามารถในการอธิบาย (SHAP, LIME), ความเป็นธรรม, GDPR
ค้นพบบทความและคู่มือล่าสุดเกี่ยวกับ Data Science & ML
อธิบาย Retrieval-Augmented Generation (RAG) สำหรับการสัมภาษณ์ data science ในปี 2026 ครอบคลุมฐานข้อมูลเวกเตอร์ กลยุทธ์ chunking โมเดล embedding agentic RAG Graph RAG และสถาปัตยกรรมไปป์ไลน์ที่พร้อมใช้งานจริง
คู่มือ Hugging Face Transformers v5 ปี 2026: สถาปัตยกรรม, fine-tuning ด้วย LoRA, tokenization, quantization และคำถามสัมภาษณ์งาน data science NLP
เรียนรู้เทคนิค feature engineering สำหรับ machine learning พร้อมตัวอย่าง Python จริง ครอบคลุม encoding, scaling, การคัดเลือก feature, pipeline scikit-learn และคำถามสัมภาษณ์ data science