เร็ว ๆ นี้ระดับขั้นสูงData ScienceDS4คอร์สตัวอย่าง
Machine Learning ตัวแรก: ทำนายลูกค้าที่จะเลิกซื้อ
ตั้งโจทย์ให้ ML เตรียมตัวแปร แบ่งข้อมูลฝึกและทดสอบ ฝึกโมเดลแรก วัดผลด้วย Precision/Recall และตรวจว่าโมเดลลำเอียงหรือไม่
- บทเรียน
- 7 บท · พร้อมดู 0 บท
- เวลาเรียนตามแผน
- ~3 ชม.
- รูปแบบการเข้าถึง
- ซื้อแยกคอร์ส
- ผลงานที่ได้
- โมเดลทำนายลูกค้าเลิกซื้อ + รายงานผล
คอร์สนี้เป็นคอร์สเสียเงินตัวอย่าง ยังไม่มีวิดีโอบทเรียนจริง และยังไม่เปิดรับชำระเงิน
ทักษะที่จะได้ฝึก
- ตั้งโจทย์ ML
- Train / Test split
- Precision & Recall
ถือว่าผ่านเมื่อ: รายงานผลบนข้อมูลทดสอบที่โมเดลไม่เคยเห็น และอธิบายได้ว่าโมเดลตัดสินใจจากตัวแปรใด
เครื่องมือตัวอย่าง (เปลี่ยนได้): Google Colab · scikit-learn · Claude
เนื้อหาในคอร์ส
7 บทเรียน · แผนรวม ~3 ชม.
ส่วนที่ 1เรียนและลงมือทำ
- ML แก้ปัญหาแบบไหนได้ แบบไหนไม่ควรใช้เร็ว ๆ นี้ฟรีแผน ~20 นาที
- ตั้งโจทย์: ทำนายอะไร ใช้ข้อมูลอะไรเร็ว ๆ นี้สำหรับผู้ซื้อคอร์สแผน ~25 นาที
- เตรียมตัวแปรที่โมเดลใช้ได้เร็ว ๆ นี้สำหรับผู้ซื้อคอร์สแผน ~25 นาที
- แบ่งข้อมูลฝึกและข้อมูลทดสอบ แล้วฝึกโมเดลแรกเร็ว ๆ นี้สำหรับผู้ซื้อคอร์สแผน ~30 นาที
- วัดผล: ความแม่นยำรวมหลอกเราเมื่อไหร่เร็ว ๆ นี้สำหรับผู้ซื้อคอร์สแผน ~25 นาที
- โมเดลลำเอียงไหม และอธิบายได้ว่าตัดสินใจจากอะไรเร็ว ๆ นี้สำหรับผู้ซื้อคอร์สแผน ~25 นาที
ส่วนที่ 2ภารกิจปิดคอร์ส
- ภารกิจ: โมเดลทำนายลูกค้าเลิกซื้อ + รายงานผลถือว่าผ่านเมื่อ: รายงานผลบนข้อมูลทดสอบที่โมเดลไม่เคยเห็น และอธิบายได้ว่าโมเดลตัดสินใจจากตัวแปรใดเร็ว ๆ นี้สำหรับผู้ซื้อคอร์สแผน ~25 นาที
เหมาะกับใคร
- นักวิเคราะห์ที่อยากไปไกลกว่าสเปรดชีต
- คนที่อยากเริ่มสาย Data Science โดยมี AI ช่วยเขียนโค้ด
พื้นฐานที่ควรมี
- แนะนำให้เรียนก่อน (ไม่บังคับ): EDA
ต่อยอดไปทางไหนได้บ้าง
ดูคอร์สนี้บนแผนที่ Labผู้สอน

ทีม Donato Class
ผู้สอนและผู้จัดทำเนื้อหา
ข้อมูลผู้สอนจะเพิ่มภายหลัง — พื้นที่นี้เป็นตัวอย่างสำหรับแนะนำประสบการณ์และแนวทางการสอนจริง
ข้อมูลตัวอย่าง