| วิชา 2/60 เริ่มเรียนต้นเดือนมกราคม | ผู้สอน | ภาคปกติ | ภาคพิเศษ |
| สป.7306 ปัญญาและการวิเคราะห์ความเสี่ยงเชิงปริมาณ | อ. ดร. อานนท์ ศักดิ์วรวิชญ์ | พุธ บ่าย | ไม่มี |
| รศ. ดร. เดือนเพ็ญ ธีรวรรณวิวัฒน์ | |||
| สป.7308 ปัญญาและการวิเคราะห์การจัดการทรัพยากรมนุษย์ | อ. ดร. อานนท์ ศักดิ์วรวิชญ์ | อังคารบ่าย | ไม่มี |
| รศ. ดร. เดือนเพ็ญ ธีรวรรณวิวัฒน์ | |||
| สป.7303 ปัญญาและการวิเคราะห์การตลาด | อ. ดร. อานนท์ ศักดิ์วรวิชญ์ | ไม่มี | เสาร์เช้า |
| สป.7314 การวิเคราะห์เครือข่ายสังคมและสื่อสังคม | ผศ. ดร. วรพล พงษ์เพชร | ไม่มี | อาทิตย์บ่าย |
| สป.7301 วิธีวิทยาการวิจัยและการแสวงหาความรู้ | รศ. ดร. เดือนเพ็ญ ธีรวรรณวิวัฒน์ | ไม่มี | อาทิตย์เช้า |
| สป.8702 การศึกษาเฉพาะเรื่อง (การเขียนโปรแกรมภาษาไพธอน) | ผศ. ดร. สุกัญญา สุรเนาวรัตน์ | อังคารเช้า | ไม่มี |
| สป.7305 ปัญญาและการวิเคราะห์การเงิน | อ. ดร. อานนท์ ศักดิ์วรวิชญ์ | จันทร์เช้า | เสาร์บ่าย |
| รศ. ดร. พาชิตชนัต ศิริพานิช | |||
| สป.6002 เทคโนโลยีสารสนเทศทางสถิติ | ผศ. ดร. วรพล พงษ์เพชร | อังคารบ่าย | อาทิตย์เช้า |
| คส.7102 การจัดการข้อมูลใหญ่ | รศ. ดร.สุรพงค์ เอื้อวัฒนามงคล | อังคารเช้า | อาทิตย์เช้า |
| คส 7101 คลังข้อมูลและการทำเหมืองข้อมูล | รศ. ดร. โอม ศรนิล | จันทร์เช้า | เสาร์เช้า |
| คส.7603 ปัญญาประดิษฐ์ | ผศ. ภัทราวดี ธนวงศ์สุวรรณ | พฤหัสเช้า | อาทิตย์บ่าย |
| คส 7303 การประมวลผลรูปภาพดิจิทัลและคอมพิวเตอร์วิทัศน์ | ผศ. ดร.ฐิติรัตน์ ศิริบวรรัตนกุล | เรียนร่วมภาคพิเศษ | เสาร์บ่าย |
| สป.8805 Selected Topics in Applied Statistics (Advanced Statistical Analysis for Business Analytics) | อ. ดร. อานนท์ ศักดิ์วรวิชญ์ | อังคารเช้า | ไม่มี |
| รศ. ดร. พาชิตชนัต ศิริพานิช |
สป 7303 ปัญญาและการวิเคราะห์การตลาด 3 หน่วยกิต
AS 7303 Marketing Analytics and Intelligence 3 Credits
การศึกษาพฤติกรรมผู้บริโภคด้วยการวิจัยเชิงสำรวจและการออกแบบแบบสอบถาม การวัดความพึงพอใจของลูกค้าด้วยการวิเคราะห์องค์ประกอบเชิงยืนยันและแบบจำลองจิตมิติ การวางตำแหน่งยี่ห้อด้วยการวิเคราะห์ multidimensional scaling และ correspondence analysis การออกแบบและพัฒนาผลิตภัณฑ์ใหม่ด้วยการวิเคราะห์คอนจอยท์ การทดสอบผลิตภัณฑ์และการศึกษาการใช้งานด้วยการทดลอง
Investigating consumer behavior through survey research and questionnaire design, customer satisfaction measurement with exploratory factor analysis and psychometric models, brand positioning through multidimensional scaling and correspondence analysis, new product design and development through conjoint analysis, new product testing and usability study with experiments.
สป 7310 การวิเคราะห์เครือข่ายสังคมและสื่อสังคม 3 หน่วยกิต
AS 7310 Social Network and Media Analysis 3 Credits
มโนทัศน์เบื้องต้นในการวิเคราะห์เครือข่ายสังคมและสื่อสังคม การเก็บข้อมูลบนเครือข่ายสังคม การตรวจสอบและวาดภาพนิทัศน์ของเครือข่ายสังคม พลวัตและการเติบโตของเครือข่ายสังคม ศูนยกลางความเชื่อมโยงของเครือข่ายสังคม ชุมชนและกลุ่มบนเครือข่ายสังคม การสื่อสารและการเผยแพร่นวัตกรรมบนเครือข่ายสังคม แบบจำลองเครือข่ายและแบบจำลองสารสนเทศ
Basic concepts in social network and media analysis, data collection on social network, detection and visualization of social network, social network dynamic and growth, social network centrality, community and cluster on social network, communication and diffusion of innovation on social network, network models, and information models.
สป 7306 ปัญญาและการวิเคราะห์ความเสี่ยงเชิงปริมาณ 3 หน่วยกิต
AS 7306 Quantitative Risk Analytics and Intelligence 3 Credits
การจัดอันดับความน่าเชื่อถือด้วยแบบจำลองความน่าจะเป็นเชิงเส้น การตรวจจับการทุจริตด้วยการวิเคราะห์จำแนก แบบจำลองการล้มละลายทางการเงินด้วยการวิเคราะห์ถดถอยโลจิสติกส์ การวิเคราะห์พฤติกรรมด้วยการวิเคราะห์การอยู่รอด การวัดความเสี่ยงและการจำลองความเสี่ยงด้วยแบบจำลองโซ่มาร์คอฟ
Credit scoring with linear probability model; fraud detection with discriminant analysis; bankruptcy model with logistic regression analysis; behavioral analysis with survival analysis; risk measurement and simulation with Markov chain model.
สป 7305 ปัญญาและการวิเคราะห์การเงิน 3 หน่วยกิต
AS 7305 Financial Analytics and Intelligence 3 Credits
การประเมินมูลค่าของการลงทุนและความคุ้มค่าทางการเงินด้วยคณิตศาสตร์การเงินขั้นพื้นฐาน การ
วิเคราะห์พื้นฐานด้วยการวิเคราะห์งบการเงิน ทฤษฎีการจัดพอร์ตการลงทุนและแบบจำลอง Capital Asset Pricing ด้วยการวิเคราะห์ถดถอยอย่างง่าย แบบจำลอง Arbitrage Pricing ด้วยการวิเคราะห์ถดถอยพหุ การวิเคราะห์ทางเทคนิคด้วยการวิเคราะห์อนุกรมเวลา
Valuation and financial feasibility with basicfinancial mathematics, fundamental analysis with financial statement analysis, investment portfolio theory and capital asset pricing model with simple regression analysis, arbitrage pricing model with multiple regression analysis, technical analysis with time-series data analysis.
สป 7308 ปัญญาและการวิเคราะห์การจัดการทรัพยากรมนุษย์ 3 หน่วยกิต
AS 7308 Human Resource Management Analytics and Intelligence 3 Credits
การวัดความผูกพันใจมั่นของพนักงาน (Employee engagement) และเจตคติที่มีต่อองค์การ (Organizational attitude) ด้วยการวิเคราะห์องค์ประกอบเชิงยืนยัน การวางแผนการสืบทอดตำแหน่งด้วย
การวิเคราะห์สหสัมพันธ์คาโนนิคอลและการวิเคราะห์ถดถอยพหุหลายตัวแปร การศึกษาพฤติกรรมองค์การด้วยการวิเคราะห์เส้นทางและแบบจำลองสมการโครงสร้าง
Measuring employee engagement and organizational attitude through confirmatory factor analysis; succession planning through canonical correlation and multivariate multiple regression analysis; investigating organizational behavior through path analysis and structural equation modeling.
สป 7301 วิธีวิทยาการวิจัยและการแสวงหาความรู้ 3 หน่วยกิต
AS 7301 Research Methodology and Inquiry Skills 3 Credits
ปรัชญาวิทยาศาสตร์ ญาณวิทยาและการแสวงหาความรู้ของมนุษย์ การทบทวนวรรณกรรม การสร้างและทดสอบทฤษฎี การตั้งปัญหาการวิจัย การพัฒนาสมมุติฐานการวิจัย การออกแบบงานวิจัย การวิจัยเชิงคุณภาพ การวิจัยแบบผสม การวิจัยเชิงปริมาณ การสุ่มตัวอย่าง การออกแบบแบบสอบถามและการสร้างเครื่องมือวัด การเก็บข้อมูล การวิจัยเชิงสหสัมพันธ์ การวิจัยเชิงทดลอง การวิจัยกึ่งทดลอง การวิเคราะห์ข้อมูล การเขียนรายงานและการนำเสนอผลการวิจัย
Philosophy of sciences; epistemology; inquiry skills; literature review; theorybuilding and testing; research problem formulation, development of research hypothesis, research design; qualitative research methods; mixed methods; quantitative research methods; sampling; questionnaire design and scale construction; data collection; correlational research; experimental research; quasi-experimental research; data analysis; research report writing and presentation.
สป 6002 เทคโนโลยีสารสนเทศทางสถิติ 3 หน่วยกิต
AS 6002 Statistical Information Technology 3 Credits
เทคโนโลยีสารสนเทศทางสถิติ การพัฒนาระบบสารสนเทศ การเก็บรวบรวมข้อมูลปฐมภูมิและ ทุติยภูมิ การสืบค้นฐานข้อมูล การวิเคราะห์คุณภาพข้อมูล การปรับปรุงแก้ไขข้อมูล
Statistical information technology; information system development; primary and secondary data collection; database retrieval; data quality investigation; and data editing.
สป.8702 การศึกษาเฉพาะเรื่อง (การเขียนโปรแกรมไพธอนสำหรับวิทยาการข้อมูล)
AS 8702 Selected Topics (Introduction to Python Programming for Data Science)
โครงสร้างโปรแกรม ตัวแปร ข้อมูลพื้นฐานและตัวดำเนินการ การนำเข้าส่งออกและการแสดงผลข้อมูล การจัดการสิ่งผิดปกติ การควบคุมลำดับในการเอ๊กซีคิวท์โปรแกรม โครงสร้างข้อมูลที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูล การเขียนฟังก์ชัน การเขียนคลาสและการสร้างวัตถุ การเก็บรวบรวมข้อมูลจากเว็บและฐานข้อมูล เช่น web scraping และ API การจัดเก็บข้อมูลลงฐานข้อมูล ตัวอย่างการคำนวณด้านวิเคราะห์ธุรกิจและวิทยาการข้อมูลด้วย pandas และ numpy ตัวอย่างการแสดงผลข้อมูลด้วย matplotlib
Program structure; variables; data types and operators; data import, export, and display; exception handling; program control statement; data structure; writing function, class, and object; data collection from web and database e.g. web scraping and API; database access; examples of computing in business analytics and data science with pandas and numpy library, examples of data visualization with matplotlib
คส 7102 การจัดการข้อมูลใหญ่ 3 หน่วยกิต
CI 7102 Managing Big Data 3 credits
ความหมายและคุณลักษณะของข้อมูลใหญ่ แพล็ตฟอร์มพื้นฐาน เช่น Hadoop, Spark และเครื่องมืออื่นๆ วิธีการจัดเก็บข้อมูล การอัพโหลด แจกจ่าย และการประมวลผลข้อมูลใหญ่ HDFS, HBase, KV stores ฐานข้อมูลเอกสาร ฐานข้อมูลกราฟ อัลกอริธึมในการวิเคราะห์ข้อมูลบนแพล็ตฟอร์มต่างๆ การนำเสนอข้อมูลใหญ่ด้วยภาพ
Overview applications of Big Data. Fundamental platforms, such as, Hadoop, Spark, and other tools, such as IBM System G for Linked Big Data. Data storage methods and how to upload, distribute, and process Big Data. HDFS, HBase, KV stores, document database, and graph database. Handling analytics algorithms on different platforms. Visualization issues on Big Data analytics.
บุพวิชา : คส 7101 คลังข้อมูลและการทำเหมืองข้อมูลหรือได้รับอนุญาตจากผู้สอน
Prerequisite : CI 7101 Data Warehousing and Mining or Instructor Consent.
คส 7101 คลังข้อมูลและการทำเหมืองข้อมูล 3 หน่วยกิต
CI 7101 Data Warehousing and Mining 3 Credits
การออกแบบและพัฒนาคลังข้อมูล ตัวแบบเชิงมิติ สถาปัตยกรรมระบบคลังข้อมูล การสกัด การแปลง และการโหลดข้อมูล การประมวลผลเชิงวิเคราะห์แบบออนไลน์ เทคนิคการทำเหมืองข้อมูล การจำแนกประเภท การจัดกลุ่ม การวิเคราะห์กฎความสัมพันธ์ หัวข้อชั้นสูงเกี่ยวกับการทำเหมืองข้อมูล
This course will cover data warehousing, on-line analytical processing (OLAP) technology, and data mining. The need for data warehousing, dimension modeling, data warehouse architecture and implementation, data extraction, transformation and loading. On-line analytical processing (OLAP). Concepts and techniques for data mining: classification, association rules, clustering. Selected advanced topics in data mining.
บุพวิชา :คส 6101 การออกแบบและจัดการฐานข้อมูลเชิงปฏิบัติหรือได้รับอนุญาตจากผู้สอน
Prerequisite : CI 6101 Database Design and Management: Practical Approach or Instructor Consent.
คส 7603 ปัญญาประดิษฐ์ 3 หน่วยกิต
CI 7603 Artificial Intelligence 3 Credits
การค้นหาคำตอบแบบมีและไม่มีข้อมูล ปัญหาแบบสอดคล้องกับเงื่อนไขบังคับ การตัดสินใจโดยใช้ทฤษฎีเกม ตรรกะ ความน่าจะเป็นและความไม่แน่นอน อรรถประโยชน์และคุณค่าของข้อมูล ต้นไม้การตัดสินใจ และการประยุกต์
Uninformed Search, Informed Search, Constraint-Satisfaction Problems, Decision Making using Game Theory, Logic, Probability and Uncertainty, Utility and Value of Information, Decision Trees, and Applications.
บุพวิชา : คส 4003 การวิเคราะห์ขั้นตอนวิธีและโครงสร้างข้อมูล หรือได้รับอนุญาตจากผู้สอน
Prerequisite : CI 4003 Algorithm analysis and data structure or Instructor Consent.
คส 7303 การประมวลผลรูปภาพดิจิทัลและคอมพิวเตอร์วิทัศน์ 3 หน่วยกิต
CI 7303 Digital Image Processing and Computer Vision 3 Credits
วิชานี้มุ่งเน้นให้ผู้เรียนได้รู้จักและทำความเข้าใจกับศาสตร์แห่งการประมวลผลภาพดิจิทัลสองมิติและคอมพิวเตอร์วิทัศน์สองมิติเพื่อจุดประสงค์ในการดึงข้อมูลหรือสารสนเทศออกจากรูปภาพสองมิติทั้งภาพนิ่งและภาพเคลื่อนไหวได้ โดยหัวข้อบางส่วนของรายวิชา ได้แก่ พื้นฐานของการสแกนพิกเซล แบบจำลองสี การแบ่งส่วนภาพ ตัวดำเนินการทางสัณฐาน การดึงรูปทรงทางเรขาคณิตจากรูปภาพสองมิติ ฮิสโตแกรมของรูปภาพสองมิติ การสกัดคุณสมบัติเชิงภาพสองมิติ การรู้จำและการติดตามวัตถุ รวมถึงหัวข้อล่าสุดหรือข่าวคราวที่น่าสนใจในแวดวงวิจัยระดับนานาชาติและในแวดวงตลาดผู้บริโภค ทั้งนี้การเรียนการสอนทั้งหมดจะมุ่งเน้นไปที่การฝึกเขียนโปรแกรมให้เห็นจริงผ่านเครื่องมือหรือไลบรารีการคำนวณที่ได้มาตรฐาน
This course introduces fundamental concepts, related mathematics and recent advance in 2D digital image processing and computer vision for the purpose of extracting information from discrete and continuous 2D digital images. Topics in this course include, but not limited to, basic pixel processing, color models, image segmentation, morphological operators, 2D geometry extraction, 2D image histogram, 2D feature extraction, object recognition and tracking, and cutting-edge topics in both research and commercial aspects. All are taught by hand-on practices using standard programming libraries and tools.
Business Analytics and Data Science@ NIDA 