วิทยาการข้อมูล (Data Science)
เรื่อง Data Science ไม่ได้พึ่งจะมาพูดถึงกันใน ค.ศ. นี้หรอกนะ แต่พูดกันมานานแล้ว โดย John W. Tukey ได้เขียนบทความที่ชื่อ “The Future of Data Analysis” ในปี 1962 จากนั้นก็มีการถกเถียงแลกเปลี่ยนของนักเทคโนโลยีและนักวิทยาศาสตร์กันมาตลอด มีหนังสือและบทความออกมามากมายนับไม่ถ้วนแต่ในยุคปัจจุบันที่เทคโนโลยีเติบโตขึ้นราวกับดอกเห็ดที่ได้รับน้ำฝนเดือนเจ็ด ทำให้รอบตัวเราเต็มไปด้วยข้อมูลที่เอ่อล้นกว่ายุคก่อนหลายเท่ามาก เรื่องนี้จึงกลับมาเป็นประเด็นให้พูดถึงกันอีกครั้ง โดยไม่จำกัดเพียงแค่กลุ่มคนด้าน IT แต่รวมไปถึงภาคธุรกิจและคนทั่วไปด้วย
วิทยาการข้อมูล (Data Science) พูดแบบภาษาทั่วไป มันก็คือศาสตร์ประเภทหนึ่งที่ผนวกเอาความรู้ด้านเทคโนโลยีหลายอย่างเข้าไปศึกษาสิ่งที่เรียกว่า “ข้อมูล (Data)” ที่มีจำนวนมหาศาล ซึ่งข้อมูลดังกล่าวยังไม่ได้ถูกจัดเรียงและวิเคราะห์อย่างเป็นระบบ แต่กองเป็นพะเนินเทินทึก ดังนั้นก็เป็นหน้าที่ของศาสตร์ Data Science ที่จะเข้าไปจัดการกับข้อมูลเหล่านั้นเพื่อให้ได้ความรู้อย่างหนึ่งอย่างใดออกมา
สำหรับความรู้ที่ใช้ในการศึกษาด้าน Data Science ได้แก่
Data Mining
Machine Learning
Deep Learning
aificial Intelligence (AI)A
Big Data
Math & Statistics
เว็บบล็อกของนักเรียนม.5/2กลุ่ม1
วันอาทิตย์ที่ 23 มิถุนายน พ.ศ. 2562
1.4 การคิดเชิงออกแบบสำหรับวิทยาการข้อมูล(Design Thinking)
การคิดเชิงออกแบบ สำหรับวิทยาการข้อมูล (Design Thinking)
กระบวนการคิดที่ใช้การทำความเข้าใจในปัญหาต่างๆ อย่างลึกซึ้ง โดยเอาผู้ใช้เป็นศูนย์กลาง และนำเอาความคิดสร้างสรรค์และมุมมองจากคนหลายๆ สายมาสร้างไอเดีย แนวทางการแก้ไข และนำเอาแนวทางต่างๆ นั่นมาทดสอบและพัฒนา เพื่อให้ได้แนวทางหรือนวัตกรรมที่ตอบโจทย์กับผู้ใช้และสถานการณ์นั้นๆ
1.Understand
คือการทำความเข้าใจ ศึกษาค้นหา Insight ของเหตุการณ์และบุคคลที่เกี่ยวข้อง เพื่อนำข้อมูลเหล่านั้นมาวิเคราะห์ และตีความหาโจทย์ที่น่าสนใจสำหรับมาใช้ในการคิดแก้ปัญหาต่อไป
2.Create
คือการสร้างไอเดีย หรือการต่อยอดไอเดียจากหลากหลายมุมมองของคนภายในทีม เพื่อสร้างสรรค์ไอเดียนวัตกรรมที่แปลกใหม่และตอบโจทย์การแก้ไขปัญหานั้นๆ
3.Deliver
คือการพัฒนาไอเดีย สร้างต้นแบบ และนำไปทดลองกับกลุ่มเป้าหมาย รับ Feedback เพื่อนำไปพัฒนาต้นแบบ จนกระทั่งคนภายในทีมและกลุ่มเป้าหมายพึงพอใจ แล้วนำเอานวัตกรรมนั้นไปใช้จริง
วันอาทิตย์ที่ 16 มิถุนายน พ.ศ. 2562
1.3กระบวนการวิทยาการข้อมูล (data science process)
กระบวนการวิทยาการข้อมูล (data science process)
การเพิ่มข้อมูลค่าให้กับผลิตภัณฑ์หรือให้บริการด้วยข้อมูลนั้น บริการแล้วมูลนั้น นอกจากจะต้องมีความเข้าใจเกี่ยวกัผลิตภัณฑ์หรือบริการแล้ว นักเรียนยังต้องเข้าใจกิจกรรมต่างๆที่เกี่ยวกับการจัดหาและประมวลผลข้อมูลอีกด้วย เนื่องจากกิจกรรมที่ต้องทำค่อนข้างหลากหลาย เพื่อไม่ให้สับสนหรือพลาดประเด็นใดไปนักเรียนสามารถดำเนินตามกระบวนการของวิทยาการข้อมูลขั้นตอนสำคัญต่างๆที่ประกอบด้วย การตั้งคำถาม การเก็บข้อมูล การสำรวจข้อมูล การวิเคราะห์ข้อมูล การสื่อสารและการทำผลลัพธ์ให้เป็นภาพสู่ผู้ใช้กลุ่มเป้าหมาย
ขั้นที่4การวิเคาระห์ข้อมูล(annalyze the data)
ขั้นที่5การสื่อสารและการทำผลลัพธ์ให้เป็นภาพ(communicate and visualize the results)
การเพิ่มข้อมูลค่าให้กับผลิตภัณฑ์หรือให้บริการด้วยข้อมูลนั้น บริการแล้วมูลนั้น นอกจากจะต้องมีความเข้าใจเกี่ยวกัผลิตภัณฑ์หรือบริการแล้ว นักเรียนยังต้องเข้าใจกิจกรรมต่างๆที่เกี่ยวกับการจัดหาและประมวลผลข้อมูลอีกด้วย เนื่องจากกิจกรรมที่ต้องทำค่อนข้างหลากหลาย เพื่อไม่ให้สับสนหรือพลาดประเด็นใดไปนักเรียนสามารถดำเนินตามกระบวนการของวิทยาการข้อมูลขั้นตอนสำคัญต่างๆที่ประกอบด้วย การตั้งคำถาม การเก็บข้อมูล การสำรวจข้อมูล การวิเคราะห์ข้อมูล การสื่อสารและการทำผลลัพธ์ให้เป็นภาพสู่ผู้ใช้กลุ่มเป้าหมาย
ขั้นตอนกระบวนการวิทยาการข้อมูล
ขั้นที่1 การตั้งคำถาม (ask an interesting question)
ตั้งคำถามที่ตนเองสนใจ
ขั้นที่2การรวบรวมข้อมูล (get the data)
ต้องคำนึงถึงจะเก็บข้อมูลเรื่ออะไร จากที่ไหน จำนวนเท่าใดเพื่อให้ได้ข้อมูลนำเข้าที่ดี ไปสู่ผลลัพธ์ที่ดี
ขั้นที่3 การสำรวจข้อมูล (explore the data)
ขั้นตอนนี้เราต้องรวบรวมข้อมูลแล้วนำข้อมูลไปplotทำให้เป็นภาพหรือแผนภูมิเพื่อให้เข้าใจความหมายที่ซ่อนอยู่ในข้อมูล
ขั้นที่4การวิเคาระห์ข้อมูล(annalyze the data)
เพื่ออธิบายความหมาย ความสัมพันธ์ของข้อมูลและทำนายเหตุการณ์ที่จะเกิดในอนาคต
ขั้นที่5การสื่อสารและการทำผลลัพธ์ให้เป็นภาพ(communicate and visualize the results)
เป็นการสื่อสารผลลัพธ์ของข้อมูล โดยการถ่ายทอดเป็นเรื่องราวหรือเป็นภาพให้ผู้อื่นเข้าใจว่าเราได้เรียนรู้อะไรจากข้อมูล
1.1 ยุคของข้อมูลและสารสนเทศ(information age)
ยุคของข้อมูลและสารสนเทศ(information age)
ในระบบสารสนเทศนั้นจะมีการนำข้อมูลต่างๆ มาประมวลผลให้ข้อมูลนั้นเป็นประโยชน์ต่อการนำไปใช้งาน ในอดีตที่ยังไม่มีคอมพิวเตอร์ก็ยังมีเครื่องมืออื่น มาช่วยในการประมวลผลข้อมูลและช่วยในการสร้างผลผลิตได้ จนถึงปัจจุบันได้มีการนำคอมพิวเตอร์มาช่วยประมวลผลข้อมูล ก็ทำให้ระบบสารสนเทศนี้พัฒนาไปได้มากขึ้นช่วยให้การดำเนินชีวิตของมนุษย์ดีขึ้น
ในโลกของเราได้มีการนำเครื่องมือมาช่วยในการดำรงชีวิตมากมาย จนในปัจจุบันถือได้ว่าเป็นยุคของเทคโนโลยีสารสนเทศ หากแบ่งวิวัฒนาการของยุคสารสนเทศจะแบ่งได้ดังนี้
>>> โลกยุคกสิกรรม (Agriculture Age)
ยุคนี้นับตั้งแต่ก่อนปี ค.ศ.1800 ถือว่าเป็นยุคที่การดำเนินชีวิตของมนุษย์ขึ้นอยู่กับการทำนา ทำสวน ทำไร่ โลกในยุคนี้ยังมีการซื้อขายสินค้าระหว่างกัน แต่ก็เป็นสินค้าเกษตรเป็นหลัก มีการนำเครื่องมือเครื่องทุ่นแรงมาใช้งานให้ได้ผลผลิตดีขึ้น ในระบบหนึ่งๆ จะมีผู้ร่วมงานเป็นชาวนา ชาวไร่ เป็นหลัก
>>> ยุคอุตสาหกรรม (Industrial Age)
ยุคนี้จะนับตั้งแต่ปี ค.ศ.1800 เป็นต้นมา โดยในประเทศอังกฤษได้นำเครื่องจักรกลมาช่วยงานทางด้านเกษตร ทำให้มีผลผลิตมากขึ้น และมีผู้ร่วมงานในระบบมากขึ้น เริ่มมีโรงงานอุตสาหกรรม เริ่มมีคนงานในโรงงาน ต่อมาการนำเครื่องจักรกลมาใช้งานนี้ได้ขยายไปสู่ประเทศต่างๆ และได้มีการแปรรูปผลิตผลทางด้านการเกษตรออกมามากขึ้น และเครื่องจักรกลก็เป็นเครื่องมือที่ทำงานร่วมกับมนุษย์ และเริ่มมีโรงงานอุตสาหกรรมมากขึ้น ซึ่งทำให้โลกของเรามีทั้งภาคอุตสาหกรรมและภาคเกษตรกรรมควบคู่กันไป
>>> ยุคสารสนเทศ (information Age)
ยุคนี้จะนับตั้งแต่ประมาณปี ค.ศ.1957 จากที่การทำงานของมนุษย์มีทั้งด้านเกษตรและด้านอุตสาหกรรม ทำให้คนงานต้องมีการสื่อสารกันมากขึ้น ต้องมีความรู้ ในการใช้เครื่องจักรกล ต้องมีการจัดการข้อมูลเอกสาร ข้อมูลสำนักงาน งานด้านบัญชี จึงทำให้มีคนงานส่วนหนึ่งมาทำงานในสำนักงาน คนงานเหล่านี้ถือว่าเป็นผู้ที่มีความรู้และต้องทำหน้าที่ประสานงานระหว่างฝ่ายผลิตและลูกค้า ทำให้มีการพัฒนาเครื่องมือต่างๆ มาช่วยในการประมวลผล จัดการให้ระบบงานมีประสิทธิภาพดีขึ้น ทำให้เกิดการใช้เครื่องมือทางด้านสารสนเทศขึ้นมา ซึ่งถือว่าเป็นจุดเริ่มต้นของเทคโนโลยีสารสนเทศ เมื่อเข้าสู่ยุคสารสนเทศ องค์กรต่างๆ ที่นำเทคโนโลยีสารสนเทศมาใช้ในการจัดการงานประจำวัน จะทำงานได้สำเร็จเร็วขึ้น การผลิดทำได้รวดเร็วขึ้น เนื่องจากผู้ผลิตสามารถประมวลผลข้อมูลต่างๆ ได้เร็วขึ้น มีการนำระบบอัตโนมัติด้านการผลิตมาใช้ มีระบบบัญชี และมีโปรแกรมที่ทำงานเฉพาะด้านมากขึ้น
ข้อมูลและรูปแบบของข้อมูล
ข้อมูล (data) เป็นข้อมูลต่างๆ หรือข้อเท็จจริงที่ยังไม่ได้ผ่านการประมวลผล เช่น ระบบการตัดเกรดของนักศึกษา ข้อมูลจะเป็นคะแนนต่างๆ ของนักเรียนแต่ละคน จากนั้นระบบจะนำคะแนนไปหาคะแนนรวมและตัดเกรดตามเงื่อนไขที่กำหนด แล้วให้เอาต์พุตออกมาเป็นข้อมูลที่ประมวลผลแล้ว เรียกว่าสารสนเทศ
ข้อมูลสามารถแบ่งระัดับได้ดังนี้
1. บิต (Bit : Binary Digit) เป็นหน่วยที่เล็กที่สุดของข้อมูล จะแทนด้วยสัญญาณ "0" หรือ "1" โดยระบบจะนำบิตต่างๆ มาต่อกันจึงสามารถประมวลผลได้ดีขึ้น
2. ตัวอักขระ (Characters) เป็นกลุ่มของบิตข้อมูลที่ใช้แทนตัวอักขระที่คอมพิวเตอร์สามารถเข้าใจได้โดยนำบิตมาอ่านรวมกันเป็นไบต์ให้อยู่ในรูปของรหัส ASCII รหัส EBCDIC หรือรหัส Unicode ที่มีขนาดสองไบต์
3. ฟิลด์ (Field) เป็นกลุ่มของไบต์ข้อมูลที่นำมาเรียงต่อกันให้มีความหมายเป็นอย่างใดอย่างหนึ่งตามที่ระบบต้องการ โดยมีชื่อเรียกฟิลด์ (field name) กำกับอยู่ ในการใช้งานผู้ใช้จะต้องกำหนดชนิดของข้อมูลที่อยู่ในฟิลด์ด้วย ฟิลด์แต่ละฟิลด์อาจใช้ประเภทของข้อมูลที่ต่างกัน มีขนาดต่างกัน เช่น ฟิลด์ที่เก็บชื่อข้อมูลประเภทตัวอักษร ฟิลด์ที่เก็บเงินเดือนจะเป็นข้อมูลที่เป็นเลขจำนวนเต็ม เป็นต้น
4. เรคคอร์ด (Record) เป็นกลุ่มของฟิลด์ข้อมูลที่มีความสัมพันธ์กันมารวมกัน เพื่อแทนข้อมูลสำหรับสิ่งใดสิ่งหนึ่ง โดยแต่ละเรคอร์ดต้องมีอย่างน้อยหนึ่งฟิลด์ที่บอกความแตกต่างระหว่างเรคคอร์ดนั้น เรียกว่า กุญแจหลัก หรือ คีย์หลัก (primary key) ตัวอย่างเช่น เรคคอร์ดที่เก็บข้อมูลพนักงานแต่ละบุคคล โดยแต่ละเรคคอร์ดประกอบด้วยฟิลด์ที่เป็นชื่อ รหัสประจำตัว เงินเดือน อายุ ทีอยู่ ซึ่งอาจใช้ฟิลด์ที่เป็นรหัสประจำตัวเป็นคีย์หลักก็ได้
5. ไฟล์ (File) หรือแฟ้มข้อมูล เป็นกลุ่มของเรคคอร์ดที่นำมารวมกันให้อยู่ในโครงสร้างเดียวกันสามารถค้นหาข้อมูลได้ง่าย และเก็บไว้ในหน่วยความจำหรือสื่อบันทึกต่างๆ
วันอาทิตย์ที่ 9 มิถุนายน พ.ศ. 2562
IOT internet of things
Internet of Things หรือที่เราเรียกกันM2M คือการคุยกันของเครื่องมือสองเครื่องมือผ่านเครือข่ายอินเทอร์เน็ตเป็นตัวเชื่อม เริ่มมาตั้งแต่ปี ค.ศ.1999กล่าวได้ว่า Internet of Things นี้ได้แก่การเชื่อมโยงของอุปกรณ์อัจฉริยะทั้งหลายผ่านอินเทอร์เน็ตที่เรานึกออก เช่น แอปพลิเคชัน แว่นตากูเกิลกลาส รองเท้าวิ่งที่สามารถเชื่อมต่อข้อมูลการวิ่ง ทั้งความเร็ว ระยะทาง สถานที่ และสถิติได้
Big Data
ประเด็นสำคัญของวิดีโอ
Big Data คือ การรวบรวมข้อมูลทั้ง พวกที่เก็บในโครงสร้างตารางข้อมูล และ พวกที่เป็น text ยาวๆ รูปภาพ และ วิดีโอต่างๆ) มาทำการประมวลวิเคราะห์ข้อมูลและนำไปใช้ประโยชน์ ตัวอย่างการรวบรวมข้อมูลเช่นในตอนที่เราจะซื้ออะไรสักอย่างจะมีการแนะนำสินค้าขึ้นมาซึ่งได้มาจากการรวบรวมข้อมูลในการซื้อสินค้าที่เราเคยสั่งซื้อมาในครั้งก่อน
ปัญญปาระดิษฐ์ AI
ประเด็นสำคัญของวีดีโอ
AI ก็คือโปรมแกรมที่ถูกเขียนให้มีความฉลาด สามรถคิดวิเคราะห์วางแผนด้วยตนเอง ด้วยการประมวลผลผ่านฐานของมูลขนาดใหญ่ สามารถเปลี่ยนการประมวลต่างๆ ตามสถานการณ์ที่เกิดขึ้นได้
การลงทุนโดยAI โดยนำมาใช้ลงทุนในภาคอุตสหกรรมเป็นส่วนใหญ่ เมื่อกล่าวถึงการลงทุนAIจะมีบทบาททางด้านการวิเคราะห์ และให้คำแนะนำในการลงทุน เรียกว่า Robo-advisor
AI ก็คือโปรมแกรมที่ถูกเขียนให้มีความฉลาด สามรถคิดวิเคราะห์วางแผนด้วยตนเอง ด้วยการประมวลผลผ่านฐานของมูลขนาดใหญ่ สามารถเปลี่ยนการประมวลต่างๆ ตามสถานการณ์ที่เกิดขึ้นได้
การลงทุนโดยAI โดยนำมาใช้ลงทุนในภาคอุตสหกรรมเป็นส่วนใหญ่ เมื่อกล่าวถึงการลงทุนAIจะมีบทบาททางด้านการวิเคราะห์ และให้คำแนะนำในการลงทุน เรียกว่า Robo-advisor
สมัครสมาชิก:
บทความ (Atom)