# data[].attributes.headline
ยกตัวอย่างวิทยาการข้อมูลที่โรงเรียนนำมาใช้ในโรงเรียน

# data[].attributes.subject
ยกตัวอย่างวิทยาการข้อมูลที่โรงเรียนนำมาใช้ในโรงเรียน

# data[].attributes.body
1. การวิเคราะห์ผลการเรียนของนักเรียน (Student Performance Analytics)

ใช้ข้อมูลเกรด คะแนนสอบ การเข้าเรียน เพื่อตรวจสอบแนวโน้มการเรียนของนักเรียน

สามารถใช้โมเดลคาดการณ์ว่านักเรียนคนใดอาจมีความเสี่ยงที่จะเรียนไม่ผ่านหรือหลุดจากระบบ

ตัวอย่าง: โรงเรียนอาจใช้แดชบอร์ดเพื่อให้ครูติดตามความคืบหน้าของนักเรียนแบบรายบุคคล

# data[].attributes.headline
ยกตัวอย่างวิทยาการข้อมูลที่นำมาใช้ในโรงเรียน

# data[].attributes.subject
ยกตัวอย่างวิทยาการข้อมูลที่นำมาใช้ในโรงเรียน

# data[].attributes.body
2. การวางแผนตารางเรียนและทรัพยากร (Timetable & Resource Optimization)

วิเคราะห์ความหนาแน่นของวิชา ห้องเรียน และครู เพื่อจัดตารางเรียนให้มีประสิทธิภาพสูงสุด

ลดปัญหาตารางชนหรือครูสอนไม่ทัน

ใช้การเรียนรู้ของเครื่อง (machine learning) หรืออัลกอริทึมการจัดตารางเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่เหมาะสม

# data[].attributes.headline
ยกตัวอย่างวิทยาการข้อมูลที่นำมาใช้ในโรงเรียน 3 อย่าง

# data[].attributes.subject
ยกตัวอย่างวิทยาการข้อมูลที่นำมาใช้ในโรงเรียน 3 อย่าง

# data[].attributes.body
3. การวิเคราะห์ความสนใจและแนวโน้มการเลือกสายการเรียน

ใช้ข้อมูลการเลือกวิชาเรียนของนักเรียนในแต่ละปี เพื่อวิเคราะห์แนวโน้มความนิยมของสายการเรียนต่าง ๆ

ช่วยให้โรงเรียนวางแผนจัดการสอนหรือเตรียมทรัพยากรสำหรับสายวิชาที่มีแนวโน้มเพิ่มขึ้น

ตัวอย่าง: วิเคราะห์ว่ามีนักเรียนสนใจสายวิทยาศาสตร์มากขึ้นหรือลดลง เพื่อจัดหาครูผู้เชี่ยวชาญให้เพียงพอ

# data[].attributes.body
Data Scientist หรือ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล คือ ผู้เชี่ยวชาญที่ใช้ความรู้ด้านคณิตศาสตร์ สถิติ โปรแกรมคอมพิวเตอร์ และความเข้าใจในธุรกิจหรือสาขาที่เกี่ยวข้อง เพื่อรวบรวม วิเคราะห์ และตีความข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) เพื่อค้นหาแนวโน้มหรือข้อมูลเชิงลึก (insights) ที่ช่วยในการตัดสินใจหรือแก้ปัญหาต่าง ๆ

# data[].attributes.attachment_caption
หน้าที่หลักของ Data Scientist คือ

# data[].attributes.body
รวบรวมและทำความสะอาดข้อมูล (Data Collection & Cleaning)

วิเคราะห์ข้อมูลด้วยวิธีทางสถิติและเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning)

สร้างแบบจำลอง (Modeling) เพื่อทำนายหรือค้นหาแนวโน้ม

นำเสนอผลลัพธ์ในรูปแบบที่เข้าใจง่าย เช่น กราฟ แผนภูมิ หรือรายงาน

ช่วยให้หน่วยงานหรือองค์กรตัดสินใจบนพื้นฐานข้อมูลที่แม่นยำ

# data[].attributes.headline
Data scientist มีทักษะที่สำคัญอะไรบ้าง และทักษะด้านใด

# data[].attributes.subject
Data scientist มีทักษะที่สำคัญอะไรบ้าง และทักษะด้านใด

# data[].attributes.body
1. ทักษะด้านเทคนิค (Technical Skills)

การเขียนโปรแกรม: รู้ภาษาเช่น Python, R, SQL สำหรับจัดการและวิเคราะห์ข้อมูล

การจัดการข้อมูล: ทำความสะอาดข้อมูล (data cleaning), การแปลงข้อมูล (data wrangling)

สถิติและคณิตศาสตร์: เข้าใจหลักสถิติ ทฤษฎีความน่าจะเป็น การวิเคราะห์เชิงปริมาณ

Machine Learning & AI: รู้วิธีสร้างโมเดล เช่น regression, classification, clustering

การจัดการฐานข้อมูล: ใช้ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ (SQL) และฐานข้อมูลแบบ NoSQL

Data Visualization: ใช้เครื่องมือสร้างกราฟ เช่น Tableau, Power BI, Matplotlib, Seaborn

# data[].attributes.headline
Data scientist มีทักษะที่สำคัญอะไรบ้าง และทักษะด้านใด

# data[].attributes.subject
Data scientist มีทักษะที่สำคัญอะไรบ้าง และทักษะด้านใด

# data[].attributes.body
2. ทักษะด้านธุรกิจ (Business Skills)

ความเข้าใจในธุรกิจหรือสาขาที่ทำงาน: รู้ปัญหาและเป้าหมายขององค์กร

การสื่อสาร: ถ่ายทอดผลวิเคราะห์ให้คนที่ไม่เชี่ยวชาญเข้าใจได้

การตัดสินใจจากข้อมูล: แนะนำแนวทางแก้ปัญหาตามผลลัพธ์จากข้อมูล

# data[].attributes.headline
Data scientist มีทักษะที่สำคัญอะไรบ้าง และทักษะด้านใด

# data[].attributes.subject
Data scientist มีทักษะที่สำคัญอะไรบ้าง และทักษะด้านใด

# data[].attributes.body
3. ทักษะด้านการแก้ปัญหาและคิดวิเคราะห์ (Analytical & Problem-Solving Skills)

คิดเชิงวิพากษ์ (Critical thinking)

การวางแผนและออกแบบการทดลอง

การตั้งสมมติฐานและทดสอบ

# data[].attributes.attachment_link.title
หลักสูตรการคิดวิพากษ์_-Critical_thinking1

# data[].attributes.headline
Data scientist มีทักษะที่สำคัญอะไรบ้าง และทักษะด้านใด

# data[].attributes.subject
Data scientist มีทักษะที่สำคัญอะไรบ้าง และทักษะด้านใด

# data[].attributes.body
4. ทักษะอื่น ๆ ที่ช่วยเสริม

ความอยากเรียนรู้สิ่งใหม่ ๆ (Curiosity)

ความสามารถในการทำงานร่วมกับทีม (Collaboration)

การจัดการเวลาและโปรเจกต์