
Data Analytics Intensive Program
ไม่จำกัดวุฒิการศึกษา เปิดรับทุกระดับ
ก้าวสู่โลกแห่งข้อมูลด้วย Data Analytics Intensive Program ที่ออกแบบมาสำหรับผู้เริ่มต้นสายงานข้อมูลและผู้ที่ต้องการพัฒนาทักษะให้ก้าวไกลยิ่งขึ้น หลักสูตรนี้เน้นการเรียนรู้แบบลงมือปฏิบัติจริง ตั้งแต่พื้นฐานการจัดการข้อมูลไปจนถึงการสร้าง Dashboard
คุณจะได้ฝึกใช้ Excel, SQL, Python, Tableau และ Power BI ผ่านโปรเจกต์จริง และได้รับคำแนะนำจากผู้เชี่ยวชาญตลอดหลักสูตร เมื่อเรียนจบ คุณจะมี Portfolio ที่สะท้อนความสามารถในการวิเคราะห์ข้อมูลและนำ Insight ไปต่อยอดในโลกธุรกิจได้จริง
.avif)


.svg.avif)





Supakrit Aungwarapitikorn
Supakrit เป็นอาจารย์พิเศษที่จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัยและ Thammasat MBA สอนในด้านการคิดวิเคราะห์ การตัดสินใจ และการแก้ปัญหา พร้อมทั้งจัดอบรมในองค์กรเกี่ยวกับทักษะเหล่านี้
เขาเคยดำรงตำแหน่ง กรรมการผู้จัดการ ที่ Helm Thailand ดูแลกลยุทธ์และการพัฒนาธุรกิจในกลุ่มเคมีภัณฑ์ และเคยเป็น Consulting Director ที่ IHS Global นำโครงการด้านการลงทุนและ M&A ในอุตสาหกรรมพลังงานและปิโตรเคมี
ด้วยประสบการณ์ในองค์กรชั้นนำ เช่น PTT และ Siam Cement เขามีความเชี่ยวชาญด้านกลยุทธ์ธุรกิจ การวิจัยตลาด และการบริหารโครงการ

Kantapol Manaspon
Kantapol เป็นผู้ร่วมก่อตั้งและ COO ของ BotBuilder โดยดูแลการพัฒนาหลักสูตร การควบคุมคุณภาพ และให้คำปรึกษาด้านการตรวจสอบเทคโนโลยีและการวางแผนการเงิน
ก่อนหน้านี้ เขาทำงานใน Corporate Venture Capital (2018-2022) ค้นหาโอกาสลงทุนในธุรกิจดิจิทัลและพลังงาน พร้อมร่วมพัฒนากลยุทธ์ธุรกิจใหม่และให้คำปรึกษาในโครงการสตาร์ทอัพ นอกจากนี้ยังเคยนำโครงการ Venture Building ที่ PTT ExpresSo (2017-2018) และบริหารทรัพย์สินทางปัญญาใน Corporate Innovation (2013-2017)
ด้วยพื้นฐานด้าน System Engineer (2007-2013) เขามีความเชี่ยวชาญในระบบอัตโนมัติและการปรับปรุงกระบวนการโรงงาน

Nathakorn Nithinirutti
Nathakorn ปัจจุบันดำรงตำแหน่ง HR Client Services Director ที่ HR Tech Co., Ltd. โดยรับผิดชอบการบริหารความสัมพันธ์กับลูกค้า ดูแลโครงการให้สำเร็จตามเป้าหมาย และพัฒนากระบวนการบริหารทีมงานให้ตอบสนองต่อความต้องการทางธุรกิจ
ก่อนหน้านี้เคยดำรงตำแหน่ง Head of HR Business Partner ที่ Walgreens Boots Alliance และ Senior HR Manager ที่ CDG & G-ABLE Group โดยเป็นผู้นำในการวางกลยุทธ์ HR เช่น การจัดการความสามารถของพนักงาน การวางแผนสืบทอดตำแหน่ง และการพัฒนาความผูกพันของพนักงาน
ด้วยประสบการณ์กว่า 20 ปีในองค์กรชั้นนำ เช่น SCG Chemicals, Deloitte, และ Aker Solutions Nathakorn มีความเชี่ยวชาญในการบริหารทรัพยากรบุคคล การจัดการการเปลี่ยนแปลง และการส่งเสริมวัฒนธรรมการทำงานที่มีความสุขและสร้างสรรค์

Pitcha Leelapornpisid
Pitcha ปัจจุบันดำรงตำแหน่ง Portfolio Manager and Investor Relations ที่ SeaX Ventures ดูแลพอร์ตการลงทุนของสตาร์ทอัพด้านเทคโนโลยีล้ำสมัยกว่า 30 แห่งในสหรัฐฯ ยุโรป และเอเชียแปซิฟิก ด้วยมูลค่าสินทรัพย์รวมกว่า $70M โดยมีบทบาทสนับสนุนการระดมทุน และวางกลยุทธ์ขยายตลาดในเอเชีย
ก่อนหน้านี้เคยดำรงตำแหน่ง Assistant Director ด้านนโยบายสินทรัพย์ดิจิทัลและนวัตกรรมการเงินที่สำนักงานคณะกรรมการกำกับหลักทรัพย์และตลาดหลักทรัพย์ (SEC) รับผิดชอบพัฒนานโยบายสำหรับการออกโทเค็นดิจิทัล เช่น Utility Token และ NFT รวมถึงวางแนวทางการกำกับดูแล DeFi และสนับสนุนการนำบล็อกเชนมาใช้ในการระดมทุน
Pitcha ยังมีประสบการณ์ในบทบาทที่หลากหลาย เช่น ที่ปรึกษาด้านกลยุทธ์ที่ IQVIA ซึ่งช่วยเพิ่มส่วนแบ่งตลาดยาใหม่ในไทย และเป็นผู้ตรวจสอบบัญชีที่ PwC ด้วยทักษะหลากหลายด้านการลงทุน การวิเคราะห์ตลาด และการจัดการเชิงกลยุทธ์ Pitcha มีความสามารถโดดเด่นในการสนับสนุนธุรกิจที่ใช้เทคโนโลยีในยุคดิจิทัล
.avif)
Ekkasit Tiamkaew
Ekkasit Tiamkaew เป็นอาจารย์ภาควิชาวิทยาการคอมพิวเตอร์ มหาวิทยาลัยนเรศวร และวิทยากรพิเศษที่มหาวิทยาลัยเชียงใหม่และมหาวิทยาลัยหอการค้าไทยในด้าน Data Analytics และ Digital Marketing Transformation
เขาเป็นผู้ร่วมก่อตั้ง DigiTide.co เว็บไซต์ด้าน SEO และการสร้างแบรนด์ พร้อมทำหน้าที่เป็นที่ปรึกษาด้านแบรนด์และการตลาดดิจิทัลให้ทั้งภาครัฐ เช่น การเคหะแห่งชาติ และภาคเอกชน เช่น Khonthailasor และ Good Idea Furniture
ด้วยประสบการณ์ทั้งด้านการสอนและการให้คำปรึกษา Ekkasit มุ่งเน้นผสานการตลาดและเทคโนโลยีเพื่อพัฒนาธุรกิจในยุคดิจิทัล

Traivith Chupkum
Traivith เป็นวิศวกรซอฟต์แวร์ที่มีประสบการณ์มากกว่า 4 ปีในด้านการพัฒนาระบบ Backend และการใช้งาน Cloud Solutions ปัจจุบันเขาทำงานที่ ABACUS Digital โดยมีบทบาทสำคัญในการพัฒนาแพลตฟอร์มสินเชื่อดิจิทัล "Money Thunder" โดยเน้นการออกแบบสถาปัตยกรรมระบบ พัฒนา API และการใช้ AWS เพื่อสร้างโซลูชันที่ปลอดภัยและสามารถขยายตัวได้
ก่อนหน้านี้ Traivith เคยทำงานที่ SCB และ AIS โดยมีส่วนร่วมในโครงการสำคัญ เช่น การพัฒนาแอป myAIS ที่รองรับผู้ใช้กว่า 10 ล้านคน และการสร้าง Wealth Management Platform (WPlan) ด้วยความชำนาญในเครื่องมืออย่าง Spring Boot, Redis, AWS และ Azure
Traivith มีความสามารถในการออกแบบระบบ พัฒนาโค้ดที่มีคุณภาพสูง และตรวจสอบปัญหาในระบบอย่างรวดเร็ว ทำให้เขาเป็นผู้เชี่ยวชาญด้านเทคโนโลยีที่ช่วยสร้างโซลูชันที่มีประสิทธิภาพและเสถียรภาพ
.avif)
Theerananda Thanaawathphuvaphan
Theerananda ปัจจุบันเป็นอาจารย์ประจำที่วิทยาลัยนานาชาตินวัตกรรมดิจิทัล มหาวิทยาลัยเชียงใหม่ โดยสอนวิชาที่เกี่ยวข้องกับ Human-Computer Interaction (HCI), Computer Supported Cooperative Work (CSCW), การออกแบบประสบการณ์ผู้ใช้ (UX Design) และการศึกษาพฤติกรรมผู้ใช้
นอกจากนี้ Theerananda ยังดำรงตำแหน่งอาจารย์ที่มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์ ตั้งแต่ปี 2022 โดยมุ่งเน้นการบูรณาการความรู้ด้านเทคโนโลยีและพฤติกรรมศาสตร์ เพื่อสร้างการเรียนรู้ที่เหมาะสมสำหรับโลกดิจิทัล
ก่อนเข้าสู่วงการการศึกษา มีประสบการณ์ในตำแหน่ง Content Manager ที่ Robowealth และ Fintech (Thailand) รวมถึงการเขียนบทความในหัวข้อแฟชั่น ไลฟ์สไตล์ และการใช้ชีวิต ทำให้มีมุมมองที่หลากหลายในการสร้างเนื้อหาและการสื่อสารอย่างสร้างสรรค์
เรียนจบพร้อมผลงานจริงลง Portfolio ไม่ใช่แค่ใบ Certificate
คุณจะไม่ได้เรียนเพียงตัวคนเดียว เรามี Mentor จากสายงานจริงคอยเป็นผู้ช่วยคุณตลอดหลักสูตร พร้อมให้คำแนะนำ เปลี่ยนสิ่งที่เรียนให้กลายเป็นอาชีพ
ทีมส่วนตัวที่อยู่เบื้องหลังความสำเร็จของคุณ
เรียนรู้กับทีมส่วนตัวของคุณ
.avif)
อาจารย์ที่ปรึกษา
ที่ปรึกษาส่วนตัวดูแลทุกส่วนของการเรียนรู้ของคุณ

ที่ปรึกษาด้านอาชีพ
เตรียมคุณให้พร้อมสมัครงาน ตั้งแต่ปรับ CV จนถึงซ้อมสัมภาษณ์

Student Success Manager
ช่วยเป็นกําลังใจระหว่างเรียน และแก้ไขปัญหาอื่นๆ ที่คุณมี
การเรียนการสอน
เนื้อหา

17% Analytical Thinking & Foundations
40% Data Extraction & Processing
43% Business Intelligence & Visualization
รูปแบบการเรียน
.png)
50% การบรรยายผ่านวิดีโอ
40% โปรเจกต์
10% การเรียนแบบตัวต่อตัว
ไทม์ไลน์การเรียนรู้
พาร์ทไทม์
ระยะเวลาเรียนโดยประมาณ: 6 เดือน
ชั่วโมงเรียนต่อสัปดาห์: 15-25 ชั่วโมง
สิทธิ์ปรึกษาโค้ชด้านอาชีพ: ตรวจ Resume 1 ครั้ง และแนะนำแนวทางอาชีพ 1 ครั้ง (2 Session ละ 30 นาที)
เต็มเวลา
ระยะเวลาเรียนโดยประมาณ: 3-4 เดือน
ชั่วโมงเรียนต่อสัปดาห์: 35-45 ชั่วโมง
สิทธิ์ปรึกษาโค้ชด้านอาชีพ: ตรวจ Resume 1 ครั้ง และแนะนำแนวทางอาชีพ 1 ครั้ง (2 Session ละ 30 นาที)
โครงสร้างหลักสูตร
ดูรายละเอียดเกี่ยวกับรูปแบบการเรียนการสอนของหลักสูตรของคุณเพิ่มเติมได้ที่นี่
ทุกคนในโปรแกรมปริญญาคู่จะเรียน MBA และสามารถเลือกหนึ่งในสาขาต่อไปนี้ได้:
- Master's of Computer Science: Software Engineering
- Master's of Computer Science: Data Analytics and Science
Foundations
A. Introduction to Data Science
คอร์ส Introduction to Data Science นี้ถูกออกแบบมาเพื่อแนะนำแนวคิดและเทคนิคพื้นฐานด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลอย่างเป็นระบบ เนื้อหาครอบคลุมตั้งแต่การจัดการและทำความสะอาดข้อมูล การวิเคราะห์เชิงสถิติ ไปจนถึงการสร้างโมเดล Machine Learning พร้อมตัวอย่างการใช้งานจริงที่สามารถประยุกต์ใช้ในธุรกิจยุคดิจิทัล ช่วยให้ผู้เรียนพัฒนาทักษะและความเข้าใจในด้าน Data Science อย่างครบถ้วนและทันสมัย
B. Structured Thinking
พัฒนาทักษะการคิดเชิงโครงสร้างซึ่งเป็นรากฐานของงาน Data Analytics เริ่มจากภาพรวมของสายงาน ความแตกต่างระหว่าง Data Analytics, Data Engineering และ Data Science รวมถึงทักษะสำคัญที่ตลาดต้องการ ต่อด้วยเครื่องมือวิเคราะห์เชิงธุรกิจอย่าง SWOT Analysis, Use Cases, Flowchart และ User Story พร้อมศิลปะการเล่าเรื่องด้วยข้อมูล (Data Storytelling) และ Question Cycle จากนั้นปูพื้นฐานสถิติที่จำเป็น ทั้ง Population และ Sample, Descriptive Statistics, Mean, Median, Mode, Skewness, Variance, Standard Deviation, Covariance และ Correlation สำหรับผู้ที่ต้องการเจาะลึก มีส่วนเสริม Advanced Statistics ครอบคลุม Probability, Central Limit Theorem, Normal, Binomial และ Poisson Distribution, ANOVA และ Linear Regression พร้อมการประยุกต์ใช้จริงใน Excel
C. Data Cleaning using Microsoft Excel
เรียนรู้การทำความสะอาดข้อมูลด้วย Microsoft Excel อย่างเป็นระบบ ตั้งแต่การใช้ Go To (Special) เพื่อค้นหา error, formula และเติม cell ว่าง การใช้ FlashFill และ Find & Replace ร่วมกับ wildcard characters การสกัดข้อมูลด้วย Text Formulas อย่าง LEFT, RIGHT, MID, SEARCH, TRIM และ SUBSTITUTE การแบ่งและรวมข้อมูลด้วย Text to Columns และ CONCATENATE รวมถึงการเตรียมข้อมูลด้วย Power Query และการจัดการข้อมูลที่ซ้ำกัน ผู้เรียนจะได้ฝึกจากโปรเจกต์และแบบฝึกหัดจริง เพื่อเปลี่ยนข้อมูลดิบที่ไม่มี format ให้พร้อมสำหรับการวิเคราะห์
D. SQL
เรียนรู้ SQL ตั้งแต่พื้นฐานจนถึงระดับใช้งานจริงในสายงาน Data เริ่มจากการติดตั้ง MySQL การสร้างฐานข้อมูลและตาราง ทำความเข้าใจ Data Types และคำสั่ง CRUD ต่อด้วย String Functions, Aggregate Functions, GROUP BY, Subqueries, การกรองและจัดเรียงข้อมูลด้วย WHERE, ORDER BY, LIKE และ Logical Operators จากนั้นก้าวสู่ระดับสูงกับ Constraints, ALTER TABLE, ความสัมพันธ์แบบ One-to-Many และ Many-to-Many, JOIN ทุกรูปแบบ, Views และ Window Functions พร้อมโปรเจกต์โคลนฐานข้อมูล TikTok ปิดท้ายด้วยส่วน Database Design ที่ครอบคลุมการออกแบบ Entity, ERD, Table Keys และ Normalization ตั้งแต่ 1NF ถึง 3NF ผู้เรียนจะได้ฝึกผ่านแบบฝึกหัดและ Challenge กว่า 30 ข้อ
E. Python
เรียนรู้การเขียนโปรแกรมด้วย Python ตั้งแต่ศูนย์จนถึงระดับใช้งานจริง เริ่มจากการติดตั้งและรันโค้ด ทำความเข้าใจ Variables, Data Types, String, Operators และ Conditional Statement ต่อด้วย For Loop และ While Loop รวมถึง Data Structures หลักอย่าง List, Dictionary, Tuple และ Set พร้อมเทคนิค List Comprehension และ Nested Structures จากนั้นก้าวสู่การเขียน Functions, Lambda, Map, Filter และ Object-Oriented Programming ครอบคลุม Class, Constructor, Encapsulation, Inheritance และ Abstract Class ปิดท้ายด้วยโปรเจกต์พัฒนาระบบเช่ารถด้วย OOP ผู้เรียนจะได้ฝึกผ่านแบบทดสอบและโจทย์ Challenge กว่า 160 ข้อ เพื่อสร้างพื้นฐานที่แข็งแรงสำหรับสายงาน Data และ Software Development
F. Data Wrangling
ทำความเข้าใจ Data Wrangling หรือกระบวนการแปลงข้อมูลดิบให้พร้อมใช้งาน ซึ่งเป็นทักษะพื้นฐานที่ขาดไม่ได้ของทุกสายงาน Data เรียนรู้ความสำคัญของ Data Wrangling และความแตกต่างจาก Data Cleaning พร้อมเจาะลึก 5 ขั้นตอนหลัก ได้แก่ Discovery การสำรวจทำความเข้าใจข้อมูล, Structuring การจัดโครงสร้างข้อมูล, Data Cleaning การทำความสะอาดข้อมูล, Enriching การเสริมข้อมูลให้สมบูรณ์ และ Validating การตรวจสอบความถูกต้อง ผู้เรียนจะได้ศึกษาผ่านตัวอย่างจริงและฝึกปฏิบัติกับชุดข้อมูลการขาย เพื่อนำไปต่อยอดกับเครื่องมืออย่าง Excel, SQL และ Python
G. Exploratory Data Analysis (EDA)
เรียนรู้การสำรวจและทำความเข้าใจข้อมูลด้วย Exploratory Data Analysis (EDA) ซึ่งเป็นขั้นตอนสำคัญก่อนการวิเคราะห์เชิงลึกและการสร้างโมเดล เริ่มจากแนวคิดและขั้นตอนการทำ EDA พร้อมพื้นฐาน Hypothesis Testing ต่อด้วยการลงมือทำจริงผ่าน 4 โปรเจกต์ด้วย Python ครอบคลุมการนำเข้าข้อมูล การเตรียมข้อมูล การทำความเข้าใจตัวแปร Univariate และ Multivariate Analysis รวมถึงการศึกษาความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร นอกจากนี้ยังแนะนำ EDA Library ยอดนิยมอย่าง YData Profiling, D-Tale, SweetViz และ Missingno และปิดท้ายด้วย Data Transformation ทั้ง Rescaling, Normalization, Feature Extraction, Encoding และ Binning เพื่อเตรียมข้อมูลให้พร้อมสำหรับการวิเคราะห์ขั้นต่อไป
Data Analytics
H. Advanced Excel: Data Analysis, Dashboards & Automation (Optional)
ต่อยอดการใช้ Excel สำหรับวิเคราะห์ข้อมูล สร้าง Dashboard และทำงานอัตโนมัติ ช่วยให้จัดการข้อมูลได้เร็วและแม่นยำขึ้น คอร์สนี้ไม่บังคับ เรียนเสริมได้ตามความสนใจ
I. Data Visualization with Tableau and Power BI
เรียนรู้การสร้างภาพข้อมูลที่น่าสนใจโดยใช้ Tableau และ Power BI เชี่ยวชาญการนำเข้าข้อมูล การวิเคราะห์ขั้นสูงด้วย DAX และการคำนวณ รวมถึงการสร้างกราฟ แผนที่ และ KPIs เพื่อการนำเสนอข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ
Final Portfolio Project
J. Final Data Analytics Portfolio Project
นำทักษะทั้งหมดมาทำโปรเจกต์วิเคราะห์ข้อมูลจริง ตั้งแต่เตรียมและทำความสะอาดข้อมูล วิเคราะห์ด้วย SQL และ Python สร้าง Dashboard ไปจนถึงนำเสนอ Insight ได้ผลงานไว้ใส่พอร์ตโฟลิโอ พร้อมคุยและนำเสนอโปรเจกต์กับเมนเทอร์
ตารางเรียน
หลักสูตรส่วนใหญ่ของเรา (40 ECTS credits) เรียนแบบ Blocks ซึ่งคุณจะมุ่งเน้นเรียนวิชาเดียวในระยะเวลา 5 สัปดาห์ต่อครั้ง โดยตารางเรียนจะจัดไว้หลัง 19.00 น. ในวันธรรมดา และในช่วงวันหยุดสุดสัปดาห์ พร้อมคลาสสด 2-3 ครั้งต่อสัปดาห์ในแต่ละ Block
เพื่อเพิ่มความยืดหยุ่น วิชาพื้นฐานด้านเทคโนโลยีสองวิชา ได้แก่ Python for Business Analytics และ Data Analytics and Modelling จะจัดการเรียนแบบ asynchronous ที่ให้คุณสามารถเรียนตามจังหวะของตนเองได้
สำหรับหลักสูตร Digital Action Programme for Business Administration (30 ECTS) จะใช้เวลาเรียน 9 เดือน โดยคุณและทีมจะพบกับคณาจารย์แบบออนไลน์ทุกสองสัปดาห์
เราจะเริ่มต้นโปรแกรมด้วยงาน ต้อนรับอย่างเป็นทางการ และปิดท้ายด้วยงาน พิธีสำเร็จการศึกษา ทั้งนี้ในระหว่างโปรแกรมจะมีการจัด กิจกรรมสร้างเครือข่ายแบบพบปะด้วยตนเอง ทุกๆ 1-2 เดือน
ดูรายละเอียดเกี่ยวกับรูปแบบการเรียนการสอนของหลักสูตรของคุณเพิ่มเติมได้ที่นี่
ปรึกษาด้านอาชีพ
ค่าเล่าเรียน
ชำระครั้งเดียว
ผ่อนชำระด้วยบัตรเครดิต ดอกเบี้ย 0% นาน 10 เดือน
คำถามที่พบบ่อย
จบ Data Intensive Program ทำอาชีพอะไรได้บ้าง?
การจบ Data Intensive Program ไม่ว่าจะเป็นสาย Data Analytics, Data Engineering หรือ Data Science ช่วยเตรียมพร้อมคุณสำหรับอาชีพที่เป็นที่ต้องการในอุตสาหกรรมเทคโนโลยีที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล ดังนี้:
- Data Scientist: วิเคราะห์ข้อมูลเชิงซับซ้อนเพื่อค้นหา insights สร้างโมเดลพยากรณ์ และแก้ปัญหาธุรกิจด้วยเทคนิคทางสถิติและ Machine Learning
- Data Analyst: แปลความหมายข้อมูลและให้คำแนะนำที่นำไปใช้ได้จริงผ่านการแสดงผลข้อมูลและรายงาน
- Machine Learning Engineer: ออกแบบ สร้าง และปรับใช้โมเดล Machine Learning สำหรับการใช้งานในชีวิตจริง
- Business Intelligence (BI) Analyst): ใช้เครื่องมือและเทคนิคข้อมูลเพื่อช่วยองค์กรในการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์
- AI Specialist: มุ่งเน้นสร้างระบบอัจฉริยะด้วยวิธีการและอัลกอริธึม AI ขั้นสูง
- Quantitative Analyst: ใช้เทคนิคทางคณิตศาสตร์และสถิติแก้ปัญหาด้านการเงินหรือการดำเนินงาน
- Research Scientist: ทำงานวิจัยขั้นสูงในด้าน AI, Machine Learning และ Data Science เพื่อพัฒนานวัตกรรม
- Data Product Manager: กำกับดูแลผลิตภัณฑ์ที่เน้นข้อมูลและให้แน่ใจว่าการพัฒนาสอดคล้องกับเป้าหมายทางธุรกิจและความต้องการของผู้ใช้
ด้วยทักษะเหล่านี้ คุณจะมีโอกาสสร้างผลกระทบสำคัญในอุตสาหกรรม เช่น การเงิน การดูแลสุขภาพ อีคอมเมิร์ซ เทคโนโลยี และอื่น ๆ การเรียนจบหลักสูตรนี้จะช่วยให้คุณเป็นผู้สมัครที่โดดเด่นในสายงาน Data Science, Analytics และ AI ที่กำลังเติบโตอย่างรวดเร็ว
หลักสูตรนี้สอนเป็นภาษาอะไร?
หลักสูตรนี้มีให้เลือกสองภาษา: ภาษาไทยและภาษาอังกฤษ ขึ้นอยู่กับความต้องการของคุณ
เมนเทอร์ส่วนตัวของฉันจะเป็นใคร?
เมนเทอร์ส่วนตัวของคุณจะเป็นผู้เชี่ยวชาญในอุตสาหกรรมที่ได้รับการคัดเลือกอย่างพิถีพิถันเพื่อสนับสนุนการเรียนรู้ของคุณ เราจับคู่คุณกับเมนเทอร์ตามความเชี่ยวชาญของพวกเขา เป้าหมายการเรียนรู้ของคุณ และปัจจัยเชิงปฏิบัติ เช่น ความเข้ากันได้ของเขตเวลา เพื่อให้แน่ใจว่าคุณได้รับคำแนะนำที่เหมาะสมกับแรงบันดาลใจและตารางเวลาของคุณ
ฉันสามารถสมัครเรียนขณะทำงานเต็มเวลาได้หรือไม่?
สามารถเรียนได้ Intensive Program ของเรามีความยืดหยุ่นสูง เลือกเรียนได้ทั้งแบบเต็มเวลาและพาร์ทไทม์ และจัดตารางเรียนได้อย่างอิสระ เพื่อตอบโจทย์และอำนวยความสะดวกแก่ผู้ที่ทำงานประจำ
เปิดรับสมัครเรียนบ่อยแค่ไหน?
Intensive Program: หลักสูตรเหล่านี้เปิดรับสมัครแบบยืดหยุ่น คุณสามารถเริ่มเรียนได้ทุกเมื่อที่คุณพร้อม
.webp)
.avif)


.avif)



.avif)
-min.avif)











.webp)
.avif)





-p-500.avif)




.avif)
.avif)









.avif)














.avif)


.avif)







.avif)


.avif)





.svg.avif)





.avif)






.avif)
.avif)
.avif)
.avif)
.avif)

.avif)

%20(1).webp)
.webp)
%20(6).webp)
%20(4).webp)
%20(5).webp)
%20(2).webp)
%20(9).webp)
%20(3).webp)
%20(7).webp)
%20(10).webp)










.svg_result.png)










