BUU: IF004 การวิเคราะห์ข้อมูลเบื้องต้นโดยใช้โปรแกรมออเรนจ์ (Introduction to Data Analytics with Orange)

เนื้อหารายวิชา (Course content)

บทที่ 1 Introduction to Orange
1.1 การติดตั้ง (Installation)
1.2 Workflows in Orange

บทที่ 2 Basic Data Exploration
2.1 Loading Data Set
2.2 การแสดงข้อมูลเชิงโต้ตอบ (Interactive Visualions)
2.3 การแสดงข้อมูลย่อย (Visualizations of Data Subsets)
2.4 การแสดงการกระจายข้อมูล (Data Distributions)
แบบทดสอบหลังบทเรียน

บทที่ 3 Regression
3.1 Linear Regression และ Polynomial Regression
3.2 Evaluating Regression
แบบทดสอบหลังบทเรียน

บทที่ 4 Classification
4.1 Classification Trees
4.2 k-Nearest Neighbors
4.3 Classification Accuracy
แบบทดสอบหลังบทเรียน

บทที่ 5 Clustering
5.1 k-Means Clustering
5.2 Hierarchical Clustering
แบบทดสอบหลังบทเรียน

บทที่ 6 Application
6.1 การวิเคราะห์รูปภาพ (Image Analytics)
6.2 Text Processing
6.3 แหล่งทรัพยากรการเรียนรู้เพิ่มเติม
แบบทดสอบหลังบทเรียน

อาจารย์ผู้สอน (Course Lecturer)

รองศาสตราจารย์ ดร. สุนิสา ริมเจริญ

คณะวิทยาการสารสนเทศ มหาวิทยาลัยบูรพา
Email : rsunisa@buu.ac.th
โทรศัพท์ : 085-129-8933

Creative commons สัญญาอนุญาตสิทธิ์

“สื่อการสอนนี้เป็นส่วนหนึ่งของโครงการ BUU MOOC (mooc.buu.ac.th) และเผยแพร่ภายใต้สัญญาอนุญาตสิทธิ์แบบ Creative Commons ด้วยเงื่อนไข CC BY NC SA”