ค..ตนดูระบบคอม

เราจะทราบกันดีว่า "ความรู้" (Knowledge) และ "การตัดสินใจ" (Decision Making) เป็นทักษะสำคัญในปี 2026 ในยุคที่ข้อมูล (Data) กลายเป็นทรัพยากรที่มีมูลค่าไม่ต่างจากน้ำมันหรือพลังงาน การสามารถแปลงข้อมูลจำนวนมหาศาล คือหัวใจสำคัญขององค์กรยุคดิจิทัล Digital Ege Data Science คืออะไร? ในบทความนี้ได้รวบรวมความหมายของคำว่า Data Science มาให้ได้อ่าน เพื่อสร้างความเข้าใจ ดังนี้ Data Science หรือ วิทยาการข้อมูล ซึ่งเป็นศาสตร์สหวิทยาการ (Interdisciplinary) ที่ผสมผสานระหว่างกันของ  คณิตศาสตร์ สถิติ วิทยาการคอมพิวเตอร์ ปัญญาประดิษฐ์ (AI) Machine Learning ความรู้ในบริบททางธุรกิจ (Business Domain) ดังนั้น Data Science (วิทยาการข้อมูล) คือศาสตร์ที่นำข้อมูลจำนวนมากมาใช้ประโยชน์ โดยครอบคลุมตั้งแต่การเก็บรวบรวม การจัดการ การวิเคราะห์ และการนำไปช่วยตัดสินใจ โดยอาศัยทักษะหลัก 3 ด้าน ได้แก่ การเขียนโปรแกรม คณิตศาสตร์และสถิติ และความเข้าใจในธุรกิจ Data Science หมายถึง กระบวนการเกี่ยวข้องกับการใช้วิธีการทางวิทยาศาสตร์ กระบวนการ อัลกอริทึม และระบบต่างๆ เพื่อวิเคราะห์และตีความชุดข้อมูลที่ซับซ้อน ต...

Data Science (วิทยาการข้อมูล) คืออะไร Data Science (วิทยาการข้อมูล) คือ ศาสตร์และกระบวนการในการรวบรวม จัดการ วิเคราะห์ และตีความข้อมูล เพื่อสร้างความรู้ (Insight) และสนับสนุนการตัดสินใจ นิยามเชิงวิชาการของ Data Science Data Science เป็นสหวิทยาการ (Interdisciplinary Field) ที่ผสมผสาน: สถิติ (Statistics)  วิทยาการคอมพิวเตอร์ (Computer Science) ความรู้เชิงโดเมน (Domain Knowledge) เพื่อแปลงข้อมูล (Data) → เป็นสารสนเทศ (Information) → และเป็นความรู้ (Knowledge)   องค์ประกอบหลักของ Data Science Data (ข้อมูล)  ข้อมูลดิบจากแหล่งต่างๆ เช่น ระบบ, ผู้ใช้, เซนเซอร์ ข้อมูลเป็นองค์ประกอบพื้นฐานของ Data Science ซึ่งอาจอยู่ในรูปแบบโครงสร้าง (Structured Data) หรือไม่มีโครงสร้าง (Unstructured Data) เช่น ข้อความ รูปภาพ และเสียง Algorithm (อัลกอริทึม)  วิธีการวิเคราะห์ เช่น Machine Learning Insight (ความเข้าใจ)  ผลลัพธ์ที่นำไปใช้ได้จริง นิยามเชิงกระบวนการของ Data Science Data Science คือกระบวนการที่ประกอบด้วย: การเก็บข้อมูล (Data Collection) การทำความส...

            Azure Machine Learning Studio เป็นบริการของไมโครซอฟร์ที่เปิดให้บริการสำหรับนักวิเคราะห์ข้อมูลหรือนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลให้สามารถใช้งานด้าน Machine Learning โดยสร้างสภาพแวดล้อมที่พร้อมให้ใช้งานที่สะดวกรวดเร็วขึ้น พร้อมทั้งเตรียมทรัพยากรสำหรับการประมวลผลที่มีการขยายเพิ่มขึ้นอย่างไม่มีขีดจำกัด  ใน Azure Machine Learning Studio   ประกอบไปด้วย 3 ส่วนหลัก คือ                ส่วนแรก เป็น Azure Machine Learning workspace ใช้สำหรับสร้าง Workspace Resource ของคุณ คุณสามารถใช้งาน Workspace ในการจัดการข้อมูล คำนวณทรัพยากร เขียนโค้ต สร้างโมเดลต่างๆ และอื่นๆ บน Azure ได้สะดวกยิ่งขึ้น ตามการใช้งานใน Machine Learning workload หลังจากสร้าง Workspace แล้ว คุณสามารถใช้งาน ในการพัฒนาซูลูชั่นต่าๆ สามารถใช้บริการต่างๆ ผ่าน Azure Machine Learning Studio ได้                ส่วนที่ 2 เป็น Azure Machine Learning studio สำหรับการใช้งาน Azure Machine Learning Studio ซี่ง...