วันอาทิตย์ที่ 23 มิถุนายน พ.ศ. 2562

ยุคของข้อมูลและสารสนเทศ(information age)

1.1ยุคของข้อมูลและสารสนเทศ(information age)
ในยุคของข้อมูลและสารสนเทศ ข้อมูลเป็นสิ่งที่มีความสำคัญอย่างยิ่ง และถูกนำมาใช้ในด้านต่างๆ เช่น ด้านเศรษฐกจ การศึกษา สาธารณสุข สิ่งแวดล้อม การเกษตร และการคมนาคม การจัดรูปแบบในรูปแบบเดิมทำให้การนำข้อมูลมาใช้ไม่สะดวก ไม่ทันการ สูญหายง่าย แต่การจัดเก็บในรูปแบบดิจิทัล(digitalzation) และพัฒนาการของการสื่อสารบนอินเทอร์เน็ต ช่วยแก้ปัญหาเหล่านี้ ทำให้ผู้ใช้สามารถเข้าถึงข้อมูลและสารสนเทศได้ทุกที่ทุกเวลา เช่นการใช้แผนที่กระดาษในรูปแบบเดิม จะแสดงตำแหน่งของสถานที่ต่างๆ แต่จะไม่แสดงข้อมูลการจราจรที่เป็นปัจจุบันทำให้ผู้ใช้ไม่สามารถวางแผน การเดินทางได้ แต่ระบบแผนที่นำทาง(Global Positioning System: GPS) นอกจากจะแสดงตำแหน่งของสถานที่ต่างๆ แล้วยังมีข้อมูลเกี่ยวกับสภาพการจราจร ระยะเวลาที่ต้องใช้ในการเดินทางถึงจุดหมาย ช่วยทำให้ผู้ใช้วางแผนการเดินทางได้อย่างแม่นยำ เป็นการประหยัดทั้งเวลาและค่าใช้จ่าย ในปัจจุบันเราไม่เป็นเพียงผู้ใช้ประโยชน์ข้อมูลดิจิทัลเท่านั้น แต่ยังเป็นหนึ่งในผู้สร้างข้อมูลดิจิทัลด้วยเช่นกัน เช่น การอัพโหลดรูปภาพส่วนตัว การส่งอีเมลในแต่ละวัน การโพสต์ข้อความในสื่อสังคมออนไลน์ การส่งต่อความโดยการผ่านการใช้อุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์ต่างๆ เช่น คอมพิวเตอร์ โน๊ตบุ๊ก โทรศัพท์มือถือ หรือแม้กระทั่งเซ็นเซอร์ที่ติดกับอุปกรณ์ต่างๆ ซึ่งผู้ใช้คนอื่นสามารถนำข้อมูลเหล่าน้เป็นสินทรัพย์(asset) ที่มีความสำคัญ แต่ถ้าข้อมูลที่มีอยู่ไม่ได้ถูกนำมาประมวลผลก็จะไม่เกิดคุณค่าใดๆ 

วันอาทิตย์ที่ 16 มิถุนายน พ.ศ. 2562

วิทยาการข้อมูล (data science)

1.2 วิทยาการข้อมูล (data science)

           วิทยาการข้อมูล เป็นการศึกษาถึงกระบวนการ วิธีการหรือเทคนิค ในการนำข้อมูลจำนวนมหาศาลมาประมวลผลเพื่อให้ได้องค์ความรู้ ความเข้าใจ มาวิเคราะห์ต่อยอดเพื่อแนะนำทางเลือกที่่เหมาะสม หรือใช้ในการตัดสินใจเพื่อประโยชน์สูงสุด เช่น 1.เราสามารถเก็บข้อมูลปริมาณฝุ่นในแต่ละช่วงเวลาได้อย่างต่อเนื่อง 2.รวบรวมข้อมูลทางเศรษฐกิจในแต่ละประเทศมาเปรียบเทียบเป็นกราฟ

1.4 การคิดเชิงออกแบบ (design thinking) สำหรับวิทยาการข้อมูล

             การนำข้อมูลมาใช้เพื่อสื่อสารถึงแม้จะทำให้เข้าใจปัญหาหรือสถานการณ์มากยิ่งขึ้น แต่ถ้าไม่เข้าใจถึงความต้องการที่แท้จริงของผู้ใช้ ก็จะทำให้การนำเสนอข้อมูลผลลัพธ์ไม่ประสบผลสำเร็จ ดังนั้นจะต้องทราบความต้องการที่แท้จริงของผู้ใช้แล้วนำมาปรับปรุง ทั้งหมดนี้เป็นแนวคิดของการคิดเชิงออกแบบ



กระบวนการวิทยาการข้อมูล(data science process)

กระบวนการวิทยาการข้อมูล(data science process)

        เป็นการดำเนินการตามกระบวนการของวิทยาการข้อมูลที่ระบุขั้นตอนสำคัญต่างๆที่ประกอบด้วย
ขั้นตอนที่ 1.การตั้งคำถาม(ask an interesting question) -ตั้งคำถามที่ตนเองสนใจ
ข้ันตอนที่ 2.การเก็บรวบรวมข้อมูล(get the data)  -ต้องคำนึงถึงว่าจะเก็บข้อมูลเรื่องอะไร จากที่ไหน จำนวนเท่าใด และความน่าเชื่อถือของแหล่งข้อมูลข้อมูลที่เก็บรวบรวมได้จะต้องทำการตรวจสอบ ขจัดข้อมูลที่ผิด หรือข้อมูลที่ไม่สมบูรณ์ เพื่อให้ได้ข้อมูลนำเข้าที่ดี ไปสู่ผลลัพธ์ที่ดี
ขั้นตอนที่ 3. การสำรวจข้อมูล(explore the data) -เป็นการทำความเข้าใจรูปแบบ และค่าของข้อมูล แล้วนำข้อมูลที่รวบรวมมาพล็อต(plot) ทำให้เป็นภาพ (visualizations) หรือแผนภูมิ (charts) เพื่อให้มองเห็นความหมายที่ซ่อนเร้นอยู่ในข้อมูลผ่านกราฟ ซึ่งอาจพบความผิดปกติของข้อมูลได้
ขั้นตอนที่ 4.การวิเคราะห์ข้อมูล(analyze the data) -เพื่ออธิบายความหมาย ความสัมพันธ์ของข้อมูล และทำนายเหตุการณ์ที่จะเกิดขึ้นในอนาคต
ขั้นตอนที่ 5. การสื่อสารและการทำผลลัพธ์ให้เป็นภาพ (communicate and visualize the results) -เป็นการสื่อสารผลลัพธ์ของข้อมูลโดยการถ่ายทอดเป็นเรื่องราวหรือเป็นภาพให้ผู้อื่นเข้าใจว่าเราได้เรียนรู้อะไรจากข้อมูล

วันอาทิตย์ที่ 9 มิถุนายน พ.ศ. 2562

IOT Internet of thing

IOT Internet Of Thing



ที่มา : /www.youtube.com/watch?v=WztuyZwq578
สรุปใจความสำคัญ
         IOT(Internet Of Thing) หรือ M2M(Machine to Machine) เริ่มสร้างขึ้นตั้งแต่ค.ศ.1999
IOTเป็นส่วนหนึ่งที่จะช่วยให้อุปกรณ์รอบตัวของเรา สามารถทำงานเชื่อมต่อกันและควบคุมด้วยระบบอย่างอัจฉริยะ เสมือนอุปกรณ์เชื่อมต่อและพูดคุยกันได้ ทำให้ชีวิตเราสะดวกสบายและปลอดภัยมากขึ้น
IOTที่น่าสนใจ เช่น Smart Parking Smart Farmer Smart Healt cave เป็นต้น





















ที่มา : www.youtube.com/watch?v=WztuyZwq578

big data

big data 


                                  ที่มา : https://www.youtube.com/watch?v=-rSMFbK98tg&t=11s
สรุปใจความสำคัญ
Big data คือกระบวนการในการจัดเก็บข้อมูลรวมทั้งการจัดเก็บในเชิงลึกและเชิงกว้าง big data พึ่งเกิดขึ้นได้ 10 กว่าปี เกิดจาก บริษัท google ในการจัดเก็บข้อมูลแบบ big data จะใช้ภาษา hadoop
 
Data Analytics  (การวิเคราะห์ข้อมูลในด้านต่างๆ)
  1.ด้านธุรกิจ          -เป็นการนำข้อมูลมาใช้ในการดูแลลูกค้า
  2.ด้านการเกษตร  -เป็นการรวบรวมข้อมูล ดิน ฟ้า อากาศ มาวิเคราะห์เพื่อนำมาประมวลในการดูแลพืชผลทางการเกษตร เพื่อเพิ่มผลผลิตให้มากขึ้น
  3.ด้านกีฬา            -เป็นการเลือกซื้อตัวผู้เล่นมา

Data science ใช้ในวงการการแพทย์ โดยการสร้างโมเดล ซึ่งสามารถทำนายโรคการเกิดโรคหัวใจได้แม่นยำกว่าแพทย์เฉพาะทาง

เครื่องมือส่วนใหญ่ในการทำ data analytics หรือ data science หรือ big data เป็นเครื่องมือแบบ open-source คือ สามารถที่จะดาวน์โหลดมาใช้ได้ทุกคน
          . 

ai ปัญญาประดิษฐ์


                                                              ai ปัญญาประดิษฐ์


                                      ที่มา : https://www.youtube.com/watch?v=XlpONMseLrw

สรุปใจความสำคัญของวิดีโอ : ปัญญาประดิษฐ์เป็นความรู้ที่สร้างขึ้นมาจากสิ่งที่ไม่มีชีวิต สามารถช่วยมนุษย์คิดในด้านต่างๆ ในทศวรรษ 1990 และช่วงต้นทศวรรษที่ 21 ปัญญาประดิษฐ์ประสบความสำเร็จอย่างสูง ปัญญาประดิษฐ์ แบ่งออกเป็น 4 ประเภท คือ ระบบที่คิดเหมือนมนุษย์ ระบบที่กระทำเหมือนมนุษย์ ระบบที่คิดอย่างมีเหตุผล ระบบที่กระทำอย่างมีเหตุผล ปัญญาประดิษฐ์เป็นความสามารถทางซอฟต์แวร์ระดับสูงของเมคคาทรอนิกส์ ทำหน้าที่เป็นสมองเพื่อควบคุมการทำงานประมวลผล คิดวิเคราะห์เพื่อเชื่อมโยงกับทางฮาร์ดแวร์ที่เปรียบเสมือนร่างกายในระบบอัจฉริยะ ซึ่งมีกลไกที่สามารถทำงานด้วยตนเองโดยอัตโนมัติตามความต้องการที่กำหนดไว้ได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำ