Data Journey

16/10/2021

วันนี้ลองไปเรียน marketing for entrepreneurs มา หลักสูตรใหม่ของ SET คอร์สสั้นๆ ฟังเพลินๆ นะครับ…

ขอคิดสำคัญเลยคือ การตลาดต้องเริ่มจากลูกค้า …โดยการเข้าใจลูกค้าเช่น มีปัญหาอะไร ชอบอะไร ..ไม่ช่ายเริ่มจากสิ่งที่เราอยากขาย 🏷👩‍💼🧑‍💼

การใช้ data analytic เองก็เป็นเครื่องสำคัญในการทำให้เราวิเคราะห์ลูกค้าได้ เช่นการทำ maket research, sentiment analysis และอื่นๆอีกมากมาย

การตลาดไม่ใช่เพียงการขายให้ได้มากๆ หรือการทำโปรโมชัน รู้จักวิธีคิดแบบนักการตลาด การวางกลยุทธ์และองค์ปร...

18/09/2021

สำหรับคนที่กำลังเริ่มศึกษา machine learning นะครับ decision flow นี้ให้ภาพที่ดีว่าในแต่ละสถานการณ์ต่างๆ การใช้ machine learning แบบไหนถึงจะเหมาะ และจะเห็นว่าในบางสถานการณ์ก็ไม่เหมาะในการทำ machine learning เหมือนกัน

Credit: Thomas Malone, MIT Sloan

26/07/2021

ทำไมต้อง 10X Learning?

โลกทุกวันนี้มีองค์ความรู้ใหม่เกิดขึ้นตลอดเวลา ไม่ว่าจะเป็นเทคนิคการวิเคราะห์ข้อมูล โปรแกรมเทคโนโลยีใหม่ หรือเรื่องอื่น ๆ อีกมากมาย ทำอย่างไรที่จะทำให้เราตามทันโลกปัจจุบัน และโลกอนาคต ด้วยเวลาของเราทุกคนที่จำกัดแค่ 24 ชั่วโมงต่อวัน ดังนั้นวันนี้ Data Journey จึงนำหลักการที่จะช่วยให้เราเกิดการเรียนรู้แบบมีประสิทธิภาพแบบคูณสิบ หรือ 10X Learning มาเล่าให้ฟังกัน

สามารถอ่านบทความฉบับเต็มได้ที่
https://datajourneythailand.com/2021/07/25/10x-learning-the-series/

11/07/2021

ในปัจจุบันหลายคนเริ่มสนใจ Data Analytics ไม่ว่าจะเพื่อสำหรับการหางานในสายอาชีพใหม่หรือ การนำศาสตร์ด้านนี้มาประยุกต์พัฒนางานในสายอาชีพเดิม

คอร์สหนึ่งที่เรา Data Journey แนะนำสำหรับผู้ที่เริ่มต้นสนใจอยากเรียนรู้ด้าน Data คือคอร์ส Google Data Analytics Professional Certificate ของ Google ในเว็บ Coursera

Data Journey มีสรุปเนื้อหาที่เรียนส่วนหนึ่ง และเหตุผลที่แนะนำคอร์สนี้ด้านล่างค่ะ

ในปัจจุบันหลายคนเริ่มสนใจ Data Analytics สำหรับการมองหางานในสายอาชีพใหม่หรือ การนำศาสตร์ด้านนี้มาพัฒนางานในสายอ....

10/07/2021

ในอดีตการเลือกตัวอย่างแบบสุ่มเป็นที่นิยมใช้กันอย่างแพร่หลายในการตรวจสอบภายใน และการตรวจสอบบัญชี ทั้งการตรวจสอบประสิทธิภาพในการควบคุมภายใน หรือการตรวจสอบเนื้อหาสาระ

แต่ในปัจจุบัน การตรวจสอบแบบเน้นความเสี่ยง (Risk-based approach) ถูกนำมาใช้กันอย่างแพร่หลายมากขึ้นในเรื่องต่างๆ

ในอนาคตเราจะเห็นการนำศาสตร์ด้าน Data science และ Machine learning มาใช้มากขึ้น ตั้งแต่ขั้นตอนการประเมินความเสี่ยง กำหนดแผนการตรวจสอบ จนกระทั้งการตรวจสอบเพื่อหารายการผิดปกติ (Anomaly detection)

นอกจากนี้ปัจจุบันเทคโนโลยีที่ทันสมัยขึ้น ทำให้งานตรวจสอบได้ความเชื่อมั่นมากขึ้น และรวดเร็วขึ้น แต่ประเด็นสำคัญคือ จะทำอย่างไรให้ตัวเรา หรือพนักงานในบริษัท ปรับตัวให้เข้าใจศาสตร์ด้าน Data science และตามทันเทคโนโลยี โดยเฉพาะอย่างยิ่งการสร้าง Growth mindset และ Critical thinking

อ่านบทความฉบับเต็มได้ในเว็บ https://datajourneythailand.wordpress.com/

ในอดีตการตรวจสอบภายใน หรือตรวจสอบบัญชี การเลือกตัวอย่างแบบสุ่ม (manual sampling) เป็นสิ่งที่นิยมใช้กันอย่างแพร่หลา...

04/07/2021

วันนี้ขอมาแชร์เรื่องราวของห้องเรียนห้องหนึ่งที่มีชื่อว่า BOTNOI Data Science Essential หรือ DSE รุ่นที่ 3

ห้องเรียนนี้เองเป็นหนึ่งในแรงบรรดาลใจ ที่ทำให้ผมมาเริ่มทำเพจนี้ ห้องเรียนนี้สอนตั้งแต่ Data Analytics Machine Learning Prediction model Anomaly & Fraud detection และศาสตร์ด้าน Data Science อื่นๆ เนื้อหาที่เรียน ไม่ง่ายหรือยากจนเกินไป มีทั้งทฤษฎีและเขียนโค้ด แถมยังมีถึง 4 โปรเจค ที่ได้ทำร่วมกับเพื่อนหลากหลายทักษะ ตั้งแต่สาย Business จน Developer

ถึงแม้ทั้ง 4 โปรเจค กลุ่มผมยังไม่เคยได้แชมป์มาก่อน (ได้แต่รองแชมป์สามสมัยติด 555+) แต่เป็นประสบการณ์ที่มีคุณค่ามาก เพราะนอกจากจะได้เรียนรู้จากห้องเรียนและโปรเจคที่ทำแล้ว เรายังได้เรียนรู้และแลกเปลี่ยนองค์ความรู้จากเพื่อนๆในรุ่นกลุ่มอื่นอีกด้วย เพื่อนๆเก่งกันมากๆครับ

บทเรียนที่สำคัญ
🔑 ทุกครั้งที่เราจะทำอะไรซักอย่าง เราต้องตั้งเป้าหมายเสมอว่าเราจะต้องทำมันให้ดีที่สุด เพราะเมื่อเป้าหมายเราอยู่สูงเท่าไร วิธีการมอง การคิด และการกระทำของเราจะแตกต่างออกไป เมื่อเทียบกับการไม่มีเป้าหมายที่ชัดเจน ส่งผลให้เกิดผลลัพธ์ที่แตกต่าง
🔑 ทุกครั้งที่ผลออกมา แม้เราจะผิดหวัง แต่สิ่งที่สำคัญกว่านั้นคือ เราต้องรู้ว่าอะไรคือข้อผิดพลาด และรู้ว่าจะต้องพัฒนาอย่างไร ดังนั้น feedback เป็นสิ่งที่มีคุณค่ามากสำหรับการพัฒนา
🔑 ถ้าตั้งใจจะทำอะไรแล้ว เราต้องทุ่มเท กับมันถึงจะไม่เสียใจภายหลัง
🔑 แม้เราจะมีความสามารถขนาดไหน ถ้าอยากได้ผลลัพธ์ที่ดีกว่า เราต้องทำงานเป็นทีม และการใช้คนที่เหมาะกับงานก็เป็น key success factor
🔑 Data Science เป็นเรื่องใกล้ตัวมากๆ ถ้าเรารู้จัก และเข้าใจมัน มี opportunities อีกมากที่รอให้เราพัฒนา

ในโปรเจคสุดท้ายที่ทำงานกลุ่มร่วมกับเพื่อนๆในการสร้าง chatbot และผสมผสานศาสตร์ Data Science เข้ามา และได้ร่วม pitching กับเพื่อนๆ จนสุดท้ายคว้ารางวัลที่ 2 ได้เงินรางวัลกลับมาอีก 20,000 บาท นอกจากจะได้เงินรางวัลเป็นค่าขนมแล้ว ความรู้ที่ได้รับจากคลาสนี้มีมูลค่ามากกว่าเงินรางวัลหลายเท่านัก ขอบคุณมิตรภาพของเพื่อนๆ รวมถึงเหล่าอาจารย์ และทีมงานของ Botnoi

คลาสนี้เป็นจุดเริ่มต้นที่ดีของการยกระดับการวิเคราะห์ข้อมูลแบบเดิมผ่านศาสตร์ที่ชื่อว่า Data Science ถ้าสนใจสามารถ inbox หรือ comment มาได้ ยินดีเล่าประสบการณ์ตรงให้ฟังครับ 😊

ขอแชร์ link video final pitching ใน comment ข้างล่างครับ ของผมกลุ่มน้อง BITE เริ่ม present เวลา 2.00.45 (ประมาณ 12 นาที)

30/06/2021

เพิ่งจบ FY ของบริษัทไป ต้องบอกว่าเป็นปีที่มี Learning curve อย่างมากโดยเฉพาะเรื่อง Data analytics Data science และ Technology

ถอดบทเรียนที่สำคัญจาก Learning journey

✏️ ถ้าเราเรียนรู้อย่างไม่หยุดนิ่ง และมี passion กับสิ่งที่ทำ เราจะเป็นคนที่แตกต่าง
✏️ ความสำเร็จของการเรียนไม่ใช่อยู่ที่จำนวน certficate ที่ได้ แต่เป็นการนำสิ่งที่เรียนไปประยุกต์ใช้
✏️ ยิ่งเรียนมากยิ่งต้องหาวิธีเชื่อมโยงกันให้ได้ ต้องประเมินว่าองค์ความรู้ไหนควรถูก replace อันไหนควรต่อยอด
✏️ เทคโนโลยี ไม่ได้เป็นเรื่องของคนด้าน IT อีกต่อไป มันเริ่มขยับมาใกล้ตัวเราเรื่อยๆ ดังนั้นต้องเข้าใจ และใช้มันให้เป็น
✏️ องค์ความรู้ มีการ update อยู่เสมอ เราต้อง stay relevant with new trend โดยเฉพาะด้านที่เกี่ยวข้องกับงานที่เราทำ
✏️ เราสามารถสร้าง Learning journey ได้โดยมองว่าเราสนใจเรื่องไหน และเริ่มสร้าง back log ของสิ่งที่อยากเรียน..หลังจากนั้นก็ทำตามเป้าหมายที่ตั้งไว้
✏️ การลงทุนกับการเรียน เป็นการลงทุนที่ไม่มีวันขาดทุน...Let’s invest!!

Certificate ทั้งหมดที่ได้ร่ำเรียนมาตลอด 1 ปีเต็มของ admin

1. Data Science Essential
2. Google Data Analytics
3. Alteryx Designer Core
4. Celonis - Celosphere Certificate
5. Udacity - Data and Analytic
6. Udacity - Business Analytics
7. Udacity - Artificial Intelligence: Machine Learning
8. Udacity - RPA Developer with Uipath
9. Worldbank - Training Workshop for sustainable external review providers
10. GRC Professional (GRCP)
11. GRC Auditor (GRCA)
12. COSO Enterprise Risk Management

ขอเป็นกำลังใจให้คนที่กำลังเรียน upskilling โดยเฉพาะช่วงโควิดแบบนี้

เดี๋ยวโพสหน้าจะมารีวิวมาคอร์สเรียนที่น่าสนใจสำหรับคนที่สนใจด้าน Data

ใครมี learning journey อย่างไรกันบ้างแชร์ใน comment ได้เลย😊

28/06/2021

The critical starting point for data analytic are identifying root cause. The 3 Whys approach are the effective approach for us to know what is really the root cause of the problem.

Many times, people just stop asking questions when get the first answer from whom you talk with. So, you might experience that the recommendation from you are not relevant to them since the real root case are not identified at the beginning.

Try to ask at least 3 whys before you think that answer is root clause!

26/06/2021

Start the first post with 6 steps for the data analytic pipeline!