Data Science and Engineering Center, KKU.

Data Science and Engineering Center, KKU. Data Science and Engineering Center (DSEC) at Khon Kaen University focuses on two aspects of big data research: data science and data engineering.

ศูนย์วิทยาการและวิศวกรรมข้อมูล (Data Science and Engineering Center : DSEC) เป็นหน่วยงานภายในสังกัดของคณะวิศวกรรมศาสตร์ มหาวิทยาลัยขอนแก่น ประเภทหน่วยงานที่จัดตั้งตามภาระกิจเฉพาะหรือตามยุทธศาสตร์ มีพันธกิจในการวิจัยและถ่ายทอดเทคโนโลยี สนับสนุนการวิจัย และ การบริการวิชาการ ด้าน
- วิทยาการข้อมูล (Data science)
- วิศวกรรมข้อมูล (Data Engineering)
- วิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data Analytics)
-

การทำเหมืองข้อมูลและการค้นหาความรู้ในฐานข้อมูล (Data mining and Knowledge Discovery in Databases)
- ภาพนิทัศน์ข้อมูล (Data Visualization)
- ปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence: AI)
- การเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning)
- การเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning)
- การประมวลภาษาธรรมชาติ (Natural Language Processing : NLP)
- การเชื่อมต่อของสรรพสิ่ง (Internet of Things: IoT)
- ธุรกิจอัจฉริยะ (Business Intelligence - BI)
- โรงงานอัจฉริยะ (Smart Factory)
- การเกษตรอัจฉริยะ (Smart Farm)
- การแพทย์อัจฉริยะ (Smart Healthcare)
- เมืองอัจฉริยะ (Smart City)

08/11/2025

Data Visualization Cheatsheet 🔥
Follow Ez Tech for Daily useful posts

07/11/2025

🧠 สรุป Infographic: “ChatGPT Prompting Frameworks” — สูตรเขียนคำสั่งให้ ChatGPT เข้าใจและตอบได้ตรงจุดกว่าเดิม!

ภาพนี้แสดง 5 โครงสร้าง (Framework) ที่ช่วยให้เราสร้างคำสั่ง (Prompt) แบบมืออาชีพ เพื่อให้ ChatGPT เข้าใจ “บทบาท เป้าหมาย และผลลัพธ์” ที่ต้องการได้ชัดเจน ✅

⸻

🔹 1️⃣ R–T–F (Role – Task – Format)

💬 ใช้เมื่อคุณต้องการ “ให้ ChatGPT ทำงานแทนบทบาทเฉพาะ”
ตัวอย่าง:
“Act as a Facebook Ad Marketer. Create a campaign to promote a fitness brand. Show as storyboard.”

🔧 โครงสร้าง:
• Role: บทบาท (Act as a Marketer, Teacher, Analyst)
• Task: งานที่ให้ทำ (เขียน, วิเคราะห์, ออกแบบ)
• Format: รูปแบบคำตอบ (ตาราง, bullet point, script)

👥 เหมาะกับ: นักการตลาด, ครีเอเตอร์, คนเขียนคอนเทนต์

⸻

🔹 2️⃣ T–A–G (Task – Action – Goal)

🎯 เหมาะสำหรับตั้งเป้าหมายและขอแผนการทำงาน
ตัวอย่าง:
“Evaluate team performance → Assess strengths/weaknesses → Goal: Improve satisfaction score.”

🔧 โครงสร้าง:
• Task: งานหลัก
• Action: สิ่งที่ต้องทำ
• Goal: เป้าหมายสุดท้าย

👥 เหมาะกับ: หัวหน้าทีม, Project Manager, HR

⸻

🔹 3️⃣ B–A–B (Before – After – Bridge)

🪜 ใช้เมื่อต้องการให้ ChatGPT วาง “แผนจากปัญหาสู่ผลลัพธ์”
ตัวอย่าง:
“Before: SEO ranking is low → After: Top 10 in 90 days → Bridge: Give a plan.”

🔧 โครงสร้าง:
• Before: สถานการณ์ปัจจุบัน
• After: เป้าหมายที่ต้องการ
• Bridge: แนวทางหรือขั้นตอนเพื่อไปถึงเป้าหมาย

👥 เหมาะกับ: นักวางกลยุทธ์, นักพัฒนาเว็บไซต์, ผู้บริหาร

⸻

🔹 4️⃣ C–A–R–E (Context – Action – Result – Example)

💼 ใช้สำหรับเขียนคอนเทนต์หรือเคสตัวอย่างเชิงลึก
ตัวอย่าง:
“Context: Launch eco-friendly clothes → Action: Create ad campaign → Result: Highlight sustainability → Example: Patagonia campaign.”

👥 เหมาะกับ: นักสื่อสารองค์กร, นักเขียนโฆษณา, ทีมแบรนด์

⸻

🔹 5️⃣ R–I–S–E (Role – Input – Steps – Expectation)

🚀 ใช้เมื่อคุณต้องการ “ให้ ChatGPT วางแผนเป็นขั้นตอน”
ตัวอย่าง:
“Role: Content Strategist → Input: Audience data → Steps: Identify key topics → Expectation: Boost blog traffic 40%.”

👥 เหมาะกับ: นักกลยุทธ์, นักวิเคราะห์ข้อมูล, ผู้จัดการโครงการ

⸻

💬 สรุปสั้นที่สุด:

“เขียน Prompt ให้มีโครงสร้าง = ChatGPT เข้าใจเราเหมือนเพื่อนร่วมทีมมืออาชีพ 🤝
Framework ที่ดีช่วยให้ได้คำตอบเร็วกว่า ชัดกว่า และใช้งานได้จริง!” 🚀

⸻

07/11/2025

📊 กราฟสำคัญ 11 แบบที่คนทำ Data Science ต้องรู้!

อินโฟกราฟิกนี้รวมกราฟที่ใช้บ่อยในการวิเคราะห์ข้อมูลและประเมินโมเดล เหมาะกับ 👇

🧑‍💻 นักวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analyst)
🤖 นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล (Data Scientist)
📈 คนเริ่มต้นสาย Machine Learning และ AI

⸻

🔹 1. KS Plot (Kolmogorov–Smirnov Plot)

ใช้ดูความแตกต่างระหว่าง “การกระจายของค่าคาดการณ์” กับ “ค่าจริง”
➡️ ถ้าเส้นห่างกันมาก แปลว่าโมเดลจำแนกกลุ่มได้ดี

⸻

🔹 2. SHAP Plot

อธิบายว่า “ตัวแปรไหนมีผลมากที่สุดต่อผลลัพธ์ของโมเดล”
➡️ ช่วยให้เข้าใจการตัดสินใจของ AI (Explainable AI)

⸻

🔹 3. ROC Curve (Receiver Operating Characteristic Curve)

ใช้ดูประสิทธิภาพโมเดลจำแนก (Classification)
➡️ ค่า AUC (พื้นที่ใต้กราฟ) ยิ่งมาก ยิ่งดี

⸻

🔹 4. QQ Plot (Quantile-Quantile Plot)

ใช้ตรวจสอบว่า “ข้อมูลกระจายตามปกติหรือไม่”
➡️ ถ้าจุดเรียงตามเส้นตรง แปลว่าใกล้เคียงการกระจายปกติ

⸻

🔹 5. Cumulative Explained Variance

ใช้ใน PCA (การลดมิติ) เพื่อดูว่าใช้กี่ตัวแปรถึงจะอธิบายข้อมูลได้มากพอ
➡️ จุดที่เส้นเริ่มราบ คือจำนวนมิติที่เหมาะสม

⸻

🔹 6. Elbow Curve

ใช้หาจำนวนกลุ่ม (Clusters) ที่เหมาะสม เช่น ใน K-Means
➡️ จุดหักของกราฟ = จำนวนคลัสเตอร์ที่ดีสุด

⸻

🔹 7. Silhouette Curve

ใช้ประเมินคุณภาพของการจัดกลุ่ม (Clustering)
➡️ ค่าเฉลี่ยสูง = การจัดกลุ่มมีความชัดเจนดี

⸻

🔹 8. Gini Impurity vs Entropy

ใช้ใน Decision Tree เพื่อวัดความ “บริสุทธิ์” ของข้อมูลในแต่ละโหนด
➡️ ยิ่งค่าต่ำ ยิ่งแบ่งกลุ่มได้ดี

⸻

🔹 9. Bias-Variance Tradeoff

แสดงความสมดุลระหว่าง “ความแม่นยำ” กับ “ความยืดหยุ่น” ของโมเดล
➡️ จุดที่ Error รวมต่ำสุดคือโมเดลที่ดีที่สุด

⸻

🔹 10. Partial Dependency Plot (PDP)

ใช้ดูว่า “แต่ละตัวแปรมีผลต่อผลลัพธ์ยังไง”
➡️ ช่วยทำความเข้าใจความสัมพันธ์แบบเชิงเส้นหรือไม่เชิงเส้น

⸻

🔹 11. Precision-Recall Plot

ใช้ประเมินโมเดลในกรณีที่ข้อมูลไม่สมดุล (เช่น Fraud Detection)
➡️ ยิ่งค่า Precision และ Recall สูง โมเดลยิ่งดี

⸻

💬 สรุปสั้นที่สุด:

“11 กราฟนี้คือเครื่องมือสำคัญของสาย Data —
ช่วยให้เข้าใจข้อมูล ลองโมเดล และสื่อสารผลได้ชัดเจน 🎯📈”

⸻

07/11/2025

Top 16 Agentic AI Terms https://amzn.to/4mlbsDA

Agentic AI isn’t just a buzzword — it’s a shift.
From reasoning and planning to autonomy and collaboration, these are the key concepts shaping how AI systems think, act, and work together.

Here’s your cheat sheet:
- Agentic AI
- LLMs
- Autonomous Agents
- Multi-Agent Systems
- MCP (Model Context Protocol)
- RAG (Retrieval-Augmented Generation)
- A2A (Agent-to-Agent Protocol)
- Tool Use Agents
- Action Orchestration
- Memory-Augmented Agents
- Reasoning & Planning Agents
- Autonomous Decision Making
- Human-in-the-Loop
- Agent Framework
- Guardrails
- Tool Calling

We’re entering the era where AI doesn’t just respond it reasons, collaborates, and acts.

If you work in AI, product, or data, it’s time to get fluent in this new language.

31/10/2025

🚀 Your Ultimate Guide to Becoming an AI/ML Expert

Start small. Build strong. Advance to mastery.
Here’s your complete roadmap 👇

🔹 Beginner Level
→ Python Programming Basics
• Syntax, loops, data types, operators
• Functions, file handling, input/output
→ Data Science Introduction
• EDA, data types, visualization, statistics
→ Machine Learning Foundations
• Regression, classification, clustering
• Feature engineering, model evaluation
→ Essential Python Libraries
• NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn
→ Hands-on Projects
• Linear regression, decision tree, dataset analysis

🔹 Intermediate Level
→ Advanced ML Algorithms
• Random Forests, Gradient Boosting, SVM, Reinforcement Learning
→ Deep Learning
• ANN, CNN, RNN, Transfer Learning
→ NLP
• Text preprocessing, tokenization, sentiment analysis, NER
→ Unsupervised Learning
• K-Means, PCA, t-SNE, anomaly detection
→ Big Data
• Hadoop, Apache Spark, MLlib

🔹 Expert Level
→ Advanced Deep Learning
• GANs, Autoencoders, Sequence Models
• Q-Learning, Policy Gradients
→ Model Optimization
• Grid Search, Dropout, Bayesian Optimization
→ NLP Mastery
• Text Summarization, Translation, Transformers (BERT, GPT)
→ Time Series Analysis
• ARIMA, Prophet, LSTM
→ Real-World Applications
• ML deployment, scalability, retraining, ethical AI

🎓 Level up with free AI/ML courses:
→ https://programmingvalley.com/course/machine-learning-specialization/
→ https://programmingvalley.com/course/deep-learning-specialization/
→ https://programmingvalley.com/course/ai-for-everyone/

31/10/2025

Free Course on AI Agents: https://www.analyticsvidhya.com/courses/learning-path/ai-agents-learning-path/?utm_source=social&utm_medium=facebook]

🚀 8 Types of AI Agents You Should Know

AI agents are evolving beyond just text generation. Different architectures are being designed to specialize in reasoning, perception, action, and abstraction. Here’s a quick breakdown:

1️⃣ GPTs – general-purpose text generators, great for fluency and versatility.
2️⃣ MoE (Mixture of Experts) – route tasks to specialized subnetworks for efficiency.
3️⃣ Large Reasoning Models – optimized for multi-step logical reasoning.
4️⃣ Vision-Language Models – bridge perception and language for multimodal tasks.
5️⃣ Small Language Models – lightweight, cost-efficient agents for edge deployment.
6️⃣ Large Action Models – built to execute code, call APIs, and perform tasks autonomously.
7️⃣ Hierarchical Language Models – break problems into sub-tasks, enabling long-horizon planning.
8️⃣ Large Concept Models – capture abstract, high-level knowledge for generalization.
🔍 What this really shows is that “AI agents” are no longer a monolithic idea. They’re evolving into a system of complementary architectures—each optimized for a different layer of intelligence.

Which of these excites you the most?

09/09/2025

📌 สรุป Infographic: A Guide to Data Science Roles & Collaboration

อินโฟกราฟิกนี้อธิบายบทบาทหลักของ Data Engineer, Data Scientist และ Business Stakeholders รวมถึงทักษะที่ต้องมีและจุดที่ทำงานร่วมกัน

⸻

🛠️ Data Engineer – ผู้สร้างระบบจัดการข้อมูล

Core Skills:
• Data Ingest (ดึงข้อมูลเข้าระบบ)
• Database Systems (ฐานข้อมูล)
• Hadoop Ecosystem (ระบบ Big Data)
• Data APIs (เชื่อมต่อข้อมูล)
• Data Warehousing (คลังข้อมูล)
• Data Modelling (ออกแบบโครงสร้างข้อมูล)

หน้าที่หลัก:
• เตรียมและจัดการข้อมูลให้พร้อมใช้งาน
• สร้างระบบเก็บข้อมูลที่เสถียรและปลอดภัย

⸻

🤖 Data Scientist – ผู้วิเคราะห์และสร้างโมเดล

Core Skills:
• Python, R (ภาษาเขียนโปรแกรม)
• Distributed Computing (การประมวลผลกระจาย)
• Machine & Deep Learning (การเรียนรู้ของเครื่อง)
• Maths & Statistics (คณิตศาสตร์และสถิติ)
• Predictive Modelling (การสร้างโมเดลทำนาย)
• Storytelling & Visualization (เล่าเรื่องด้วยข้อมูลและการทำ Visualization)

หน้าที่หลัก:
• วิเคราะห์ข้อมูลและสร้างโมเดลเพื่อแก้ปัญหา
• แปลงข้อมูลเป็นข้อมูลเชิงลึกที่ใช้งานได้จริง

⸻

💼 Business Stakeholders – ผู้ใช้ข้อมูลตัดสินใจธุรกิจ

Core Skills:
• Critical Thinking (คิดเชิงวิพากษ์)
• Business Intelligence (การวิเคราะห์ธุรกิจ)
• Communicate Findings (สื่อสารผลลัพธ์)
• Data Stewardship (การดูแลข้อมูล)
• Maths & Statistics (พื้นฐานสถิติ)
• Storytelling & Visualization (เล่าเรื่องด้วยข้อมูลให้เข้าใจง่าย)

หน้าที่หลัก:
• ใช้ข้อมูลประกอบการตัดสินใจ
• เชื่อมโยงข้อมูลกับกลยุทธ์และเป้าหมายธุรกิจ

⸻

🤝 จุดร่วมกันของทุกฝ่าย
• Analysis (การวิเคราะห์)
• Programming (เขียนโค้ด)
• Big Data (การจัดการข้อมูลขนาดใหญ่)
• Hypothesis Development (ตั้งสมมติฐาน)
• Monetization (สร้างคุณค่าจากข้อมูล)
• Governance (กำกับดูแลข้อมูล)
• Journey Map, Value Streams, Personas, Storyboards
• Deployment & Integration (การนำระบบไปใช้จริง)

⸻

🎯 เหมาะกับใคร?
• ✅ ผู้ที่อยากเข้าใจบทบาท Data Engineer vs Data Scientist
• ✅ นักศึกษา/คนทำงานที่สนใจด้าน Data Science และ Analytics
• ✅ ผู้บริหาร/เจ้าของธุรกิจที่อยากรู้ว่า ทีมข้อมูลแต่ละฝ่ายทำอะไร และทำงานร่วมกันอย่างไร

⸻

✅ สรุปสั้นที่สุด:
Data Engineer สร้างระบบ → Data Scientist วิเคราะห์และสร้างโมเดล → Business Stakeholders ใช้ข้อมูลตัดสินใจ 🧑‍💻📊💼

ที่อยู่

คณะวิศวกรรมศาสตร์
Khon Kaen District
40002

เบอร์โทรศัพท์

+66994625299

เว็บไซต์

แจ้งเตือน

รับทราบข่าวสารและโปรโมชั่นของ Data Science and Engineering Center, KKU.ผ่านทางอีเมล์ของคุณ เราจะเก็บข้อมูลของคุณเป็นความลับ คุณสามารถกดยกเลิกการติดตามได้ตลอดเวลา

ติดต่อ โรงเรียนนี้

ส่งข้อความของคุณถึง Data Science and Engineering Center, KKU.:

ทางลัด

แชร์

ประเภท