ในวิชา "วิทยาการคำนวณ" ระดับชั้น ม. 5
ได้ดึงวิชา data science (วิทยาศาสตร์ข้อมูล)
มาปูพื้นฐานให้เด็กๆ ได้เรียนกันแล้ว นับว่าเป็นโชคดี
เพราะวิชาพวกนี้เป็นของสูง กว่าจะสัมผัสก็คงตอนป.ตรี โท เอก
...Continue ReadingIn the subject of ′′ Calculation Theology ′′ class. 5
Pulled data science (data science)
Let's master the foundation for kids to learn. It's considered lucky.
Because these subjects are high to touch. It's probably in the middle of the year. Tri To Aek
Which I will review the content to read roughly. The content is divided into 4 chapters.
.
👉 ++++ Chapter 1-Information is valuable +++++
.
Data science in the textbook. Used by Thai name as ′′ Information Science ′′
This chapter will mention Big Data or big data with lots of valuable information.
And so much role in this 4.0 s both public and private sector.
.
If you can't imagine when you played Google search network, you'll find a lot of information that you can use in our business. This is why data science plays a very important role.
.
It's not surprising that it makes the Data Scientist s' career (British name data scientist) play the most important role and charming and interesting profession of the 21th century.
.
Data science, if in the book, he defines it
′′ Study of the process, method or technique to process enormous amounts of data to process to obtain knowledge, understand phenomena, or interpret prediction or prediction, find out patterns or trends from information.
and can be analysed to advise the right choice or take decision for maximum benefit
.
For Data science work, he will have the following steps.
- Questioning my own interest.
- Collect information.
- Data Survey
- Data Analysis (analyze the data)
- Communication and Results Visualization (Communicate and visualize the results)
.
🤔 Also he talks about design thinking... but what is it?
Must say the job of a data scientist
It doesn't end just taking the data we analyzed.
Let's show people how to understand.
.
The application design process is still required.
To use data from our analytics
The word design thinking is the idea. The more good designer it is.
Which Data Scientists Should Have To Design Final Applications
Will meet user demand
.
👉 ++++ Chapter 2 Collection and Exploration +++++
.
This chapter is just going to base.
2.1 Collection of data
In this chapter, I will talk about information that is a virtual thing.
We need to use this internet.
2.2 Data preparation (data preparation)
Content will be available.
- Data Cleaning (data cleansing)
- Data Transformation (data transformation)
In the university. 5 is not much but if in college level, you will find advanced technique like PCA.
- Info Link (combining data)
2.3 Data Exploration (data exploration)
Speaking of using graphs, let's explore the information e
Histogram graph. Box plot diagram (box plot). Distributed diagram (scatter plot)
With an example of programming, pulls out the plot to graph from csv (or xls) file.
2.4 Personal Information
For this topic, if a data scientist is implementing personal data, it must be kept secret.
.
Where the issues of personal information are now available. Personal Data Protection is Done
.
.
👉 ++++ Chapter 3 Data Analysis ++++
.
Divided into 2 parts:
.
3.1 descriptive analysis (descriptive analytics)
Analyzing using the numbers we've studied since
- Proportion or percentage
- Medium measurement of data, average, popular base.
Correlation (Correlation) relationship with programming is easy.
.
.
3.2 predictive analysis (predictive analytics)
.
- numeric prediction is discussed. (numeric prediction)
- Speaking of technique linear regression, a straight line equation that will predict future information.
Including sum of squared errors
Let's see if the straight line graph is fit with the information. (with programming samples)
- Finally mentioned K-NN (K-Nearest Neighbors: K-NN) is the closest way to finding K-N-Neighborhood for classification (Category)
*** Note *****
linear regression กับ K-NN
This is also an algorithm. One of the machine learning (machine learning, one branch of AI)
Kids in the middle of the day, I get to study.
.
.
👉 +++ Chapter 4 Making information pictured and communicating with information +++
.
This chapter doesn't matter much. Think about the scientist after analyzing what data is done. The end is showing it to other people by doing data visualization. (Better summoning)
.
In contents, it's for example using a stick chart, line chart, circular chart, distribution plan.
.
The last thing I can't do is tell a story from information (data story telling) with a message. Be careful when you present information.
.
.
.
*** this note ***
😗 Program language which textbooks mentioned and for example.
It's also python and R language
.
For R language, many people may not be familiar.
The IT graduate may be more familiar with Python.
But anyone from the record line will surely be familiar.
Because R language is very popular in statistical line
And it can be used in data science. Easy and popular. Python
.
But if people from data science move to another line of AI
It's deep learning (deep learning)
Python will be popular with eating.
.
.
#########
😓 Ending. Even I wrote a review myself, I still feel that.
- The university. 5 is it going to be hard? Can a child imagine? What did she do?
- Or was it right that I packed this course into Big Data era?
You can comment.
.
But for sure, both parents and teachers are tired.
Because it's a new content. It's real.
Keep fighting. Thai kids 4.0
.
Note in the review section of the university's textbook. 4 There will be 3 chapters. Read at.
https://www.facebook.com/programmerthai/photos/a.1406027003020480/2403432436613260/?type=3&theater
.
++++++++++++++++++++
Before leaving, let's ask for publicity.
++++++++++++++++++++
Recommend the book ′′ Artificial Intelligence (AI) is not difficult ′′
It can be understood by the number. End of book 1 (Thai language content)
Best seller ranked
In the MEB computer book category.
.
The contents will describe Artificial Intelligence (A) in view of the number. The end.
Without a code of dizzy
With colorful illustrations to see, easy to read.
.
If you are interested, you can order.
👉 https://www.mebmarket.com/web/index.php?action=BookDetails&data=YToyOntzOjc6InVzZXJfaWQiO3M6NzoiMTcyNTQ4MyI7czo3OiJib29rX2lkIjtzOjY6IjEwODI0NiI7fQ&fbclid=IwAR11zxJea0OnJy5tbfIlSxo4UQmsemh_8TuBF0ddjJQzzliMFFoFz1AtTo4
.
Personal like the book. You can see this link.
👉 https://www.dropbox.com/s/fg8l38hc0k9b0md/chapter_example.pdf?dl=0
.
Sorry, paper book. I don't have it yet. Sorry.
.
✍ Written by Thai programmer thai progammerTranslated
同時也有8部Youtube影片,追蹤數超過12萬的網紅prasertcbs,也在其Youtube影片中提到,สาธิตวิธีการสร้างกราฟแสดงการแจกแจงปกติ (normal distribution curve) หลายเส้นพร้อม ๆ กัน เพื่อแสดงให้เห็นถึงผลของข้อมูลที่มี mean และ sd ที่แตกต่างกัน ใ...
「r scatter plot」的推薦目錄:
r scatter plot 在 โปรแกรมเมอร์ไทย Thai programmer Facebook 八卦
วิทยาการคำนวณม.4-5-6 เรียนอะไร? ....โพสต์นี้มีคำตอบ
👉 ม.4 -> ปูพื้นฐานวิทย์คอม ได้แก่ เรียนแนวคิดเชิงคำนวณ, อัลกอริทึม, การทำโครงงาน
👉 ม.5 -> เรียน data science (วิทยาการข้อมูล หรือวิทยาศาสตร์ข้อมูล)
👉 ส่วนม.6 ยังไม่มา รอปีหน้าก่อน -> แว่วๆ ว่าน่าจะมีเนื้อหา AI โผล่มาจ๊ะเอ๋ และหลายๆ เรื่องที่จะมีสอน
.
เรียกว่าดึงสิ่งที่ต้องเรียนรู้ในระดับปริญญาตรีมาปูพื้นฐานให้เด็กๆ ทั่วประเทศกันแหละ
.
*** หมายเหตุ "วิทยาการคำนวณ" มีตั้งแต่ ป.1 ยันถึง ม.6 กำลังทยอยเปิดสอนให้ครบทุกชั้นปี แต่โพสต์นี้ขอรีวิวเฉพาะ ม.4, 5 และ 6
===========
รีวิว ม.4
===========
วิทยาการคำนวณ ม.4 มีจำนวน 3 บท
🔥 +++บทที่ 1 แนวคิดเชิงคำนวณ +++++
บทนี้จะสอนแนวคิดเชิงคำนวณ (Computational Thinking) คืออะไร?
ซึ่งใครไม่รู้จักอาจงงเล็กน้อย ถึงปานกลาง
หรือเกิดคำถามคาใจ เรียนไปใช้ทำอะไรครับคุณครู
.
สำหรับแนวคิดเรื่อง Computational Thinking
(เรียกเป็นภาษาอังกฤษดีกว่า)
มีไว้เพื่อใช้แก้ปัญหาในแวดวง “วิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์” 🤩 🤩
จริงๆ แล้วมันไม่ใช่เรื่องแปลกใหม่แต่อย่างใด
.
ถ้าเราได้นั่งเรียนในระดับมหาวิทยาลัย
หรือได้ฝึกเขียนโปรแกรมไปเรื่อยๆ ก็จะใช้แนวคิดนี้โดยธรรมชาติ
อย่างไม่รู้ตัวอยู่แล้วครับ ไม่ต้องไปเรียนที่ไหน
.
นิยามของ Computational Thinking หรือแนวคิดเชิงคำนวณ
จะประกอบด้วยแนวคิดย่อย 4 อย่างดังนี้
1) Algorithm
2) Decomposition
3) Pattern recognition
4) Abstract thinking
.
หลายละเอียดแต่ละหัวข้อก็ตามนี้
👉 1) Algorithm ชื่อไทย “ขั้นตอนวิธี”
Algorithm คือลำดับขั้นตอนในการแก้ปัญหาหรือการทำงานที่ชัดเจน การคิดค้น อธิบายขั้นตอนวิธีในการแก้ปัญหาต่าง ๆ
.
ถ้าเคยเรียนตอนป.ตรี คงรู้จักคำนี้ดีไม่ต้องอธิบายมาก เช่น
-จะคำนวณหาพื้นที่เส้นรอบวง ต้องมีสเตปคำนวณอย่างไรบ้าง
-จะค้นหาข้อมูลแบบ binary search ต้องมีขั้นตอน 1,2,3 อย่างไรบ้าง
-จะหาเส้นทางที่ใกล้สุดในกราฟ ด้วยวิธี Dijkstra จะมีขั้นตอน 1,2,3 อย่างไรบ้าง
.
👉 2) Decomposition ชื่อไทยคือ “การแยกส่วนประกอบ และการย่อยปัญหา”
.
Decomposition เป็นการพิจารณาเพื่อแบ่งปัญหา หรืองานออกเป็นส่วนย่อย ทำให้สามารถจัดการกับปัญหาหรืองานได้ง่ายขึ้น พูดง่ายๆ เอาปัญหามาแยกย่อยออกเป็นส่วนๆ
.
⌨ ตัวอย่างการนำไปใช้ตอนเขียนโปรแกรม
เช่น การเขียนโปรแกรมแยกเป็นส่วนๆ แยกเป็นแพ็กเกจ แยกเป็นโมดูล
หรือทำระบบเป็น services ย่อยๆ หรือมองเป็น layer เป็นต้น
.
👉 3) Pattern recognition ชื่อไทยคือ “การหารูปแบบ”
.
Pattern recognition เป็นทักษะการหาความสัมพันธ์ที่เกี่ยวข้อง แนวโน้ม และลักษณะทั่วไปของสิ่งต่าง ๆ
.
⌨ ตัวอย่างการนำไปใช้ตอนเขียนโปรแกรม
เมื่อมีการทำงานของโปรแกรมที่หลากหลายแบบ
แต่ทว่ามีรูปแบบที่แน่นอนซ้ำๆ กัน
เราสามารถยุบโค้ดมาอยู่ในฟังก์ชั่นเดียวกันได้หรือไม่
หรือเขียนเป็นโปรแกรมวนลูป ให้อยู่ในลูปเดียวกัน เป็นต้น
.
👉 4) Abstract thinking ชือไทย “การคิดเชิงนามธรรม”
.
Abstract thinking เป็นกระบวนการคัดแยกคุณลักษณะที่สำคัญออกจากรายละเอียดปลีกย่อย ในปัญหา หรืองานที่กำลังพิจารณา เพื่อให้ได้ข้อมูลที่จำเป็นและเพียงพอในการแก้ปัญหา
⌨ ตัวอย่างการนำไปใช้ตอนเขียนโปรแกรม
-ก็เช่นการใช้ฟังก์ชั่น โดยเราแค่รู้รายละเอียดว่าฟังก์ชั่นทำงานอะไร ต้องการ input/ouput อะไร แล้วได้ return อะไรกลับมา ส่วนเนื้อหาไส้ในละเอียดเรามองไม่เห็น
.
🔥 +++++ บทที่ 2 การแก้ปัญหาและขั้นตอนวิธี +++++++
บททนี้เขาจะปูพื้นฐานอัลกอริทึมให้กับเด็กครับ ได้แก่
2.1 การแก้ปัญหาด้วยคอมพิวเตอร์
2.2 สอนให้รู้จักระบุข้อมูล input, ouput และเงื่อนไขของปัญหา
2.3 สอนการนำแนวคิด Computational Thinking มาออกแบบอัลกอริทึม
มี flow chart โผล่มาเล็กน้อย
2.4 สอนเรื่องการทำซ้ำ หรือก็คือสอนให้รู้จักวนลูปนั่นเอง
2.5 สอนอัลกอริทึมได้แก่ การจัดเรียงและค้นหาข้อมูล
ภาษาอังกฤษก็คือ อัลกอริทึมสำหรับ sort & search
.
🤓 สำหรับเรื่อง sort ก็จะมี
- selection sort (ชื่อไทย การจัดเรียงแบบเลือก)
- insertion sort (ชื่อไทย การจัดเรียงแบบแทรก)
.
🤓 สำหรับเรื่อง search ก็จะมี
-sequential search (ชื่อไทย การค้นหาแบบลำดับ)
-binary search (ชื่อไทย การค้นหาแบบทวีภาค)
.
ลืมบอกไป Big-O ตอนเรียนป.ตรี ก็โผล่ออกมาแว็บๆ นิดหน่อย
เด็กอาจสงสัยมันคืออะไร เป็นญาติอะไรกับ Big-C เปล่าเนี่ย
.
🔥 ++++ บทที่ 3 การพัฒนาโครงงาน ++++
บทนี้ถ้าสรุปสั้นๆ ก็สอนให้เด็กเขียนเสนอโครงงาน
หรือก็คือเขียน proposal เหมือนตอนเรียน ป. ตรีแหละครับ
.
ถ้าใครจำไม่ได้ ก็จะประมาณว่า การเขียนโครงงานต้องมี
บทที่ 1 บทนำ
บทที่ 2 หลักการ ทฤษฏี และงานที่เกียวข้อง
บทที่ 3 วิธีการดำเนินงาน
บทที่ 4 การทดลองและผลการทดลอง
บทที่ 5 สรุปผล วิเคราะห์ และข้อเสนอแนะ
.
===========
รีวิว ม.5
===========
ในวิชา "วิทยาการคำนวณ" ระดับชั้น ม. 5
ได้ดึงวิชา data science (วิทยาศาสตร์ข้อมูล)
มาปูพื้นฐานให้เด็กๆ ได้เรียนกันแล้ว นับว่าเป็นโชคดี
เพราะวิชาพวกนี้เป็นของสูง กว่าจะสัมผัสก็คงตอนป.ตรี โท เอก
ซึ่งผมจะรีวิวเนื้อหาให้อ่านคร่าวๆ เนื้อหาแบ่งเป็น 4 บท
.
👉 ++++ บทที่ 1 - ข้อมูลมีคุณค่า +++++
.
Data science ในตำราเรียนใช้ชื่อไทยว่า "วิทยาการข้อมูล"
บทนี้จะกล่าวถึง Big Data หรือข้อมูลขนาดใหญ่ที่มีค่ามากมาย
และมีบทบาทมากในยุค 4.0 นี้ ทั้งภาครัฐและเอกชน
.
ถ้านึกไม่ออกก็นึกถึงเวลาเราเล่นเนตค้นหาใน Google จะพบข้อมูลมากมายมหาศาล ซึ่งเราสามารถนำมาใช้ในธุรกิจเราได้ ก็เพราะเหตุนี้ศาสตร์ด้านข้อมูล จึงมีบทบาทสำคัญอย่างมากอย่างยิ่งยวด
.
จึงไม่น่าแปลกใจที่ทำให้อาชีพนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูล (ชื่ออังกฤษ data scientist) มันมีบทบาทสำคัญ และเป็นอาชีพที่มีเสน่ห์และน่าสนใจที่สุดยุคศตวรรษที่ 21
.
Data science ถ้าตามหนังสือเขาให้นิยามว่า
"เป็นการศึกษาถึงกระบวนการ วิธีการ หรือเทคนิค ในการนำข้อมูลจำนวนมหาศาล มาประมวลผล เพื่อให้ได้องค์ความรู้ เข้าใจปรากฏการณ์หรือตีความ ทำนายหรือพยากรณ์ ค้นหารูปแบบหรือแนวโน้มจากข้อมูล
และสามารถนำมาวิเคราะห์ต่อยอดเพื่อแนะนำทางเลือกที่เหมาะสม หรือใช้ในการตัดสินใจเพื่อประโยชน์สูงสุด"
.
สำหรับงาน Data science เขาจะมีกระบวนตามขั้นตอนดังนี้
- ตั้งคำถามที่ตนเองสนใจ
- เก็บรวบรวมข้อมูล
- การสำรวจข้อมูล
- การวิเคราะห์ข้อมูล (analyze the data)
- การสื่อสารและการทำผลลัพธ์ให้เห็นเป็นภาพ (communicate and visualize the results)
.
🤔 นอกจากนี้เขายังพูดถึง design thinking ...ว่าแต่มันคืออะไร?
ต้องบอกว่างานของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล
มันไม่ได้จบแค่เอาข้อมูลที่เราวิเคราะห์ได้แล้ว
มาโชว์ให้คนอื่นเข้าใจ
.
ยังต้องมีขั้นตอนการออกแบบแอพลิชั่น
ที่ต้องใช้ข้อมูลจากที่เราวิเคราะห์ไปนั่นเอง
ซึ่งคำว่า design thinking มันก็คือความคิดยิ่งนักออกแบบดีๆ นี้เอง
ซึ่งนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลควรมีไว้เพื่อออกแบบแอพลิชั่นขั้นสุดท้าย
จะได้ตอบสนองความต้องการผู้ใช้
.
👉 ++++ บทที่ 2 การเก็บรวบรวมและสำรวจข้อมูล +++++
.
บทนี้ก็แค่จะปูพื้นฐาน
2.1 การเก็บรวบรวมข้อมูล
ในบทนี้จะพูดถึงข้อมูลที่เป็นลักษณะทุติยภูมิ
ที่หาได้เกลื่อนเน็ต และเราต้องการรวบรวมมาใช้งาน
2.2 การเตรียมข้อมูล (data preparation)
เนื้อหาก็จะมี
-การทำความสะอาดข้อมูล (data cleansing)
-การแปลงข้อมูล (data transformation)
ในม.5 ไม่มีอะไรมาก แต่ถ้าในระดับมหาลัยจะเจอเทคนิคขั้นสูง เช่น PCA
-การเชื่อมโยงข้อมูล (combining data)
2.3 การสำรวจข้อมูล (data exploration)
พูดถึงการใช้กราฟมาสำรวจข้อมูล เช่น
กราฟเส้น ฮิสโทแกรม แผนภาพกล่อง (box plot) แผนภาพแบบกระจาย (scatter plot)
พร้อมยกตัวอย่างการเขียนโปรแกรมดึงข้อมูลออกมาพล็อตเป็นกราฟจากไฟล์ csv (หรือ xls)
2.4 ข้อมูลส่วนบุคคล
สำหรับหัวข้อนี้ ถ้านักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจะนำข้อมูลส่วนบุคคลมาใช้งาน ต้องเก็บเป็นความลับ ห้ามหลุด
.
ซึ่งประเด็นข้อมูลส่วนบุคคล ปัจจุบันมีก็มีร่างพรบ. คุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล ออกมาเรียบร้อยแล้ว
.
.
👉 ++++ บทที่ 3 การวิเคราะห์ข้อมูล ++++
.
แบ่งเป็น 2 ส่วน ได้แก่
.
3.1 การวิเคราะห์เชิงพรรณา (descriptive analytics)
เป็นการวิเคราะห์โดยใช้เลขที่เราร่ำเรียนมาตั้งแต่
- การหาสัดส่วนหรือร้อยละ
- การวัดค่ากลางของข้อมูล พวกค่าเฉลี่ย มัธยฐาน ฐานนิยม
- การหาความสัมพันธ์ของชุดข้อมูล (Correlation) พร้อมตัวอย่างการเขียนโปรแกรมให้ดูง่าย
.
.
3.2 การวิเคราะห์เชิงทำนาย (predictive analytics)
.
- มีการพูดถึงการทำนายเชิงตัวเลข (numeric prediction)
- พูดถึงเทคนิคอย่าง linear regression สมการเส้นตรงที่จะเอาไว้ทำนายข้อมูลในอนาคต
รวมทั้งพูดถึงเรื่อง sum of squared errors
ดูว่ากราฟเส้นตรงมันนาบฟิตไปกับข้อมูลหรือยัง (พร้อมตัวอย่างเขียนโปรแกรม)
- สุดท้ายได้กล่าวถึง K-NN (K-Nearest Neighbors: K-NN) เป็นวิธีค้นหาเพื่อนบ้านใกล้เคียงที่สุด K ตัว สำหรับงาน classification (การแบ่งหมวดหมู่)
***หมายเหตุ*****
linear regression กับ K-NN
นี้ก็คืออัลกอริทึมหนึ่งในวิชา machine learning (การเรียนรู้ของเครื่อง สาขาหนึ่งของ AI)
เด็กสมัยเนี่ยได้เรียนแหละนะ
.
.
👉 +++ บทที่ 4 การทำให้ข้อมูลเป็นภาพและสื่อสารด้วยข้อมูล +++
.
บทนี้ไม่อะไรมาก ลองนึกถึงนักวิทยาศาสตร์ หลังวิเคราะห์ข้อมูลอะไรมาเสร็จสรรพ เหลือขั้นสุดท้ายก็คือ การโชว์ให้คนอื่นดูด้วยการทำ data visualization (เรียกทับศัพท์ดีกว่า)
.
ในเนื้อหาก็จะยกตัวอย่างการใช้ แผนภูมิแท่ง,กราฟเส้น, แผนภูมิวงกลม, แผนการกระจาย
.
สุดท้ายที่ขาดไม่ได้ก็คือการเล่าเรื่องจากข้อมูล (data story telling) พร้อมข้อควระวังเวลานำเสนอข้อมูล
.
.
.
***หมายเหตุนี้ ***
😗 ภาษาโปรแกรมที่ตำราเรียน ม.5 กล่าวถึง และยกตัวอย่างมาให้ดู
ก็ได้แก่ python กับภาษา R
.
สำหรับภาษา R หลายคนอาจไม่คุ้น
คนจบไอทีอาจคุ้นกับ python มากกว่า
แต่ใครมาจากสายสถิติจะคุ้นแน่นอน
เพราะภาษา R นิยมมากในสายงานสถิติ
และสามารถนำมาใช้ในงาน data science ได้ง่ายและนิยมไม่แพ้ python
.
แต่ถ้าคนจาก data science จะขยับไปอีกสายหนึ่งของ AI
ก็คือ deep learning (การเรียนรู้เชิงลึก)
python จะนิยมแบบกินขาดครับ
.
===========
รีวิว ม.6
===========
สำหรับม.6 หนังสือยังไม่มา เพราะหลักสูตรจะมาปีหน้า
แต่ถ้าไปอ่านคำอธิบายรายวิชาก็จะได้ตามนี้ (ก็อปปี้มาอีกที)
.
- ศึกษาการใช้เทคโนโลยีในการนำเสนอและแบ่งปันข้อมูลอย่างปลอดภัยและมีจริยธรรม
- การสร้างชิ้นงานและเผยแพร่ผ่านสื่อต่าง ๆ ที่คำนึงถึงจริยธรรม ลิขสิทธิ์ทรัพย์สินทางปัญญา และกฎหมาย
- หลักการของปัญญาประดิษฐ์ และเทคโนโลยีในอนาคต
- กรณีศึกษาเกี่ยวกับนวัตกรรมหรือเทคโนโลยีที่เกี่ยวข้องกับชีวิตประจำวัน
- อาชีพที่เกี่ยวข้องกับงานทางด้านเทคโนโลยีสารสนเทศ
- ตัวอย่างผลกระทบของเทคโนโลยีสารสนเทศ
+++++++++
เขียนโดยโปรแกรมเมอร์ไทย thai programmer
++++++++
อ้างอิง
- วิทยาการคำนวณม.4
- วิทยาการคำนวณม. 5
- http://oho.ipst.ac.th/…/ipst-cs-course-description-M1-M6.pdf
r scatter plot 在 โปรแกรมเมอร์ไทย Thai programmer Facebook 八卦
วิทยาการคำนวณม.4-5-6 เรียนอะไร? ....โพสต์นี้มีคำตอบ
👉 ม.4 -> ปูพื้นฐานวิทย์คอม ได้แก่ เรียนแนวคิดเชิงคำนวณ, อัลกอริทึม, การทำโครงงาน
👉 ม.5 -> เรียน data science (วิทยาการข้อมูล หรือวิทยาศาสตร์ข้อมูล)
👉 ส่วนม.6 ยังไม่มา รอปีหน้าก่อน -> แว่วๆ ว่าน่าจะมีเนื้อหา AI โผล่มาจ๊ะเอ๋ และหลายๆ เรื่องที่จะมีสอน
.
เรียกว่าดึงสิ่งที่ต้องเรียนรู้ในระดับปริญญาตรีมาปูพื้นฐานให้เด็กๆ ทั่วประเทศกันแหละ
.
*** หมายเหตุ "วิทยาการคำนวณ" มีตั้งแต่ ป.1 ยันถึง ม.6 กำลังทยอยเปิดสอนให้ครบทุกชั้นปี แต่โพสต์นี้ขอรีวิวเฉพาะ ม.4, 5 และ 6
===========
รีวิว ม.4
===========
วิทยาการคำนวณ ม.4 มีจำนวน 3 บท
🔥 +++บทที่ 1 แนวคิดเชิงคำนวณ +++++
บทนี้จะสอนแนวคิดเชิงคำนวณ (Computational Thinking) คืออะไร?
ซึ่งใครไม่รู้จักอาจงงเล็กน้อย ถึงปานกลาง
หรือเกิดคำถามคาใจ เรียนไปใช้ทำอะไรครับคุณครู
.
สำหรับแนวคิดเรื่อง Computational Thinking
(เรียกเป็นภาษาอังกฤษดีกว่า)
มีไว้เพื่อใช้แก้ปัญหาในแวดวง “วิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์” 🤩 🤩
จริงๆ แล้วมันไม่ใช่เรื่องแปลกใหม่แต่อย่างใด
.
ถ้าเราได้นั่งเรียนในระดับมหาวิทยาลัย
หรือได้ฝึกเขียนโปรแกรมไปเรื่อยๆ ก็จะใช้แนวคิดนี้โดยธรรมชาติ
อย่างไม่รู้ตัวอยู่แล้วครับ ไม่ต้องไปเรียนที่ไหน
.
นิยามของ Computational Thinking หรือแนวคิดเชิงคำนวณ
จะประกอบด้วยแนวคิดย่อย 4 อย่างดังนี้
1) Algorithm
2) Decomposition
3) Pattern recognition
4) Abstract thinking
.
หลายละเอียดแต่ละหัวข้อก็ตามนี้
👉 1) Algorithm ชื่อไทย “ขั้นตอนวิธี”
Algorithm คือลำดับขั้นตอนในการแก้ปัญหาหรือการทำงานที่ชัดเจน การคิดค้น อธิบายขั้นตอนวิธีในการแก้ปัญหาต่าง ๆ
.
ถ้าเคยเรียนตอนป.ตรี คงรู้จักคำนี้ดีไม่ต้องอธิบายมาก เช่น
-จะคำนวณหาพื้นที่เส้นรอบวง ต้องมีสเตปคำนวณอย่างไรบ้าง
-จะค้นหาข้อมูลแบบ binary search ต้องมีขั้นตอน 1,2,3 อย่างไรบ้าง
-จะหาเส้นทางที่ใกล้สุดในกราฟ ด้วยวิธี Dijkstra จะมีขั้นตอน 1,2,3 อย่างไรบ้าง
.
👉 2) Decomposition ชื่อไทยคือ “การแยกส่วนประกอบ และการย่อยปัญหา”
.
Decomposition เป็นการพิจารณาเพื่อแบ่งปัญหา หรืองานออกเป็นส่วนย่อย ทำให้สามารถจัดการกับปัญหาหรืองานได้ง่ายขึ้น พูดง่ายๆ เอาปัญหามาแยกย่อยออกเป็นส่วนๆ
.
⌨ ตัวอย่างการนำไปใช้ตอนเขียนโปรแกรม
เช่น การเขียนโปรแกรมแยกเป็นส่วนๆ แยกเป็นแพ็กเกจ แยกเป็นโมดูล
หรือทำระบบเป็น services ย่อยๆ หรือมองเป็น layer เป็นต้น
.
👉 3) Pattern recognition ชื่อไทยคือ “การหารูปแบบ”
.
Pattern recognition เป็นทักษะการหาความสัมพันธ์ที่เกี่ยวข้อง แนวโน้ม และลักษณะทั่วไปของสิ่งต่าง ๆ
.
⌨ ตัวอย่างการนำไปใช้ตอนเขียนโปรแกรม
เมื่อมีการทำงานของโปรแกรมที่หลากหลายแบบ
แต่ทว่ามีรูปแบบที่แน่นอนซ้ำๆ กัน
เราสามารถยุบโค้ดมาอยู่ในฟังก์ชั่นเดียวกันได้หรือไม่
หรือเขียนเป็นโปรแกรมวนลูป ให้อยู่ในลูปเดียวกัน เป็นต้น
.
👉 4) Abstract thinking ชือไทย “การคิดเชิงนามธรรม”
.
Abstract thinking เป็นกระบวนการคัดแยกคุณลักษณะที่สำคัญออกจากรายละเอียดปลีกย่อย ในปัญหา หรืองานที่กำลังพิจารณา เพื่อให้ได้ข้อมูลที่จำเป็นและเพียงพอในการแก้ปัญหา
⌨ ตัวอย่างการนำไปใช้ตอนเขียนโปรแกรม
-ก็เช่นการใช้ฟังก์ชั่น โดยเราแค่รู้รายละเอียดว่าฟังก์ชั่นทำงานอะไร ต้องการ input/ouput อะไร แล้วได้ return อะไรกลับมา ส่วนเนื้อหาไส้ในละเอียดเรามองไม่เห็น
.
🔥 +++++ บทที่ 2 การแก้ปัญหาและขั้นตอนวิธี +++++++
บททนี้เขาจะปูพื้นฐานอัลกอริทึมให้กับเด็กครับ ได้แก่
2.1 การแก้ปัญหาด้วยคอมพิวเตอร์
2.2 สอนให้รู้จักระบุข้อมูล input, ouput และเงื่อนไขของปัญหา
2.3 สอนการนำแนวคิด Computational Thinking มาออกแบบอัลกอริทึม
มี flow chart โผล่มาเล็กน้อย
2.4 สอนเรื่องการทำซ้ำ หรือก็คือสอนให้รู้จักวนลูปนั่นเอง
2.5 สอนอัลกอริทึมได้แก่ การจัดเรียงและค้นหาข้อมูล
ภาษาอังกฤษก็คือ อัลกอริทึมสำหรับ sort & search
.
🤓 สำหรับเรื่อง sort ก็จะมี
- selection sort (ชื่อไทย การจัดเรียงแบบเลือก)
- insertion sort (ชื่อไทย การจัดเรียงแบบแทรก)
.
🤓 สำหรับเรื่อง search ก็จะมี
-sequential search (ชื่อไทย การค้นหาแบบลำดับ)
-binary search (ชื่อไทย การค้นหาแบบทวีภาค)
.
ลืมบอกไป Big-O ตอนเรียนป.ตรี ก็โผล่ออกมาแว็บๆ นิดหน่อย
เด็กอาจสงสัยมันคืออะไร เป็นญาติอะไรกับ Big-C เปล่าเนี่ย
.
🔥 ++++ บทที่ 3 การพัฒนาโครงงาน ++++
บทนี้ถ้าสรุปสั้นๆ ก็สอนให้เด็กเขียนเสนอโครงงาน
หรือก็คือเขียน proposal เหมือนตอนเรียน ป. ตรีแหละครับ
.
ถ้าใครจำไม่ได้ ก็จะประมาณว่า การเขียนโครงงานต้องมี
บทที่ 1 บทนำ
บทที่ 2 หลักการ ทฤษฏี และงานที่เกียวข้อง
บทที่ 3 วิธีการดำเนินงาน
บทที่ 4 การทดลองและผลการทดลอง
บทที่ 5 สรุปผล วิเคราะห์ และข้อเสนอแนะ
.
===========
รีวิว ม.5
===========
ในวิชา "วิทยาการคำนวณ" ระดับชั้น ม. 5
ได้ดึงวิชา data science (วิทยาศาสตร์ข้อมูล)
มาปูพื้นฐานให้เด็กๆ ได้เรียนกันแล้ว นับว่าเป็นโชคดี
เพราะวิชาพวกนี้เป็นของสูง กว่าจะสัมผัสก็คงตอนป.ตรี โท เอก
ซึ่งผมจะรีวิวเนื้อหาให้อ่านคร่าวๆ เนื้อหาแบ่งเป็น 4 บท
.
👉 ++++ บทที่ 1 - ข้อมูลมีคุณค่า +++++
.
Data science ในตำราเรียนใช้ชื่อไทยว่า "วิทยาการข้อมูล"
บทนี้จะกล่าวถึง Big Data หรือข้อมูลขนาดใหญ่ที่มีค่ามากมาย
และมีบทบาทมากในยุค 4.0 นี้ ทั้งภาครัฐและเอกชน
.
ถ้านึกไม่ออกก็นึกถึงเวลาเราเล่นเนตค้นหาใน Google จะพบข้อมูลมากมายมหาศาล ซึ่งเราสามารถนำมาใช้ในธุรกิจเราได้ ก็เพราะเหตุนี้ศาสตร์ด้านข้อมูล จึงมีบทบาทสำคัญอย่างมากอย่างยิ่งยวด
.
จึงไม่น่าแปลกใจที่ทำให้อาชีพนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูล (ชื่ออังกฤษ data scientist) มันมีบทบาทสำคัญ และเป็นอาชีพที่มีเสน่ห์และน่าสนใจที่สุดยุคศตวรรษที่ 21
.
Data science ถ้าตามหนังสือเขาให้นิยามว่า
"เป็นการศึกษาถึงกระบวนการ วิธีการ หรือเทคนิค ในการนำข้อมูลจำนวนมหาศาล มาประมวลผล เพื่อให้ได้องค์ความรู้ เข้าใจปรากฏการณ์หรือตีความ ทำนายหรือพยากรณ์ ค้นหารูปแบบหรือแนวโน้มจากข้อมูล
และสามารถนำมาวิเคราะห์ต่อยอดเพื่อแนะนำทางเลือกที่เหมาะสม หรือใช้ในการตัดสินใจเพื่อประโยชน์สูงสุด"
.
สำหรับงาน Data science เขาจะมีกระบวนตามขั้นตอนดังนี้
- ตั้งคำถามที่ตนเองสนใจ
- เก็บรวบรวมข้อมูล
- การสำรวจข้อมูล
- การวิเคราะห์ข้อมูล (analyze the data)
- การสื่อสารและการทำผลลัพธ์ให้เห็นเป็นภาพ (communicate and visualize the results)
.
🤔 นอกจากนี้เขายังพูดถึง design thinking ...ว่าแต่มันคืออะไร?
ต้องบอกว่างานของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล
มันไม่ได้จบแค่เอาข้อมูลที่เราวิเคราะห์ได้แล้ว
มาโชว์ให้คนอื่นเข้าใจ
.
ยังต้องมีขั้นตอนการออกแบบแอพลิชั่น
ที่ต้องใช้ข้อมูลจากที่เราวิเคราะห์ไปนั่นเอง
ซึ่งคำว่า design thinking มันก็คือความคิดยิ่งนักออกแบบดีๆ นี้เอง
ซึ่งนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลควรมีไว้เพื่อออกแบบแอพลิชั่นขั้นสุดท้าย
จะได้ตอบสนองความต้องการผู้ใช้
.
👉 ++++ บทที่ 2 การเก็บรวบรวมและสำรวจข้อมูล +++++
.
บทนี้ก็แค่จะปูพื้นฐาน
2.1 การเก็บรวบรวมข้อมูล
ในบทนี้จะพูดถึงข้อมูลที่เป็นลักษณะทุติยภูมิ
ที่หาได้เกลื่อนเน็ต และเราต้องการรวบรวมมาใช้งาน
2.2 การเตรียมข้อมูล (data preparation)
เนื้อหาก็จะมี
-การทำความสะอาดข้อมูล (data cleansing)
-การแปลงข้อมูล (data transformation)
ในม.5 ไม่มีอะไรมาก แต่ถ้าในระดับมหาลัยจะเจอเทคนิคขั้นสูง เช่น PCA
-การเชื่อมโยงข้อมูล (combining data)
2.3 การสำรวจข้อมูล (data exploration)
พูดถึงการใช้กราฟมาสำรวจข้อมูล เช่น
กราฟเส้น ฮิสโทแกรม แผนภาพกล่อง (box plot) แผนภาพแบบกระจาย (scatter plot)
พร้อมยกตัวอย่างการเขียนโปรแกรมดึงข้อมูลออกมาพล็อตเป็นกราฟจากไฟล์ csv (หรือ xls)
2.4 ข้อมูลส่วนบุคคล
สำหรับหัวข้อนี้ ถ้านักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจะนำข้อมูลส่วนบุคคลมาใช้งาน ต้องเก็บเป็นความลับ ห้ามหลุด
.
ซึ่งประเด็นข้อมูลส่วนบุคคล ปัจจุบันมีก็มีร่างพรบ. คุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล ออกมาเรียบร้อยแล้ว
.
.
👉 ++++ บทที่ 3 การวิเคราะห์ข้อมูล ++++
.
แบ่งเป็น 2 ส่วน ได้แก่
.
3.1 การวิเคราะห์เชิงพรรณา (descriptive analytics)
เป็นการวิเคราะห์โดยใช้เลขที่เราร่ำเรียนมาตั้งแต่
- การหาสัดส่วนหรือร้อยละ
- การวัดค่ากลางของข้อมูล พวกค่าเฉลี่ย มัธยฐาน ฐานนิยม
- การหาความสัมพันธ์ของชุดข้อมูล (Correlation) พร้อมตัวอย่างการเขียนโปรแกรมให้ดูง่าย
.
.
3.2 การวิเคราะห์เชิงทำนาย (predictive analytics)
.
- มีการพูดถึงการทำนายเชิงตัวเลข (numeric prediction)
- พูดถึงเทคนิคอย่าง linear regression สมการเส้นตรงที่จะเอาไว้ทำนายข้อมูลในอนาคต
รวมทั้งพูดถึงเรื่อง sum of squared errors
ดูว่ากราฟเส้นตรงมันนาบฟิตไปกับข้อมูลหรือยัง (พร้อมตัวอย่างเขียนโปรแกรม)
- สุดท้ายได้กล่าวถึง K-NN (K-Nearest Neighbors: K-NN) เป็นวิธีค้นหาเพื่อนบ้านใกล้เคียงที่สุด K ตัว สำหรับงาน classification (การแบ่งหมวดหมู่)
***หมายเหตุ*****
linear regression กับ K-NN
นี้ก็คืออัลกอริทึมหนึ่งในวิชา machine learning (การเรียนรู้ของเครื่อง สาขาหนึ่งของ AI)
เด็กสมัยเนี่ยได้เรียนแหละนะ
.
.
👉 +++ บทที่ 4 การทำให้ข้อมูลเป็นภาพและสื่อสารด้วยข้อมูล +++
.
บทนี้ไม่อะไรมาก ลองนึกถึงนักวิทยาศาสตร์ หลังวิเคราะห์ข้อมูลอะไรมาเสร็จสรรพ เหลือขั้นสุดท้ายก็คือ การโชว์ให้คนอื่นดูด้วยการทำ data visualization (เรียกทับศัพท์ดีกว่า)
.
ในเนื้อหาก็จะยกตัวอย่างการใช้ แผนภูมิแท่ง,กราฟเส้น, แผนภูมิวงกลม, แผนการกระจาย
.
สุดท้ายที่ขาดไม่ได้ก็คือการเล่าเรื่องจากข้อมูล (data story telling) พร้อมข้อควระวังเวลานำเสนอข้อมูล
.
.
.
***หมายเหตุนี้ ***
😗 ภาษาโปรแกรมที่ตำราเรียน ม.5 กล่าวถึง และยกตัวอย่างมาให้ดู
ก็ได้แก่ python กับภาษา R
.
สำหรับภาษา R หลายคนอาจไม่คุ้น
คนจบไอทีอาจคุ้นกับ python มากกว่า
แต่ใครมาจากสายสถิติจะคุ้นแน่นอน
เพราะภาษา R นิยมมากในสายงานสถิติ
และสามารถนำมาใช้ในงาน data science ได้ง่ายและนิยมไม่แพ้ python
.
แต่ถ้าคนจาก data science จะขยับไปอีกสายหนึ่งของ AI
ก็คือ deep learning (การเรียนรู้เชิงลึก)
python จะนิยมแบบกินขาดครับ
.
===========
รีวิว ม.6
===========
สำหรับม.6 หนังสือยังไม่มา เพราะหลักสูตรจะมาปีหน้า
แต่ถ้าไปอ่านคำอธิบายรายวิชาก็จะได้ตามนี้ (ก็อปปี้มาอีกที)
.
- ศึกษาการใช้เทคโนโลยีในการนำเสนอและแบ่งปันข้อมูลอย่างปลอดภัยและมีจริยธรรม
- การสร้างชิ้นงานและเผยแพร่ผ่านสื่อต่าง ๆ ที่คำนึงถึงจริยธรรม ลิขสิทธิ์ทรัพย์สินทางปัญญา และกฎหมาย
- หลักการของปัญญาประดิษฐ์ และเทคโนโลยีในอนาคต
- กรณีศึกษาเกี่ยวกับนวัตกรรมหรือเทคโนโลยีที่เกี่ยวข้องกับชีวิตประจำวัน
- อาชีพที่เกี่ยวข้องกับงานทางด้านเทคโนโลยีสารสนเทศ
- ตัวอย่างผลกระทบของเทคโนโลยีสารสนเทศ
+++++++++
เขียนโดยโปรแกรมเมอร์ไทย thai programmer
++++++++
อ้างอิง
- วิทยาการคำนวณม.4
- วิทยาการคำนวณม. 5
- http://oho.ipst.ac.th/download/mediaBook/ipst-cs-course-description-M1-M6.pdf
r scatter plot 在 prasertcbs Youtube 的評價
สาธิตวิธีการสร้างกราฟแสดงการแจกแจงปกติ (normal distribution curve) หลายเส้นพร้อม ๆ กัน เพื่อแสดงให้เห็นถึงผลของข้อมูลที่มี mean และ sd ที่แตกต่างกัน
ในคลิปจะเน้นให้เห็นถึงเทคนิคที่ใช้ในการสร้างกราฟโดยใช้ฟังก์ชัน plot ในรูปแบบต่าง ๆ ไม่ว่าจะเป็นรูปแบบของเส้น สี การกำหนดค่าช่วงของแกน y
============
ดาวน์โหลดไฟล์ตัวอย่างได้ที่ https://goo.gl/gPGzb9
============
playlist สอนการสร้างกราฟด้วยโปรแกรม R เบื้องต้น
https://www.youtube.com/playlist?list=PLoTScYm9O0GEvw9bN_Q8nRdDUPyaSymqM
============
playlist การสร้างกราฟด้วย ggplot2
https://www.youtube.com/playlist?list=PLoTScYm9O0GFEu7flht1Fv_gsT2mizgPW
============
playlist สอนการใช้โปรแกรม R เบื้องต้น
https://www.youtube.com/playlist?list=PLoTScYm9O0GGSiUGzdWbjxIkZqEO-O6qZ
============
playlist สอนการเขียนโปรแกรมด้วยภาษา R เบื้องต้น
https://www.youtube.com/playlist?list=PLoTScYm9O0GF6qjrRuZFSHdnBXD2KVICp
============
เชิญสมัครเป็นสมาชิกของช่องนี้ได้ที่
https://www.youtube.com/subscription_center?add_user=prasertcbs
r scatter plot 在 prasertcbs Youtube 的評價
ดาวน์โหลด Jupyter Notebook ที่ใช้ในคลิปได้ที่: https://goo.gl/4M3F74
เชิญสมัครเป็นสมาชิกของช่องนี้ได้ที่ ► https://www.youtube.com/subscription_center?add_user=prasertcbs
playlist สอน Python สำหรับ data science ► https://www.youtube.com/playlist?list=PLoTScYm9O0GFVfRk_MmZt0vQXNIi36LUz
playlist สอน Jupyter Notebook ► https://www.youtube.com/watch?v=f3CLdRl-zyQ&list=PLoTScYm9O0GErrygsfQtDtBT4CloRkiDx
playlist สอนภาษาไพธอน Python เบื้องต้น ► https://www.youtube.com/watch?v=DI7eca5Kzdc&list=PLoTScYm9O0GH4YQs9t4tf2RIYolHt_YwW
playlist สอนภาษาไพธอน Python การเขียนโปรแกรมเชิงวัตถุ (OOP: Object-Oriented Programming) ► https://www.youtube.com/watch?v=4bVBSluxJNI&list=PLoTScYm9O0GF_wbU-7layLaSuHjzhIRc9
playlist สอน Python 3 GUI ► https://www.youtube.com/playlist?list=PLoTScYm9O0GFB1Y3cCmb9aPD5xRB1T11y
playlist สอนการใช้งานโปรแกรม R: https://www.youtube.com/watch?v=UaEtZ5XzVeE&list=PLoTScYm9O0GGSiUGzdWbjxIkZqEO-O6qZ
playlist สอนการเขียนโปรแกรมภาษา R: https://www.youtube.com/playlist?list=PLoTScYm9O0GF6qjrRuZFSHdnBXD2KVICp
r scatter plot 在 prasertcbs Youtube 的評價
การสร้าง Scatter plot แบบต่าง ๆ เช่น จุด เส้น step
===========
ดาวน์โหลดไฟล์ตัวอย่างได้ที่ https://goo.gl/QSvxh4
============
playlist สอนการใช้โปรแกรม R เบื้องต้น
https://www.youtube.com/playlist?list=PLoTScYm9O0GGSiUGzdWbjxIkZqEO-O6qZ
============
playlist สอนการเขียนโปรแกรมด้วยภาษา R เบื้องต้น
https://www.youtube.com/playlist?list=PLoTScYm9O0GF6qjrRuZFSHdnBXD2KVICp
============
playlist สอนการสร้างกราฟด้วยโปรแกรม R เบื้องต้น
https://www.youtube.com/playlist?list=PLoTScYm9O0GEvw9bN_Q8nRdDUPyaSymqM
============
playlist การสร้างกราฟด้วย ggplot2
https://www.youtube.com/playlist?list=PLoTScYm9O0GFEu7flht1Fv_gsT2mizgPW
============
เชิญสมัครเป็นสมาชิกของช่องนี้ได้ที่
https://www.youtube.com/subscription_center?add_user=prasertcbs
r scatter plot 在 Scatter Plots - R Base Graphs - Easy Guides - Wiki - STHDA 的相關結果
A scatter plot can be created using the function plot(x, y). The function lm() will be used to fit linear models between y and x. A regression line will be ... ... <看更多>
r scatter plot 在 Scatterplot | the R Graph Gallery 的相關結果
A Scatterplot displays the relationship between 2 numeric variables. Each dot represents an observation. Their position on the X (horizontal) and Y ... ... <看更多>
r scatter plot 在 Scatterplots - Quick-R 的相關結果
There are many ways to create a scatterplot in R. The basic function is plot(x, y), where x and y are numeric vectors denoting the (x,y) points to plot. ... <看更多>