วิธีติดตั้ง Visual Studio Community

วิธีติดตั้งโปรแกรม Microsoft Visual Studio Community 2022 

• ดาวน์โหลดโปรแกรม Microsoft Visual Studio Community 2022 จากลิงค์นี้ https://visualstudio.microsoft.com/

เลือก Community 2022 จากรายการในดรอปดาวน์

รับโปรแกรม Setup โดยกดที่ลิงค์ตามภาพล่าง 

หน้านี้กดปุ่ม Continue

การดาวน์โหลดจะเริ่มให้รอสักครู่

รอจนกว่าจะขึ้น Installed

เมื่อดาวน์โหลดเสร็จให้รันตัวติดตั้งใน Windows เลือก Workloads เป็น .NET Desktop

เลือกธีมสีที่ต้องการ /  Development Setting เลือก C#

เมื่อขึ้นหน้าที่แสดงว่าโปรแกรม Microsoft Visual Studio พร้อมใช้งาน

Essential C# Programming

เป็นคอร์สสำหรับนักพัฒนาซอฟต์แวร์ที่ไม่เคยเขียนหรือเรียนภาษาซีชาร์ปมาก่อน ต้องการเรียนรู้ภาษา C# เบื้องต้น

เหมาะสำหรับ

นักพัฒนาซอฟต์แวร์

ความรู้เบื้องต้นที่ต้องมี

สามารถเขียนโปรแแกรมภาษาอื่นในระดับพื่้นฐานได้

เนื้อหาวิชา

• Day 1: Introduction to C#  •  Visual Studio Basic  •  Data Type  •  Operator and Expression  •  Console

• Day 2: Conditional Statement  •  Lppp  •  WinForm  •  GUI programming  •  Array and List

• Day 3: Basic OOP  •  Method  •  Namespace  •  Classes  •  Structs  •  Enum  •  Create and using Object

• Day 4: Exception handling  •  File system IO  •  Datatable  •  Introduction to LINQ  •  Generic

เวลา 9:00-16:30 น. รวม 4 วัน (24 ชั่วโมง)

ผู้สอน อ.ลาภลอย วานิชอังกูร

ค่าลงทะเบียนเรียน 12,000 บาท 

ติดต่อสอบถาม 084-007-5544 / 081-915-7816 / 065-261-5391 
** ข้อมูลทั้งหมดอาจเปลี่ยนแปลงได้ กรุณาสอบถาม **

Microsoft Azure Machine Learning Express

คอร์สนี้เหมาะสำหรับผู้ต้องการเรียนวิชาไมโครซอฟท์แอเชอร์แมชชีนเลินนิงแต่ไม่มีมีเวลามากนัก ในคอร์สนี้ท่านจะได้เรียนรู้เทคโนโลยี ML ล่าสุด เรียนวิธีสร้างและใช้งาน ML เบื้องต้น ได้ลงมือปฏิบัติ ML ในทุกขั้นตอนโดยย่อเพื่อให้ท่านมีความรู้และทักษะที่จำเป็นในการสร้างงาน ML เบื้องต้น ผู้เรียนไม่จำเป็นต้องมีพื้นความรู้ในการเขียนโปรแกรม

อธิบายหลักสูตร

เมชีนเลอนนิง (ML) คือหนึ่งในสาขาวิชาที่อยู่ภายใต้วิชาเอไอ (ปัญญาประดิษฐ์) ML คือการสอนให้คอมพิวเตอร์ เรียนรู้โดยผ่านการฝึกฝน ทดสอบ ประเมินผล และป้อนกลับ เป็นการพัฒนาเพื่อให้คอมพิวเตอร์มีเชาว์ดี คิดวิเคราะห์แยกแยะเองได้ พัฒนาความรู้ความสามารถของตนให้ดียิ่งๆ ขึ้นไป ไม่ใช่ทำงานได้แค่คำสั่งป้อนไว้ล่วงหน้า ML คือสิ่งที่ทำให้ข้อมูลจาก Big Data และ IoT กลายเป็นสิ่งที่ดีมีประโยชน์

ท่านสามารถนำ ML ไปประยุกต์ใช้งานได้กว้างขวาง อาทิ การทำนายอุปสงค์ ยอดขาย กำไร ความเสี่ยง รสนิยมของผู้บริโภค การฉ้อโกง การทำงานที่ผิดปรกติของเครื่องจักร การจำแนกกลุ่มลูกค้า การกำหนดราคาสินค้า การปรับปรุงขบวนการผลิต การทำงานของเครื่องจักร การจำได้หมายรู้ภาพ หุ่นยนต์ เกม เมืองอัจฉริยะ ฯลฯ

ในอดีตผู้สร้างและใช้งาน ML จำเป็นต้องมีความรู้ในวิชาวิทยาศาสตร์ข้อมูล คณิตศาสตร์ระดับสูงและมีเซอฟเวอร์ฟาร์มเป็นของตนเอง แต่ในปัจจุบันบริษัทไมโครซอฟท์ได้จัดให้มี Microsoft Azure Machine Learning ซึ่งเป็นคลาวน์คอมพิวติงเพลทฟอร์ม ช่วยให้การพัฒนางาน ML ทำได้ง่ายและมีค่าใช้จ่ายต่ำกว่าเดิม ช่วยให้หน่วยงานขนาดเล็กสามารถมี ML ไว้ใช้งานได้

ในคอร์สนี้ท่านจะได้เรียนรู้เทคโนโลยี ML มาตรฐานปัจจุบัน เรียนวิธีสร้างและใช้งาน ML เบื้องต้น ได้ลงมือปฏิบัติ ML ในทุกขั้นตอน ลงมือปฏิบัติการเตรียมและคัดกรองข้อมูล (data science and feature engineering) คอร์สนี้เน้นปฏิบัติ ไม่ได้เน้นทฤษฎี เมื่อเรียนจบแล้วท่านจะเข้าใจขอบเขตงาน ML มีความรู้และทักษะที่จำเป็นในการสร้างงาน ML เบื้องต้นได้ดี

เหมาะสำหรับ

บุคคลทั่วไป

ความรู้เบื้องต้นที่ต้องมี

ไม่จำเป็นต้องเขียนโปรแกรมได้

เวลา 9:00-16:30 น. รวม 1 วัน (6 ชั่วโมง)

ผู้สอน อ.ลาภลอย วานิชอังกูร
ค่าลงทะเบียนเรียน 3,000 บาท

ติดต่อสอบถาม 084-007-5544 / 081-915-7816 / 065-261-5391
** ข้อมูลทั้งหมดอาจเปลี่ยนแปลงได้ กรุณาสอบถาม **

Introduction to Python and Data Science Express

ภาษาไพธอนและวิทยาการข้อมูล รวบรัด

ฟีเจอร์เอ็นจิเนียริงเป็นขั้นตอนสำคัญที่สุดในการทำแมชชีนเลินนิง คอร์สนี้สอนวิธีทำฟีเจอร์เอ็นจิเนียริงโดยใช้ภาษา อาร์ ซึ่งเป็นภาษาที่มาแรงที่สุดในวงการวิทยาการข้อมูล ผู้เรียนไม่จำเป็นต้องเคยเขียนโปรแกรมมาก่อน เพราะจะสอนภาษาอาร์เบื้องต้นด้วย

Course Outline

• What is Python?
• Why use Python language in Machine Learning?
• Python Script interpreter installation
• Python IDE installation
• Hello world
• Basic calculation
• Variable assignment
• Basic Operator
• Data Structure (Array, Matrix, List, Data Frame)
• If Statement
• For Loop
• Basic plotting
• Import dataset from local CVS file to R data frame
• Add column name Using R code
• Preparing for experiment
• Adding family size feature
• Adding Age*Class and Fare per person feature
• Adding Deck featureAdding Title feature

เวลา 9:00-16:30 น. รวม 1 วัน (6 ชั่วโมง)

ผู้สอน อ.ลาภลอย วานิชอังกูร

ค่าลงทะเบียนเรียน 3,600 บาท 

ติดต่อสอบถาม 084-007-5544 / 081-915-7816 / 065-261-5391 

** ข้อมูลทั้งหมดอาจเปลี่ยนแปลงได้ กรุณาสอบถาม **

Introduction to Python and Data Science

ภาษาไพธอนและวิทยาการข้อมูล

ฟีเจอร์เอ็นจิเนียริงเป็นขั้นตอนสำคัญที่สุดในการทำแมชชีนเลินนิง คอร์สนี้สอนวิธีทำฟีเจอร์เอ็นจิเนียริงโดยใช้ภาษา ไพธอน ซึ่งเป็นภาษาที่มาแรงที่สุดในวงการวิทยาการข้อมูล ผู้เรียนไม่จำเป็นต้องเคยเขียนโปรแกรมมาก่อน เพราะจะสอนภาษาอาร์เบื้องต้นด้วย

Course Outline

Day1: Introduction to Python

• What is Python?
• Why use Python language in Machine Learning?
• Python Script interpreter installation
• Python IDE installation
• Hello world
• Basic calculation
• Variable assignment
• Basic Operator
• Data Structure (Array, Matrix, List, Data Frame)
• If Statement
• For Loop
• Basic plotting

Day 2: Feature Engineering in Python

• Import dataset from local CVS file to R data frame
• Add column name Using R code
• Import dataset from internet
• Data Visualization
• What is the Feature?
• What is Feature Engineering?
• The process of Feature Engineering
• Where is FE in ML?
• Preparing for experiment
• Adding family size feature
• Adding Age*Class and Fare per person feature
• Adding Deck feature
• Adding Title feature

Day 3: Data Engineering in Python

• Replace missing values with the mean
• Replace missing values with the median
• Replace missing values with an interpolated estimate
• Replace missing values with a constant
• Replace missing values using imputation
• Replace missing values with a missing rank
• Replace missing values with a dummy
• Replace missing values with 0
• Create an indicator variable for "missing."
• Replace missing values with a string
• Add an indicator variable showing which strings are considered "missing."
• Delete columns that are missing too many values to be useful
• Delete rows that are missing critical values

เวลา 9:00-16:30 น. รวม 3 วัน (18 ชั่วโมง)

ผู้สอน อ.ลาภลอย วานิชอังกูร

ค่าลงทะเบียนเรียน 9,000 บาท 

ติดต่อสอบถาม 084-007-5544 / 081-915-7816 / 065-261-5391 

** ข้อมูลทั้งหมดอาจเปลี่ยนแปลงได้ กรุณาสอบถาม **

Introduction to R and Data Science Express

วิชาวิทยาการข้อมูล: ทำฟีเจอร์เอ็นจิเนียริงด้วยภาษาอาร์ หลักสูตรเร่งรัด

ฟีเจอร์เอ็นจิเนียริงเป็นขั้นตอนสำคัญที่สุดในการทำแมชชีนเลินนิง คอร์สนี้สอนวิธีทำฟีเจอร์เอ็นจิเนียริงโดยใช้ภาษา อาร์ ซึ่งเป็นภาษาที่มาแรงที่สุดในวงการวิทยาการข้อมูล ผู้เรียนไม่จำเป็นต้องเคยเขียนโปรแกรมมาก่อน เพราะจะสอนภาษาอาร์เบื้องต้นด้วย

Course Outline

• What is R?
• Why use R language in Machine Learning?
• R Script interpreter installation
• R Studio installation
• Hello world
• Basic calculation
• Variable assignment
• Basic Operator
• Data Structure (Array, Matrix, List, Data Frame)
• If Statement
• For Loop
• Basic plotting
• Import dataset from local CVS file to R data frame
• Add column name Using R code
• Preparing for experiment
• Adding family size feature
• Adding Age*Class and Fare per person feature
• Adding Deck featureAdding Title feature

เวลา 9:00-16:30 น. รวม 1 วัน (6 ชั่วโมง)

ผู้สอน อ.ลาภลอย วานิชอังกูร

ค่าลงทะเบียนเรียน 3,000 บาท 

ติดต่อสอบถาม 084-007-5544 / 081-915-7816 / 065-261-5391 

** ข้อมูลทั้งหมดอาจเปลี่ยนแปลงได้ กรุณาสอบถาม **

Introduction to R and Data Science

วิชาวิทยาการข้อมูล: ทำฟีเจอร์เอ็นจิเนียริงด้วยภาษาอาร์

ฟีเจอร์เอ็นจิเนียริงเป็นขั้นตอนสำคัญที่สุดในการทำแมชชีนเลินนิง คอร์สนี้สอนวิธีทำฟีเจอร์เอ็นจิเนียริงโดยใช้ภาษา อาร์ ซึ่งเป็นภาษาที่มาแรงที่สุดในวงการวิทยาการข้อมูล ผู้เรียนไม่จำเป็นต้องเคยเขียนโปรแกรมมาก่อน เพราะจะสอนภาษาอาร์เบื้องต้นด้วย 

Course Outline

Day1: Introduction to R

• What is R?
• Why use R language in Machine Learning?
• R Script interpreter installation
• R Studio installation
• Hello world
• Basic calculation
• Variable assignment
• Basic Operator
• Data Structure (Array, Matrix, List, Data Frame)
• If Statement
• For Loop
• Basic plotting

Day 2: Feature Engineering in R

• Import dataset from local CVS file to R data frame
• Add column name Using R code
• Import dataset from internet
• Data Visualization
• What is the Feature?
• What is Feature Engineering?
• The process of Feature Engineering
• Where is FE in ML?
• Preparing for experiment
• Adding family size feature
• Adding Age*Class and Fare per person feature
• Adding Deck feature
• Adding Title feature

Day 3: Data Engineering in R

• Replace missing values with the mean
• Replace missing values with the median
• Replace missing values with an interpolated estimate
• Replace missing values with a constant
• Replace missing values using imputation
• Replace missing values with a missing rank
• Replace missing values with a dummy
• Replace missing values with 0
• Create an indicator variable for "missing."
• Replace missing values with a string
• Add an indicator variable showing which strings are considered "missing."
• Delete columns that are missing too many values to be useful
• Delete rows that are missing critical values

เวลา 9:00-16:30 น. รวม 3 วัน (18 ชั่วโมง)

ผู้สอน อ.ลาภลอย วานิชอังกูร

ค่าลงทะเบียนเรียน 9,000 บาท 

ติดต่อสอบถาม 084-007-5544 / 081-915-7816 / 065-261-5391 

** ข้อมูลทั้งหมดอาจเปลี่ยนแปลงได้ กรุณาสอบถาม **