หนังสือ A Little Book of Big Data and Machine Learning
เอาตัวรอดอย่างไรในโลก Digital Disruption?
สำนวนที่เรามักจะได้ยินคนในแวดวงนักธุรกิจพูดกันบ่อยๆ ว่า “ปลาใหญ่กินปลาเล็ก” แต่วันนี้เราต้องเปลี่ยนสำนวนเสียใหม่ว่า “ปลาเร็วกินปลาช้า” เพราะหากวันนี้ธุรกิจของคุณยังคงใช้การตัดสินใจโดยการวิเคราะห์จากรายงานสรุป (Report) ที่มีมนุษย์จัดทำขึ้นตามรอบการประชุม หรือยังคงพัฒนาสินค้าหรือบริการเพื่อตอบสนองความต้องการของลูกค้ากลุ่มเดิมไปเรื่อยๆ แล้วล่ะก็ คุณก็กำลังสูญเสียความได้เปรียบในการแข่งขัน (Competitive Advantage) ที่อาจถึงขั้นถูกกำจัดออกไปเมื่อไรก็ได้
เพราะธุรกิจยุคใหม่ในทุกวันนี้ มุ่งเน้นการเรียนรู้ที่จะสร้างระบบช่วยในการตัดสินใจ (Decision) และพยากรณ์อนาคต (Prediction) โดยอาศัยข้อมูลระดับ Big Data ที่ถือเป็นปัจจัยสำคัญในการสร้าง “การเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning: ML)” ซึ่งจะช่วยให้ “ปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligent: AI)” ทรงภูมิปัญญาอย่างแท้จริง
โดย ML ก็คือ ระบบที่ถูกสร้างขึ้นมาให้สามารถเรียนรู้ข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพโดยที่ไม่จำเป็นต้องมีมนุษย์เข้าไปเกี่ยวข้อง ถูกนำมาใช้เพื่อการวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analytics) การคาดการณ์อนาคต (Forecasts) เพื่อสนับสนุนการตัดสินใจหรือการตัดสินใจอัตโนมัติ (Support for Decisions & Automated Decisions)
CHAPTER 1 ยุคของการล้มกระดาน (TIME TO DISRUPT!)
- เมื่อธุรกิจถูกบังคับให้ต้องเปลี่ยนทิศทาง
- เอาตัวรอดอย่างไรในโลก Digital Disruption?
- เส้นทางใหม่สู่อนาคต (Building New Pathways to the Future)
CHAPTER 2บิ๊กดาต้าและการวิเคราะห์ (BIG DATA & ANALYTICS)
- Big Data & Analytics: Finance and Banking Use Cases
- Big Data & Analytics: Telecommunication Use Cases
- Big Data & Analytics: Retail Use Cases
- Big Data & Analytics: Healthcare Use Cases
- Big Data & Analytics: Agriculture Use Cases
- Big Data & Analytics: Entertainment Use Cases
- Big Data & Analytics: Real Estate Use Cases
CHAPTER 3 ข้อมูล (DATA)
- Analytics เพื่อหา Insights กับการตลาดยุค Big Data
- ข้อมูลกับการแบ่งประเภท (Data Types)
- ประเภทข้อมูลแบ่งตามแหล่งที่มา (Types of Data Sources)
- ประเภทข้อมูลแบ่งตามลักษณะบุคคล (Type of Data Personalization)
CHAPTER 4 เทคโนโลยีบิ๊กดาต้า (BIG DATA TECHNOLOGY)
- ก้าวออกจากปัญหาด้วย Smart Tech
- Database Management: แนวคิดและการออกแบบ
- เทคโนโลยีที่เกิดมาเพื่อ BIG DATA
- Scaling out
- Hadoop
- Hive
- Spark
- NoSQL
- Data Lake
CHAPTER 5 การวิเคราะห์ข้อมูล (DATA ANALYTICS)
- Big Data & Analytics ช่วยพลิกธุรกิจอย่างไร
- ก้าวใหม่ของการวิเคราะห์ข้อมูล (The Progression of Analytics)
- Timeline การวิเคราะห์ข้อมูลในทางธุรกิจ
- การเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning)
- การหาความสัมพันธ์ (Association)
- ระบบแนะนำ (Recommendation System)
- การแบ่งกลุ่มข้อมูล (Segment and Clustering)
- การจำแนกประเภทของข้อมูล (Classification)
- การทดสอบประสิทธิภาพของโมเดล
- การวิเคราะห์ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง (Unstructured Data Analytics)
CHAPTER 6 กระบวนการวิเคราะห์ข้อมูลและกรณีศึกษา (DATA ANALYTICS PROCESS & CASE STUDY)
- การใช้ Data Analytics เพื่อยกระดับธุรกิจสู่ Business Intelligence
- การวิเคราะห์ข้อมูลด้วย Data Mining
- กระบวนการวิเคราะห์ข้อมูลแบบ CRISP-DM
- ขั้นตอนการทำ CRISP-DM Process
- สิ่งที่ต้องพึงระวังในการทำ CRISP-DM Process
- Case Study: การประยุกต์ใช้ Data Analytics กับธุรกิจ E-Commerce
- ตัวอย่างการทำ Analytics ด้วย CRISP-DM Process
- บทสรุปเรื่อง Big Data และ Analytics
สนใจสั่งซื้อได้ที่
https://serazu.com/web/product/2314
และร้านหนังสือชั้นนำทั่วไป
