2. • วิทยาการข้อมูล
• ข้อมูลใหญ่
• การเรียนการสอนวิทยาการข้อมูล
• ทาไมต้องปฏิรูประบบสถิติและสถิติศาสตร์ศึกษา
• ASA Statement on the Role of Statistics in Data Science
• Royal Statistical Society-Open discussion on Data Science and Statistics: Different
worlds?
• สถิติศาสตร์ศึกษาจะปรับตัวอย่างไร
• ร่างหลักสูตร (พันธุ์ใหม่) ปริญญาตรีทางสถิติศาสตร์
38. ASA Statement on the Role of Statistics in Data Science
Statement Contributors
David van Dyk, Imperial College (chair)
Montse Fuentes, NCSU
Michael I. Jordan, UC Berkeley
Michael Newton, University of Wisconsin
Bonnie K. Ray, Pegged Software
Duncan Temple Lang, UC Davis
Hadley Wickham, RStudio
44. Royal Statistical Society
Data Science and Statistics: different worlds?
Chris Wiggins (Chief Data Scientist, New York Times)
David Hand (Emeritus Professor of Mathematics, Imperial College)
Francine Bennett (Founder, Mastodon-C)
Patrick Wolfe (Professor of Statistics, UCL / Executive Director, UCL Big Data Institute)
Zoubin Ghahramani (Professor of Machine Learning, University of Cambridge)
Chair: Martin Goodson (Vice-President Data Science, Skimlinks)
Discussant: John Pullinger (UK National Statistician)
45. In the last few years data science has become an increasingly popular discipline. Often linked to
the use and analysis of ‘big data’, data scientists are seen as the new professionals who can
unlock the potential of an increasingly data-rich world, and to generate economic and social
benefits from the data revolution.
However within the world of statistics, the ‘big data’ and ‘data scientist’ developments are
sometimes labelled as hypes, and ‘data science’ is seen as a rebranding of what should be
statistics. One of the often heard criticisms of big data analytics is that there’s a lack of statistical
rigour which can lead to the wrong decisions.
As with any new discipline there are questions about exactly what data science is. Has the
relevance of statistics been diminished because of new types of data or technologies which need
a radical new approach? Is data science about ‘getting the job done’, and statistics about the
deeper scientific understanding? Are our universities offering students the right skill sets to meet
the high demand for data scientists?
https://www.youtube.com/watch?v=C1zMUjHOLr4&ab_channel=RoyalStatSoc
46. 1.ข้อมูลมีขนาดใหญ่และไหลเข้ามารวดเร็วมาก จนต้องหา algorithm หรือขั้นตอนวิธีในการวิเคราะห์ให้เร็ว
ขึ้น มีการแยกกันคานวณ (Distributed computing)
2.ข้อมูลขนาดใหญ่ไม่มีโครงสร้าง แต่สถิติแบบคลาสสิกออกแบบพัฒนามาเพื่อใช้กับข้อมูลที่มีโครงสร้าง
(Structured data) ในตารางสองทางเป็นส่วนใหญ่ ทาให้ต้องพัฒนาวิธีการทางสถิติใหม่ๆ ให้เท่าทันกับการ
วิเคราะห์ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง
3. สถิติกราฟิกและการสร้างภาพนิทัศน์ (Statistical Graphic and Data Visualization) กลับมี
ความสาคัญมากยิ่งขึ้น โดยเฉพาะในปัจจุบันข้อมูลมีความซับซ้อนและยุ่งยากมากขึ้นต้องการสื่อสารให้คน
ทั่วไปเข้าใจได้ง่ายที่สุด ต้องเป็นนักเล่าเรื่อง (Story teller) ที่ดี
4.ข้อมูลมีความหลากหลาย นักสถิติต้องร่วมกับ Data Scientist พัฒนาวิธีการทางสถิติสาหรับการวิเคราะห์
ข้อมูลข้อความ ข้อมูลเสียง ข้อมูลรูปภาพ ข้อมูลวีดีโอ ข้อมูล 3D animation ข้อมูลจาก social media
ข้อมูลรูปแบบหลากหลายเหล่านี้ต้องพัฒนาวิธีการทางสถิติในการวิเคราะห์ให้ก้าวตามได้ทัน
50. รายวิชา
จานวนหน่วย
กิต
เหตุผลในการบรรจุรายวิชา
จานวนหน่วยกิตตลอดหลักสูตร 144
1. General Education 45
1.1 Mathematics and Sciences 12
Calculus 1 3 เครื่องมือสาหรับสถิติ
Calculus 2 3 เครื่องมือสาหรับสถิติ
Calculus 3 3 เครื่องมือสาหรับสถิติ
Linear Algebra 3 เครื่องมือสาหรับสถิติ
1.2 Social Science 15
Financial Management 3 Businesss Acumen
Accounting Principle 3 Business language
Principle of Economics 3 เข้าใจภาพรวมและทฤษฎีในการพัฒนาประเทศ มองภาพ macro ได้
Marketing
Management/Law/Sociology/Psychology/OBHRM/etc
3
-
Marketing
Management/Law/Sociology/Psychology/OBHRM/etc
3
-
51. รายวิชา
จานวนหน่วย
กิต
เหตุผลในการบรรจุรายวิชา
1.3 Humanities 6
Philosophy and Logic 3 พื้นฐานปรัชญาสาหรับการแสวงหาความรู้และการใช้เหตุผล
Academic Writing Skill 3 นักสถิติต้องเขียนรายงานวิชาการได้
1.4 Language (Placement test is needed) 12
English 1 3 ภาษาอังกฤษต้องดี self learning ได้ ใช้ในการทางานได้
English 2 3 ภาษาอังกฤษต้องดี self learning ได้ ใช้ในการทางานได้
English 3 3 ภาษาอังกฤษต้องดี self learning ได้ ใช้ในการทางานได้
English 4 3 ภาษาอังกฤษต้องดี self learning ได้ ใช้ในการทางานได้
52. รายวิชา
จานวนหน่วย
กิต
เหตุผลในการบรรจุรายวิชา
2. Major Course 60
Statistical Analysis 3 ต้องสอนโดยมือทอง ปูพื้นฐานให้ดีและแน่น
Research Methodology and Knowledge Inquiry 3 นักสถิติต้องทาวิจัยเป็น
Scale Construction and Questionnaire Design
3
นักสถิติต้องทาวิจัยเป็น เก็บข้อมูลได้ ออกแบบแบบสอบถาม สร้างมาตรวัดได้
Theories of Probability and its Application 3
พื้นฐานสาหรับการอนุมานทางสถิติและการศึกษาต่อหรือการอ่าน paper
Practical Sampling Technique
3 นักสถิติต้องออกแบบการสุ่มตัวอย่างสาหรับการวิจัยเชิงสารวจ สหสัมพันธ์ และ
ทดลองได้
Statistical Inference 3 พื้นฐานสาหรับสถิติวิเคราะห์และการศึกษาต่อหรือการอ่าน paper
Exploratory Data Analysis and Data Visualization 3 นักสถิติต้องหา insight จากข้อมูลได้ และนาเสนอได้อย่างเหมาะสม โดยเฉพาะ
กราฟ
Applied General Linear Model 3 นักสถิติต้องใช้ regression analysis และ experimental design and
analysis
Applied Missing Data Analysis 3 ไม่มีข้อมูลชุดใดในความเป็นจริงที่ไม่มีข้อมูลสูญหาย
Applied Multivariate Statistical Analysis 3 นักสถิติต้องวิเคราะห์ตัวแปรหลายตัวแปรได้
53. รายวิชา
จานวนหน่วย
กิต
เหตุผลในการบรรจุรายวิชา
2. Major Course 60
Applied Computational and Nonparametric Statistics
3
ข้อมูลจริงแทบจะไม่เป็นไปตามการแจกแจงทางทฤษฎี
Applied Time Series and Forecasting Analysis 3 การพยากรณ์และอนุกรมเวลาใช้งานจริงมากสาหรับนักสถิติ
Applied Operations Research 3 OR ได้ใช้งานจริงในการจัดการเชิงปริมาณ
Statistical Presentation and Consulting 3 สอนให้นักสถิติพูดจารู้เรื่องให้คาปรึกษาทางสถิติได้
Monte Carlos Simulation and Statistical Programming 3
นักสถิติต้องเขียนโปรแกรมทางสถิติได้/จาลองได้ จึงทางานได้จริง
Python Programming 3 ภาษาสาหรับ DS และ Comp Science ในปัจจุบัน
Relational Database Design and Management 3
นักสถิติต้องออกแบบฐานข้อมูลและ ELT ได้ โดยเฉพาะ structured data
Managing Big Data 3 นักสถิติต้องจัดการ unstructured data ได้
Applied Machine Learning 3 เครื่องมือสาหรับการวิเคราะห์ unstructured data
Applied Big Data Analytics 3 นา machine learning ได้ทดลองวิเคราะห์ Big Data
3. Minor Courses 30 นักสถิติต้องมี content area จึงทางานได้จริง
4. Senior Project 3 ต้องทางานจริงก่อนจบ
5. Elective Courses 6 นักศึกษาต้องการ degree of freedom บ้างในชีวิต