คำสั่งแบบ Switch-Case Statements จะสามารถใช้ร่วมกับ Python ได้แล้ว!
Python คำสั่ง เวอร์ชั่นที่ออกมาใหม่ล่าสุดเผยให้เห็น New Logic (ตรรกะแบบใหม่) Python 3.10 เริ่มจะเต็มไปด้วยฟีเจอร์ใหม่ ๆ น่าทึ่งหลายอย่าง มีฟีเจอร์หนึ่งที่น่าสนใจมาก — Structural Pattern Matching (การเทียบเคียงรูปแบบแบบมีโครงสร้าง) — หรือที่พวกเรารู้จักกันคือ switch/case statement ซึ่ง Switch-statement ห่างหายไปจาก Python มานานแม้ว่าจะเป็นฟีเจอร์ทั่วไปของเกือบทุกภาษา ย้อนกลับไปปี 2006 ที่มีการสร้าง PEP 3103 ขึ้น โดยแนะนำให้ดำเนินการตามคำสั่ง Switch-case Statement แต่หลังจากทำแบบสำรวจที่ PyCon 2007 หรืองานสัมมนาเกี่ยวกับภาษาที่ใช้เขียนโปรแกรม พบว่าฟีเจอร์ดังกล่าวไม่ได้รับการสนับสนุนผู้พัฒนา Python จึงล้มเลิกการพัฒนาฟีเจอร์นี้ไป ในปี 2020 และ Guido van Rossum (กวีโด แวน รอสซัม) ผู้สร้าง Python นำเสนอเอกสารกำกับโปรแกรมฉบับแรกภายใต้หัวข้อ Switch-statement […]
เมื่อ Google Analytics ผิดกฎหมาย GDPR กับปัญหาที่ซ่อนอยู่ระหว่างสหรัฐอเมริกาและสหภาพยุโรป แล้ว PDPA จะได้รับผลกระทบหรือไม่?
เมื่อปลายปีที่แล้ว สำนักงานคุ้มครองข้อมูลแห่งหนึ่งในยุโรปได้แถลงการณ์ถึงการใช้บริการติดตามผู้ใช้งานออนไลน์อย่าง Google Analytics ว่าขัดกับกฎหมายคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคลยุโรป (General Data Protection Regulation: GDPR) สิ่งนี้ไม่เพียงแต่ส่งผลกระทบต่อธุรกิจที่กำลังใช้งาน Google Analytics เท่านั้น แต่ยังส่งผลถึงการตัดสินใจเลือกใช้งานบริการออนไลน์บนแพลตฟอร์มที่อยู่ในประเทศสหรัฐอเมริกา และยังไม่รวมถึงการส่งข้อมูลระหว่างยุโรปและสหรัฐอีกด้วย มีอะไรที่ซ่อนอยู่ในปัญหาดังกล่าวและเราจะถอดบทเรียนอะไรได้จากแถลงการณ์ดังกล่าวกับกฎหมายคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคลของเราได้บ้าง? รายละเอียดของแถลงการณ์ เมื่อวันที่ 22 ธันวาคม 2021 สำนักงานคุ้มครองข้อมูลของประเทศออสเตรีย (Datenschutzbehörde, Data Protection Authority: DPA) ได้ออกแถลงการณ์เกี่ยวกับการร้องเรียนจากองค์กรไม่แสวงหาผลกำไรชื่อ NOYB ว่าการใช้บริการการติดตามผู้ใช้งานออนไลน์ของ Google Analytics ว่าได้เปิดเผยข้อมูล IP Address ที่เก็บจากทวีปยุโรปแล้วไปปรากฎบนเซิร์ฟเวอร์ของประเทศสหรัฐอเมริกา ซึ่งเป็นการขัดต่อกฎหมายในเรื่องการปกปิดข้อมูลส่วนบุคคลระหว่างการใช้งาน “As the complainant has also rightly pointed out, US intelligence services take certain online identifiers (such as […]
เปรียบเทียบ Data Fabric, Data Mesh และ Knowledge Graph
เป็นเวลาเกือบหนึ่งทศวรรษหรือมากกว่านั้นแล้วที่เวนเดอร์ ผู้ให้คำปรึกษา ตลอดไปจนถึงลูกค้าของพวกเขาได้พูดคุยกันในแง่ของโครงสร้างข้อมูลหรือ Data Fabric ถ้าหาก “Big Data (ข้อมูลขนาดใหญ่)” เป็นปัญหาที่ต้องแก้ไข Data Fabric ก็แนะนำทางแก้ไว้เสร็จสรรพแล้ว John Mashey (จอห์น แมชีย์) หัวหน้านักวิทยาศาสตร์ที่ Silicon Graphics ใช้ศัพท์คำว่า “Big Data” เพื่อบรรยายถึงชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่ไม่มีโครงสร้างและผลกระทบที่ของมันมีต่อโครงสร้างพื้นฐานในสไลด์นำเสนอในปี 1998 อีกทั้ง Apache Hadoop ได้รับความนิยมขึ้นมาหลังจากวิศวกรคนหนึ่งที่ New York Times ได้เขียนบล็อกในปี 2009 เกี่ยวกับการผสมผสาน PDF แบบอัตโนมัติโดยใช้ Hadoop ( Big Data และทางเเก้ไข ) ศัพท์คำว่า “Data Lake” เริ่มมาเป็นที่นิยมในต้นทศวรรษ 2010 เพื่อบรรยายถึงวิธีที่ไม่เป็นทางการในการทำให้ทีมวิเคราะห์สามารถเข้าถึงข้อมูลหลายประเภทได้ Data Lake ช่วงแรก ๆ เกี่ยวข้องกับคลังแบบกระจายตามแนวทางของ Hadoop […]
อุตุนิยมวิทยา (Meteorology) กับการแลกเปลี่ยนข้อมูลตรวจอากาศก่อนยุคแห่งบิ๊กดาต้า
อุตุนิยมวิทยากับการแลกเปลี่ยนข้อมูลตรวจอากาศก่อนยุคแห่งบิ๊กดาต้า Meteorology and the exchange of weather data before the Bigdata era
แนวทางการปฏิบัติที่ดีที่สุด สำหรับการวัดความสำเร็จในการลงทุนด้านดิจิทัล (Digital Transformation)
ในยุคปัจจุบันที่แต่ละองค์กรต่างโฟกัสที่การลงทุนในการเปลี่ยนองค์กรแบบเดิม ๆ ให้กลายเป็นองค์กรดิจิทัล สิ่งสำคัญที่ควรให้ความสนใจเป็นอย่างยิ่งคือการสร้างโครงร่างที่ชัดเจนสำหรับการวัดผลความสำเร็จของ การลงทุนด้านดิจิทัล การเปลี่ยนแปลงสู่ดิจิทัล (Digital-Transformation) นั้นมีด้วยกันหลายองค์ประกอบ อาจเริ่มตั้งแต่การเปลี่ยนแปลงด้านกระบวนการและโมเดลธุรกิจไปจนถึงการเปลี่ยนแปลงด้านวัฒนธรรมและพัฒนาองค์กร การวิเคราะห์เพื่อวัดระดับความสำเร็จการลงทุนด้านดิจิทัลนั้นคำนวณจากดัชนีชี้วัดความสำเร็จ (KPI) ซึ่งบ่งชี้การทำกำไรที่เกิดขึ้นสืบเนื่องจากการลงทุนเพื่อการเปลี่ยนแปลงสู่ดิจิทัลเป็นหลัก ซึ่งการวิเคราะห์เหล่านี้จะช่วยรับรองได้ว่าการลงทุนดังกล่าวจะได้รับผลตอบแทนไม่ต่ำกว่าที่ได้คาดการณ์ไว้ในตอนแรก อย่างไรก็ตาม เมื่อไม่นานมานี้ได้มีการจัดทำแบบสำรวจผู้บริหารระดับ C ทั่วโลกโดย EY-Parthenon ซึ่งได้เปิดเผยว่าในขณะที่บริษัทต่าง ๆ ลงทุนด้านเทคโนโลยีมากขึ้นเป็นสองเท่า แต่พวกเขากลับประสบปัญหาในการวางแผนกลยุทธ์การลงทุนด้านดิจิทัลที่ชัดเจน วิธีการกำกับดูแลแบบศูนย์กลาง ในบรรดาผู้ที่ประสบความสำเร็จนั้น พวกเขามักเลือกใช้วิธีกำกับดูแลแบบเข้าสู่ศูนย์กลางในการจัดการกับผลประโยชน์และค่าใช้จ่ายที่เกี่ยวข้อง อีกทั้งกลุ่มผู้นำเหล่านี้ยังได้พัฒนาโปรแกรมทางการเพื่อใช้ระบุ วัดค่า และรายงานผลลัพธ์การลงทุนทางด้านดิจิทัลอีกด้วย “ปัญหาหลักที่คุณต้องคำนึงคือคุณจะจัดสรรเงินทุนเพื่อทำการเปลี่ยนแปลงสู่ดิจิทัลได้อย่างไร และคุณจะวัดผลตอบแทนการลงทุนได้อย่างไร” Laura McGarrity (ลอรา แม็คแกร์ริที้) หัวหน้าฝ่ายนวัตกรรมดิจิทัลของ EY-Parthenon และหนึ่งในผู้เขียนรายงานกล่าว “ถ้าคุณบอกว่าคุณจะได้รับผลตอบแทนคืน 5 เท่า คุณจะแน่ใจได้อย่างไรว่าคุณได้นำผลตอบแทนนั้นกลับคืนสู่ธุรกิจจริง ๆ” เธอยังบอกอีกว่าผู้มีส่วนได้ส่วนเสียทุกคน ตั้งแต่ CEO ลงไปจนถึงหน่วยธุรกิจรายย่อย ต้องเข้าใจชัดเจนเกี่ยวกับตัวชี้วัดที่จะช่วยขับเคลื่อนผลตอบแทนการลงทุนนั้น “สิ่งสำคัญคือคุณต้องรู้ว่าคุณกำลังพยายามทำอะไรให้สำเร็จ” McGarrity กล่าว “มันจะมีประโยชน์ต่อคุณอย่างยิ่งในระยะยาวถ้าคุณสามารถสร้างทะเลสาบข้อมูล (Data Lake) ที่สมบูรณ์ ที่ทำให้คุณสามารถเก็บสะสมข้อมูลที่คุณรวบรวมมาได้ครบถ้วนสมบูรณ์ […]
เทคนิคการ Feature Engineering จากพิกัดละติจูด ลองจิจูด
ในปัจจุบัน เราจะพบข้อมูลพิกัดบอกตำแหน่ง ละติจูด (Latitude) และลองจิจูด (Longitude) เป็นจำนวนมาก โดยการนำไปใช้ประโยชน์เชิงวิเคราะห์นั้น หากเลือกใช้ ละติจูด และลองจิจูดเป็นสองตัวแปรแยกกันมักจะได้ผลออกมาแล้วตีความยาก ในบทความนี้จะทำการอธิบายและนำเสนอตัวอย่างวิธีการ Feature Engineering จากข้อมูลพิกัดจุด การเลือกใช้ ละติจูด และลองจิจูดเป็นสองตัวแปรแยกกันมักจะได้ผลออกมาแล้วตีความยาก การสร้าง Feature จากข้อมูลพิกัดจุด (Geospatial Data) นั้นจำเป็นต้องใช้ความเข้าใจในความสัมพันธ์จากบริบทของภูมิศาสตร์ กับโจทย์ปัญหาที่เราต้องการแก้ เช่น หากโจทย์ต้องการทำนายราคาบ้าน เราอาจจะเริ่มด้วยการคิดว่ามีปัจจัยใดบ้างที่มีผลต่อราคา เช่น ระยะทางจากสถานีรถไฟฟ้า, ระยะทางจากศูนย์กลางเมือง, ระยะห่างจากทะเล เป็นต้น ดังนั้นเราจะต้องแปลงปัจจัยดังกล่าวให้เป็นตัวเลขเพื่อนำไปใช้ในการวิเคราะห์ และนำไปใช้ประโยชน์ได้ ในบทความนี้ เราจะยกตัวอย่างการใช้ข้อมูลพิกัดจุดเพื่อใช้ทำนายราคาบ้านโดยใช้ข้อมูล Kaggle California Housing Prices ในการวิเคราะห์ ซึ่งเป็นข้อมูลสำรวจ Census ในปี 1990 แต่ละระเบียนจะเป็นข้อมูลของสิ่งปลูกสร้าง 1 บล็อก ในชุดข้อมูลนี้จะมีข้อมูลอยู่ทั้งหมด 10 คอลัมน์ แต่เราจะเลือกใช้แค่ 4 คอลัมน์ […]
อะไรคือเกม NFT และประโยชน์ของเกม NFT คืออะไร?
ในช่วงหลายปีที่ผ่านมา ทุกท่านน่าจะพอรู้จักอุตสาหกรรมเกี่ยวกับเกมกันไม่มากก็น้อยอยู่แล้วใช่มั้ยครับ ว่ามีเกมทั้งประเภท ออฟไลน์ และออนไลน์ที่ผลิตออกมาเพื่อให้คนทั่ว ๆ ไปสามารถเล่นเพื่อความเพลิดเพลิน และความสนุกสนานรวมไปถึงการสร้างรายได้จากการเล่นเกมเช่นกัน โดยในยุคปัจจุบันได้มีเกมในรูปแบบใหม่ที่เรียกว่าเกม NFT ซึ่งใช้ระบบบล็อกเชน (Blockchain) หรือก็คือเทคโนโลยีการประมวลผลและจัดเก็บข้อมูลแบบกระจายศูนย์ ที่ช่วยในการบันทึกข้อมูลโดยใช้หลักการเข้ารหัส (Cryptography) ร่วมกับกลไลฉันทามติ (Consensus) เพื่อทำให้ข้อมูลที่ถูกเข้ารหัสและไม่สามารถถูกแก้ไขได้ (Immutable) พอถึงตรงนี้ก็อาจจะสงสัยใช่ไหมครับว่าแล้วคำว่า NFT คืออะไร NFT หรือ Non-Fungible Token คือโทเค็นที่ถูกสร้างขึ้นด้วยเทคโนโลยีบล็อกเชน โดยเสมือนเป็นสิ่งของที่มีอยู่ชิ้นเดียวบนบล็อกเชน เพื่อให้ผู้ถือครองเป็นเจ้าของโทเค็นนั้น ๆ และเจ้าตัวโทเค็นเหล่านี้ ก็สามารถใช้ในการแลกเปลี่ยนซื้อขายได้เช่นกัน ต่อมาเราจะมาพูดถึง เกม NFT คืออะไร และต่างจากเกมออนไลน์ทั่วไปอย่างไร เกม NFT จริง ๆ แล้วก็เหมือนเกมออนไลน์ทั่ว ๆ ไปที่ผู้เล่นสามารถรับไอเทมต่าง ๆ ภายในเกมได้โดยการเล่น หรือบรรลุภารกิจ ต่าง ๆ ภายในเกม และสามารถนำรางวัลที่ได้จากในเกม หรือไอเทมต่าง ๆ เป็น NFT […]
5 หนทางที่สายการบินนำปัญญาประดิษฐ์ (Airlines Artificial Intelligence) มาใช้เพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน
ในปัจจุบันเทคโนโลยีเกี่ยวกับปัญญาประดิษฐ์เดินทางไปอยู่ในหลาย ๆ อุตสาหกรรม ไม่ว่าจะเป็นอุตสาหกรรมเกี่ยวกับการดูแลสุขภาพ ที่อยู่อาศัย ระบบบริการธนาคารและการเงิน การลงทุน การค้าปลีกและอีคอมเมิร์ซ ระบบเกี่ยวกับการขนส่งและอื่น ๆ อีกมากมาย ซึ่งหนึ่งในอุตสาหกรรมที่น่าจับตามองอีกหนึ่งอุตสาหกรรมนั้นก็คือ อุตสาหกรรมเกี่ยวกับสายการบิน สิ่งที่ใครหลายคนใช้บริการเพื่อเดินทางไปยังที่ต่าง ๆ รอบโลก ทางบริษัท Altexsoft ซึ่งเป็นบริษัทที่ให้คำปรึกษาด้านเทคโนโลยี ได้สรุปหนทางออกมาเป็น 10 หนทางที่สายการบินนำปัญญาประดิษฐ์และวิทยาศาสตร์ข้อมูลมาใช้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน (Airlines Artificial Intelligence) แต่ในบทความนี้เราจะมาเล่าให้ฟังคร่าว ๆ เกี่ยวกับ 5 หนทางเด่น ๆ ว่ามีหนทางใดบ้างที่จะเข้ามาช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการทำงานของสายการบินมากขึ้น การจัดการรายได้ (Revenue Management) การจัดการรายได้ (Revenue Management) หรือ RM เป็นแอปพลิเคชันหนึ่งของการวิเคราะห์ข้อมูลที่มีเป้าหมายเพื่อกำหนดวิธีการขายผลิตภัณฑ์ให้กับผู้ที่ต้องการ ในราคา เวลาและช่องทางที่เหมาะสม ซึ่งจะขึ้นอยู่กับแนวคิดที่ว่าลูกค้ามองเห็นคุณค่าของผลิตภัณฑ์แตกต่างกัน ดังนั้นราคาที่ลูกค้าพร้อมจ่ายจึงขึ้นอยู่กับเป้าหมายและเวลาในการซื้อ โดยผู้เชี่ยวชาญด้านการจัดการรายได้มีการใช้ประโยชน์จาก AI ในการกำหนดและปรับราคาที่เหมาะสม รวมถึงค้นหาช่องทางการจัดจำหน่ายที่มีประสิทธิภาพ ซึ่ง RM ได้ถูกนำมาประยุกต์ใช้กับการขายตั๋วเที่ยวบิน โดยมีองค์ประกอบดังนี้ การค้นหาเส้นทางการบินที่ต้องการ: ผู้ให้บริการมีการใช้ […]
หลักสูตรอบรมทักษะระดับกลาง (Intermediate) ด้าน Data Engineering
รายละเอียดของหลักสูตรอบรมทักษะระดับกลาง (Intermediate) ด้าน Data Engineering หัวข้อการอบรม หลักสูตรนี้ถูกออกแบบเพื่อเสริมองค์ความรู้ในการบริหารจัดการข้อมูลประเภทไม่มีโครงสร้าง โดยรวมถึงการจัดหา จัดเก็บ และจัดการข้อมูลจากแหล่งข้อมูลทั้งภายในและภายนอกองค์กร รวมทั้งเทคนิค เทคโนโลยีและวิธีการต่างๆ ที่เกี่ยวข้องกับการให้บริการข้อมูลอย่างเป็นระบบ โดยการสอนจะเน้นหลักการ ทฤษฎีพื้นฐาน และการทดลองใช้เครื่องมือสำเร็จรูปหรือระบบงานตัวอย่างเพื่อเสริมความเข้าใจ โดยมีเนื้อหาดังรายการต่อไปนี้ คุณสมบัติผู้เข้ารับการอบรม สอบถามรายละเอียด
รับสมัครหลักสูตรอบรมทักษะระดับกลาง (Intermediate) ด้าน Data Engineering
รับสมัครหลักสูตรอบรม Intermediate Data Engineering
เพื่อเสริมองค์ความรู้ในการบริหารจัดการข้อมูลประเภทไม่มีโครงสร้าง รวมทั้งเทคนิค เทคโนโลยีและวิธีการต่าง ๆ ที่เกี่ยวข้องกับการให้บริการข้อมูลอย่างเป็นระบบ
