ศ.
บิ๊กดาต้า เทคโนโลยี ใช้ในการรวบรวมจัดการและสร้างข้อมูลเชิงลึก เมื่อข้อมูลมีปริมาณมากจึงต้องอาศัยระบบประมวลผลที่มีประสิทธิภาพ สามารถรองรับปริมาณข้อมูลที่มีอยู่อย่างมหาศาล เบื้องต้นการเก็บข้อมูลแบบ Big Data นี้ สามารถนำไปวิเคราะห์ข้อมูลในด้านต่างๆ เพื่อนำไปวางแผน และตัดสินใจ ในการดำเนินธุรกิจ หรือช่วยเพิ่มโอกาสในการทำธุรกิจให้ก้าวหน้ามากขึ้น Big Data เกิดขึ้นได้อย่างไร?
ฐานเศรษฐกิจดิจิทัล | 15 ธ. ค. 2564 เวลา 9:23 น. 61 GISTDA จับมือสำนักงานการวิจัยฯ และจังหวัดภูเก็ต ต่อยอด COVID-19 iMap Platform สู่การพัฒนาระบบการแสดงผลที่สำคัญอย่างแม่นยำ ตรงเป้า สำหรับการตัดสินใจของผู้บริหารระดับพื้นที่-จังหวัด วันที่ 14 ธันวาคม 2564 ที่ห้องดวงชนก 1-2 โรงแรมดวงจิตต์ รีสอร์ท แอนด์ สปา จังหวัดภูเก็ต สำนักงานพัฒนาเทคโนโลยีอวกาศและภูมิสารสนเทศ (องค์การมหาชน) หรือ GISTDA ร่วมมือกับสำนักงานการวิจัยแห่งชาติ (วช. ) ในสังกัดกระทรวงการอุดมศึกษา วิทยาศาสตร์ วิจัย และนวัตกรรม (อว. )
บริษัท บิ๊ก ดาต้า เอเจนซี่ จำกัด BIG DATA AGENCY COMPANY LIMITED เลขทะเบียน 0105558192444 สถานะ ยังดำเนินกิจการอยู่ วันที่จดทะเบียน 9 ธันวาคม 2558 ทุนจดทะเบียน 1, 000, 000 บาท * ข้อมูลผู้ประกอบการอ้างอิงจากข้อมูลเปิดภาครัฐ (Government Open Data) * ท่านสามารถดูรายละเอียดเพิ่มเติม และตรวจสอบความถูกต้องได้ที่ เว็บไซต์ * ข้อมูลสำหรับติดต่อเพิ่มเติมเช่นเบอร์โทร เว็บไซต์ของผู้ประกอบการ รวบรวมมาจากผลการค้นหาจากข้อมูลที่เปิดเผยสาธารณะในอินเตอร์เน็ต
พล. ต. อ. รอย อิงคไพโรจน์ รองผู้บัญชาการตำรวจปราบปรามยาเสพติด ในฐานะผู้อำนวยการศูนย์ป้องกันปราบปรามยาเสพติด สำนักงานตำรวจแห่งชาติ พล. ท. สรายุทธ สงวนโภคัย ผู้บัญชาการตำรวจปราบปรามยาเสพติด สั่งการให้ พ. จีรภัทร พฤฑฒิกุล ผู้กำกับการ 3 กองบังคับการตำรวจปราบปรามยาเสพติด 2 พ. วิฑูรย์ ญาณุกูล รองผู้กำกับการ 3 กองบังคับการตำรวจปราบปรามยาเสพติด 2 พ. พล หอมจันทร์ รองผู้กำกับการ 3 กองบังคับการตำรวจปราบปรามยาเสพติด 2 พ.
และศูนย์ปฏิบัติการควบคุมโรคจังหวัด (ศปกจ. )
รายวิชานี้ได้ปรับรูปแบบการจัดการเรียนการสอนเป็น "การเรียนรู้ด้วยตนเองตามอัธยาศัย (Self-Paced)" มุ่งเน้นให้ผู้เรียนเข้าใจแนวคิดเกี่ยวกับการวิเคราะห์ข้อมูลใหญ่เบื้องต้นด้วยฮาดูป แมปรีดิวซ์ ภาษาการเขียนโปรแกรมสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลใหญ่ การค้นหาและการทำดัชนี ระบบแนะนำ การจำแนกประเภท การจัดกลุ่มและการเลือกคุณลักษณะของข้อมูลใหญ่ จำนวนชั่วโมงเรียนรู้ทั้งหมด 10 ชั่วโมงการเรียนรู้ (จำนวนชั่วโมงสื่อวีดิทัศน์ 3 ชั่วโมง 30 นาที) 1. บอกที่มา คุณลักษณะและซอฟต์แวร์ที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลใหญ่ได้ 2. อธิบายหลักการทำงานของฮาดูปและระบบที่เกี่ยวข้องกับฮาดูปได้ 3. บอกสถาปัตยกรรมและอธิบายองค์ประกอบของระบบแฟ้มข้อมูลแบบกระจายฮาดูปได้ 4. บอกฟังก์ชันการทำงานของขั้นตอนแมปรีดิวซ์และคำนวณจำนวน Map และ Reduce ได้ 5. สามารถพัฒนาโปรแกรมแบบ Map/Reduce ด้วยภาษา JAVA บน Hadoop ได้ [ คุณสมบัติผู้เรียน/ความรู้พื้นฐานที่ควรมีมาก่อน] รายวิชาการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่สําหรับธุรกิจ เปิดรับนักเรียน นิสิต นักศึกษา และผู้ที่สนใจที่ต้องการที่จะเพิ่มพูนความรู้สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลใหญ่เบื้องต้นด้วยฮาดูป แมปรีดิวซ์ ภาษาการเขียนโปรแกรมสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลใหญ่ [ รายละเอียดเกณฑ์การประเมินผลรายวิชา] การประเมินผลวัดจากการทำแบบทดสอบหลังเรียน จำนวนเรื่องละ 10 ข้อ ผลคะแนนแต่ละหัวข้อได้เกินกว่าร้อยละ 80 จึงจะถือว่า "ผ่าน" รายวิชานี้ [ ทีมผู้สอน] ผู้ช่วยศาสตราจารย์ ดร.