Maths for Data Science | The Math School
top of page

Mathematics and Statistics for Machine Learning and Data Science

"Math Meets Machine: High School Data Science Essentials 📊✖️➗
 
ก้าวสู่โลกคณิตศาสตร์และAlgorithmกับหลักสูตร Data Science สำหรับนักเรียน High School ที่พัฒนามาเพื่อเตรียมความพร้อมลูกของคุณกับ ChatGPT และ การปฏิวัติของ Generative AI
​
หลักสูตรนี้ได้รับแรงบันดาลใจมาจากงานวิจัยและแผนการสอนชื่อดังจาก Stanford University ที่มีนักเรียน เรียนแล้วกว่า 1 แสนคนทั่วโลก
 

What is this course about?

ร่วมออกเดินทางไปสู่หัวใจของ Data Science กับหลักสูตรที่ถูกดีไซน์มาสำหรับนักเรียนโดยเฉพาะ น้องๆจะได้เพลิดเพลินกับขุมทรัพย์ข้อมูลขนาดใหญ่ ใช้เครื่องมืออย่าง Google Sheets และภาษา Python พร้อมกับสวมบทบาทเป็น Data Detective เพื่อไขปริศนาในการจัดการเรียนรู้แบบ Project-based Learning

​

หลังจากจบคลาสน้องๆจะพัฒนาความเข้าใจอย่างลึกซึ้งในวิเคราะห์ข้อมูล ความแตกต่างระหว่าง Correlation และ Causation รวมถึงการพัฒนา AI Model อย่างมีความรับผิดชอบต่อสังคมโดยคำนึงถึง Model Bias

​

​

Topics Covered

Episode 1

  • Variability, data and models

  • Data Science inquiry

  • Univariate, bivariate and multivariate data

  • Creating visual representations

  • Data cleaning

Episode 2

  • Using measures of center and spread to model data

  • Distributions and normal distributions

  • Sampling and variability

  • Probabilistic thinking

Episode 3

  • Linear regression and bivariate data

  • Using probability to analyze the fit of a regression

  • Spurious correlations, confounding and mediating variables

  • Make connections between the trend and the context to make predictions

Episode 4

  • Algorithmic Thinking

  • Basics Programming

  • Simulation

  • Variability

  • Theoretical and Experimental Probability

  • Conditional Probability

Episode 5

  • Foundations in Linear Algebra

  • Introduction to clustering

  • Two-way tables

Episode 6

  • Model Bias

  • Normalization and weighting of data

  • Forming mathematical models

  • Sensitivity analysis

Episode 7

  • Predictive modeling

  • Linear Algebra

  • Conditional Probability

Episode 8

  • Gathering and organizing data

  • Modeling

  • Analyzing and synthesizing

Data Science Portfolio

เราเชื่อในประสิทธิภาพการสอนแบบ Project Based Learning (PBL) ตัวอย่างผลงานน้องๆด้านล่างหวังว่าจะสร้างแรงบันดาลใจให้กับน้องๆ

Course Detail

ระดับชั้นที่แนะนำ                 Grade 9 - 12 | Year 10 - 13 | Matthayom 3 - 6

จำนวนครั้งต่อเทอม             10 ครั้ง

จำนวนชั่วโมงต่อครั้ง           1.5 ชั่วโมง

ภาษา                                   English และ ไทย

รูปแบบการสอน                   Online และ On-site

สัดส่วนผู้สอนต่อเด็ก            1:1 (แบบส่วนตัว) และ 1:4 (แบบกลุ่มไม่เกิน 4 คน)

​

bottom of page