หลักสูตรนี้จะเรียนรู้พื้นฐานที่เกี่ยวกับสถิติ ตั้งแต่เทคนิคการวิเคราะห์พรรณนาข้อมูลเชิงปริมาณและเชิงคุณภาพ การคำนวณค่าสถิติและการแปลความหมาย การคำนวณขนาดตัวอย่าง วิธีเลือกตัวอย่าง และการออกแบบสอบถาม

หลักสูตรนี้จะเรียนรู้การวิเคราะห์ทางสถิติโดยใช้โปรเเกรม SPSS ตั้งแต่ความรู้เบื้องต้นด้วย SPSS, การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงปริมาณและข้อมูลเชิงคุณภาพด้วย SPSS รวมไปถึงการวิเคราะห์ข้อมูลหลายตัวแปรด้วย SPSS

หลักสูตรนี้เรียนรู้เกี่ยวกับโมเดลสมการโครงสร้าง ตั้งแต่พื้นฐานเทคนิคทางสถิติที่จำเป็นสำหรับโมเดลสมการโครงสร้าง, หลักการและกระบวนการวิเคราะห์ข้อมูลด้วยโมเดลสมการโครงสร้าง รวมถึงการใช้โปรแกรม AMOS ในการวิเคราะห์สมการโครงสร้าง

หลักสูตรนี้เหมาะกับผู้เริ่มเรียน R จะได้เรียนรู้ตั้งแต่การติดตั้งโปรแกรม การเรียกใช้ package การเตรียมข้อมูลสำหรับการวิเคราะห์ด้วย R รวมถึงประเภทของข้อมูล การวิเคราะห์สถิติเชิงพรรณนาและสถิติเชิงอนุมานสำหรับ 1 และ 2 ประชากร การเขียนการทำงานซ้ำๆ และการเขียนฟังก์ชันใน R

หลักสูตรนี้จะเรียนรู้ตั้งแต่หลักการการวิเคราะห์การถดถอยและอนุกรมเวลา ด้วยโปรแกรม R การเลือกตัวแบบเข้าสมการถดถอยและการนำไปใช้งาน การสร้างส่วนประกอบของอนุกรมเวลา เทคนิคการวิเคราะห์อนุกรมเวลาที่นิยมใช้ และเกณฑ์ในการเลือกเทคนิค รวมถึงการแปลผลการวิเคราะห์การถดถอยและอนุกรมเวลา

หลักสูตรนี้จะได้เรียนรู้เทคนิค Machine Learning รวมถึงการสำรวจ การวิเคราะห์ข้อมูลด้วย Data Visualization โดยใช้ภาษา Python ผู้เรียนจะได้เรียนรู้ผ่านการใช้โปรแกรม Microsoft Excel และ Google Collaboratory

หลักสูตรสำหรับปรับพื้นฐานของผู้เรียนในด้าน Data Science โดยเฉพาะ เพื่อเพิ่มทักษะความเชี่ยวชาญ ให้นำไปต่อยอดพัฒนาองค์กรได้อย่างมีประสิทธิภาพ

หลักสูตรสำหรับปรับพื้นฐานของผู้เรียนในด้าน Data Science โดยเฉพาะ เพื่อเพิ่มทักษะความเชี่ยวชาญ ให้นำไปต่อยอดพัฒนาองค์กรได้อย่างมีประสิทธิภาพ