“เรียนเรื่อง Data Analytics ขั้นสูง เปลี่ยนมุมมองในตัวเลขธรรมดาๆ ให้กลายไปเป็น Insight ที่เอาไปปรับใช้กับธุรกิจได้จริง ด้วยคอร์สนี้”
ถ้าจริงจังกับสาย Data และอยากลงทุนระยะยาว ไม่ใช่แค่รู้ภาพรวม แต่อยากเข้าใจแบบเจาะลึกจนเอาไปใช้งานจริงได้ — นี่คือคอร์สที่ใช่!
เนื้อหาลึกและละเอียดกว่า Fastlane Data Analytics แบบเท่าตัว ใครที่เรียน Fastlane มาแล้วอยากต่อยอด หรือใครที่มีพื้นฐานมาบ้างแล้วอยากลงลึกไปเลย คอร์สนี้ออกแบบมาเพื่อคุณเลยครับ
เหมาะกับใคร ?
คนที่อยากลงทุนระยะยาวกับสาย Data ไม่ใช่แค่รู้จักผ่านๆ
คนที่เรียน Fastlane จบแล้วอยากต่อยอดให้ลึกขึ้น โดยเฉพาะฝั่ง Data Science
คนที่อยากใช้ SQL และ Python เป็นเครื่องมือหลักในการทำงานจริง (สองตัวนี้คือพระเอกของคอร์ส)
คนที่อยากได้ผลงานจริงติดพอร์ต ไม่ใช่แค่ทฤษฎี
ยังไม่มีพื้นฐานมาก่อนเลย? แนะนำให้เริ่มที่ Fastlane Data Analytics ก่อน เพราะเนื้อหาปูพื้นฐานเบื้องต้นครบแล้ว ค่อยกลับมาต่อคอร์สนี้เมื่อพร้อมลงลึก
รีวิวจากนักเรียน
คอร์ส Analytics Marvel
❮
❝
★★★★★
เรียน Fastlane จบมาแล้วมาต่อคอร์สนี้ เนื้อหาลึกขึ้นเยอะจริง โดยเฉพาะ SQL Window Functions กับ Python ที่ลงรายละเอียดกว่าเดิมมาก
KP
Kritsada P.
ต่อยอดจาก Fastlane
❝
★★★★★
ชอบที่มี Capstone Project ให้เลือกโจทย์เองแล้วทำ Dashboard จบ ได้ผลงานจริงเอาไปใส่พอร์ตตอนสมัครงานเลย ไม่ใช่แค่ทฤษฎี
PT
Ployphailin T.
Data Analyst มือใหม่
❝
★★★★★
คอร์สเดียวได้ทั้ง Data Analytics และ Data Science เลย ตอน Clustering กับ Forecasting เข้าใจง่ายกว่าที่คิดไว้มาก
TW
Thanapat W.
อยากย้ายสาย Data Science
❝
★★★★★
ก่อนซื้อได้ลองอ่าน Part 0 ฟรีเกือบทั้งหมดก่อน ชอบสไตล์การอธิบายเลยตัดสินใจซื้อต่อ คุ้มค่ามากกับความลึกที่ได้
NC
Nathamon C.
ลองก่อนตัดสินใจซื้อ
❝
★★★★★
เอาเทคนิค Dashboard จาก Power BI กับ Tableau ที่สอนในคอร์สไปใช้กับงานลูกค้าได้จริง คุ้มกับที่ลงทุนเรียนมาก
SK
Suchada K.
Freelance Data Analyst
❯
เรียนแล้วได้อะไร ?
16 ส่วนเนื้อหา ครอบคลุมตั้งแต่พื้นฐานยัน Advanced Analytics แบบไม่มีกั๊ก (Text-based ล้วน เน้นอ่านทำความเข้าใจ พร้อมฝึกคิดวิเคราะห์ไปพร้อมกัน):
ปูพื้นฐานความเข้าใจข้อมูล — ประเภทข้อมูล, ชนิดตัวแปร, Data Quality, Data Lifecycleเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลแบบเต็มสูบ — Excel/Sheets, SQL (SELECT ถึง Window Functions), Python (Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn), Power BI / Tableau / LookerData Cleaning & Preparation — Missing Data, Outliers, Normalize/Standardize, การรวมข้อมูลจากหลายแหล่งการวิเคราะห์เชิงสถิติ — ค่าสถิติพื้นฐาน, Distribution, Correlation, Pivot Table, Hypothesis TestingAdvanced Analytics — Time Series, Clustering (K-Means), Forecasting (ARIMA), Regression, Feature EngineeringDashboard & Visualization — ออกแบบ Visualization ที่ดี + ลงมือสร้างด้วย Power BI, Tableau, Looker, StreamlitData Storytelling & Business Insight — สื่อสารกับ Stakeholder, เขียนรายงานวิเคราะห์, สร้าง Data Narrative🏆 Capstone Project — เลือกโจทย์วิเคราะห์จากชุดข้อมูลจริงด้วยตัวเอง ทำ EDA, วิเคราะห์เชิงลึก, สร้าง Dashboard + Report จบครบ ได้ผลงานจริงเก็บใส่พอร์ตโฟลิโอ
จบคอร์สแล้วได้ Certificate พร้อมผลงาน Capstone ที่เอาไปโชว์ในพอร์ตได้ทันที
ผู้สอน
Nut Khuannaen ผู้ก่อตั้ง common•learn จบ 2 ปริญญา (เศรษฐศาสตร์ มช. + นิติศาสตร์ ม.รามคำแหง) กำลังศึกษาต่อปริญญาโท Applied Data Science ที่ ม.ธรรมศาสตร์ ผ่านงาน Freelance Data Analyst ให้ลูกค้าต่างชาติ 3 บริษัท และ FP&A ในธุรกิจ Retail มากว่า 4 ปี — คอร์สนี้คือการรวบรวมความรู้ที่ลึกที่สุดที่มีให้ในระบบของ common-learn
ทำไมถึงคุ้ม ?
เนื้อหาลึกกว่า Fastlane เท่าตัว ครอบคลุมทั้ง Data Analytics และ Data Science ในคอร์สเดียว
มี Capstone Project ที่ไม่มีในคอร์สอื่น — จบแล้วมีผลงานจริงติดพอร์ต ไม่ใช่แค่ใบ Certificate
ซื้อครั้งเดียว เรียนได้ตลอดชีพ พร้อม Certificate เมื่อเรียนจบ
ลองเรียนบทฟรีก่อนได้ (Part 0 เปิดให้อ่านฟรีเกือบทั้งหมด) ชอบสไตล์ค่อยซื้อต่อ
เข้าถึง Discord community ถามตอบกับผู้สอนและเพื่อนร่วมคอร์สได้ตลอด
อยากได้ทักษะ “คุยกับคนเป็น” ควบคู่ไปด้วย ลองดู Soft Skills for Data Analyst เสริมได้ — เก่งวิเคราะห์ลึกขนาดนี้ ถ้าสื่อสารเก่งด้วย ยิ่งได้เปรียบ
ราคา ฿1,999 — ตลอดชีพ
Nut Khuannaen
Author
บทที่ 1 — เกริ่นนำก่อนเริ่มเรียน
บทที่ 2 — แนะนำภาพรวมของ Data Analytics
บทบาทของ Data Analyst ในองค์กร
Lesson 4 of 6 within section บทที่ 2 — แนะนำภาพรวมของ Data Analytics.
You must enroll in this course to access course content.
ทักษะสำคัญที่ Data Analyst ควรมี
Lesson 5 of 6 within section บทที่ 2 — แนะนำภาพรวมของ Data Analytics.
You must enroll in this course to access course content.
ทักษะสำคัญที่ Data Analyst ควรมี – 2
Lesson 6 of 6 within section บทที่ 2 — แนะนำภาพรวมของ Data Analytics.
You must enroll in this course to access course content.
บทที่ 3 — พื้นฐานความเข้าใจข้อมูล
ประเภทของข้อมูล (Structured vs Unstructured)
Lesson 1 of 5 within section บทที่ 3 — พื้นฐานความเข้าใจข้อมูล.
You must enroll in this course to access course content.
ชนิดของตัวแปร (Nominal, Ordinal, Interval, Ratio)
Lesson 2 of 5 within section บทที่ 3 — พื้นฐานความเข้าใจข้อมูล.
You must enroll in this course to access course content.
แหล่งข้อมูลที่พบบ่อย (CSV, Excel, Database, API)
Lesson 3 of 5 within section บทที่ 3 — พื้นฐานความเข้าใจข้อมูล.
You must enroll in this course to access course content.
ความสำคัญของ Data Quality และ Data Cleaning
Lesson 4 of 5 within section บทที่ 3 — พื้นฐานความเข้าใจข้อมูล.
You must enroll in this course to access course content.
Introduction to Data Lifecycle
Lesson 5 of 5 within section บทที่ 3 — พื้นฐานความเข้าใจข้อมูล.
You must enroll in this course to access course content.
บทที่ 4 — เครื่องมือที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูล
Lesson 1 of 5 within section บทที่ 4 — เครื่องมือที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูล.
You must enroll in this course to access course content.
Lesson 2 of 5 within section บทที่ 4 — เครื่องมือที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูล.
You must enroll in this course to access course content.
Python (Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn)
Lesson 3 of 5 within section บทที่ 4 — เครื่องมือที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูล.
You must enroll in this course to access course content.
Power BI / Tableau / Lookers
Lesson 4 of 5 within section บทที่ 4 — เครื่องมือที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูล.
You must enroll in this course to access course content.
การเลือกเครื่องมือให้เหมาะกับงาน
Lesson 5 of 5 within section บทที่ 4 — เครื่องมือที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูล.
You must enroll in this course to access course content.
บทที่ 5 — Data Cleaning & Preparation
Lesson 1 of 5 within section บทที่ 5 — Data Cleaning & Preparation.
You must enroll in this course to access course content.
Lesson 2 of 5 within section บทที่ 5 — Data Cleaning & Preparation.
You must enroll in this course to access course content.
Lesson 3 of 5 within section บทที่ 5 — Data Cleaning & Preparation.
You must enroll in this course to access course content.
การ Normalize และ Standardize ข้อมูล
Lesson 4 of 5 within section บทที่ 5 — Data Cleaning & Preparation.
You must enroll in this course to access course content.
การรวมข้อมูลจากหลายแหล่ง (Data Joining / Merging)
Lesson 5 of 5 within section บทที่ 5 — Data Cleaning & Preparation.
You must enroll in this course to access course content.
บทที่ 6 — การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสถิติ
ค่าสถิติพื้นฐาน (Mean, Median, Mode, Variance, SD)
Lesson 1 of 5 within section บทที่ 6 — การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสถิติ.
You must enroll in this course to access course content.
การกระจายของข้อมูล (Distribution)
Lesson 2 of 5 within section บทที่ 6 — การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสถิติ.
You must enroll in this course to access course content.
การหาความสัมพันธ์ของตัวแปร (Correlation)
Lesson 3 of 5 within section บทที่ 6 — การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสถิติ.
You must enroll in this course to access course content.
การใช้ Pivot Table และ Crosstab
Lesson 4 of 5 within section บทที่ 6 — การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสถิติ.
You must enroll in this course to access course content.
Hypothesis Testing (เบื้องต้น)
Lesson 5 of 5 within section บทที่ 6 — การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสถิติ.
You must enroll in this course to access course content.
บทที่ 7 — การเขียน SQL เพื่อวิเคราะห์ข้อมูล
Lesson 1 of 7 within section บทที่ 7 — การเขียน SQL เพื่อวิเคราะห์ข้อมูล.
You must enroll in this course to access course content.
โครงสร้างคำสั่ง SELECT, WHERE, GROUP BY, ORDER BY
Lesson 2 of 7 within section บทที่ 7 — การเขียน SQL เพื่อวิเคราะห์ข้อมูล.
You must enroll in this course to access course content.
การใช้ JOIN (INNER, LEFT, RIGHT, FULL)
Lesson 3 of 7 within section บทที่ 7 — การเขียน SQL เพื่อวิเคราะห์ข้อมูล.
You must enroll in this course to access course content.
การใช้ Aggregate Functions (COUNT, SUM, AVG, MIN, MAX)
Lesson 4 of 7 within section บทที่ 7 — การเขียน SQL เพื่อวิเคราะห์ข้อมูล.
You must enroll in this course to access course content.
Lesson 5 of 7 within section บทที่ 7 — การเขียน SQL เพื่อวิเคราะห์ข้อมูล.
You must enroll in this course to access course content.
Window Functions (Advance)
Lesson 6 of 7 within section บทที่ 7 — การเขียน SQL เพื่อวิเคราะห์ข้อมูล.
You must enroll in this course to access course content.
SQL Best Practices และเทคนิคการเขียน Query ที่ดี
Lesson 7 of 7 within section บทที่ 7 — การเขียน SQL เพื่อวิเคราะห์ข้อมูล.
You must enroll in this course to access course content.
บทที่ 8 — การใช้ Python เพื่อวิเคราะห์ข้อมูล
การใช้งาน Pandas เบื้องต้น
Lesson 1 of 7 within section บทที่ 8 — การใช้ Python เพื่อวิเคราะห์ข้อมูล.
You must enroll in this course to access course content.
Lesson 2 of 7 within section บทที่ 8 — การใช้ Python เพื่อวิเคราะห์ข้อมูล.
You must enroll in this course to access course content.
การจัดการ DataFrame และ Series
Lesson 3 of 7 within section บทที่ 8 — การใช้ Python เพื่อวิเคราะห์ข้อมูล.
You must enroll in this course to access course content.
การทำ Data Cleaning ด้วย Python
Lesson 4 of 7 within section บทที่ 8 — การใช้ Python เพื่อวิเคราะห์ข้อมูล.
You must enroll in this course to access course content.
การวิเคราะห์เชิงสถิติกับ Python
Lesson 5 of 7 within section บทที่ 8 — การใช้ Python เพื่อวิเคราะห์ข้อมูล.
You must enroll in this course to access course content.
การ Visualize ข้อมูลด้วย Matplotlib และ Seaborn
Lesson 6 of 7 within section บทที่ 8 — การใช้ Python เพื่อวิเคราะห์ข้อมูล.
You must enroll in this course to access course content.
การเขียน Function สำหรับ Automation
Lesson 7 of 7 within section บทที่ 8 — การใช้ Python เพื่อวิเคราะห์ข้อมูล.
You must enroll in this course to access course content.
บทที่ 9 — การสร้าง Dashboard และ Visualization
หลักการออกแบบ Data Visualization ที่ดี
Lesson 1 of 5 within section บทที่ 9 — การสร้าง Dashboard และ Visualization.
You must enroll in this course to access course content.
Lesson 2 of 5 within section บทที่ 9 — การสร้าง Dashboard และ Visualization.
You must enroll in this course to access course content.
Lesson 3 of 5 within section บทที่ 9 — การสร้าง Dashboard และ Visualization.
You must enroll in this course to access course content.
Lesson 4 of 5 within section บทที่ 9 — การสร้าง Dashboard และ Visualization.
You must enroll in this course to access course content.
การใช้ Python ทำ Dashboard ด้วย Streamlit (ระดับกลาง-สูง)
Lesson 5 of 5 within section บทที่ 9 — การสร้าง Dashboard และ Visualization.
You must enroll in this course to access course content.
บทที่ 10 — การวิเคราะห์เชิงลึก (Advanced Analytics)
Lesson 1 of 5 within section บทที่ 10 — การวิเคราะห์เชิงลึก (Advanced Analytics).
You must enroll in this course to access course content.
การทำ Clustering เบื้องต้น (K-Means)
Lesson 2 of 5 within section บทที่ 10 — การวิเคราะห์เชิงลึก (Advanced Analytics).
You must enroll in this course to access course content.
การทำ Forecasting แบบง่าย (ARIMA)
Lesson 3 of 5 within section บทที่ 10 — การวิเคราะห์เชิงลึก (Advanced Analytics).
You must enroll in this course to access course content.
การใช้ Regression Analysis เพื่อคาดการณ์
Lesson 4 of 5 within section บทที่ 10 — การวิเคราะห์เชิงลึก (Advanced Analytics).
You must enroll in this course to access course content.
Feature Engineering พื้นฐาน
Lesson 5 of 5 within section บทที่ 10 — การวิเคราะห์เชิงลึก (Advanced Analytics).
You must enroll in this course to access course content.
บทที่ 11 — Data Storytelling & Business Insight
การสื่อสารด้วยข้อมูลกับ Stakeholders
Lesson 1 of 4 within section บทที่ 11 — Data Storytelling & Business Insight.
You must enroll in this course to access course content.
การเขียนสรุปรายงานเชิงวิเคราะห์
Lesson 2 of 4 within section บทที่ 11 — Data Storytelling & Business Insight.
You must enroll in this course to access course content.
Lesson 3 of 4 within section บทที่ 11 — Data Storytelling & Business Insight.
You must enroll in this course to access course content.
ตัวอย่าง Case Study และ Insight ที่มี Impact
Lesson 4 of 4 within section บทที่ 11 — Data Storytelling & Business Insight.
You must enroll in this course to access course content.
บทที่ 12 — การใช้ข้อมูลขับเคลื่อนธุรกิจ (Data-Driven Decision Making)
กรอบการตัดสินใจด้วยข้อมูล
Lesson 1 of 5 within section บทที่ 12 — การใช้ข้อมูลขับเคลื่อนธุรกิจ (Data-Driven Decision Making).
You must enroll in this course to access course content.
KPI และ North Star Metric
Lesson 2 of 5 within section บทที่ 12 — การใช้ข้อมูลขับเคลื่อนธุรกิจ (Data-Driven Decision Making).
You must enroll in this course to access course content.
A/B Testing: การออกแบบและตีความผล
Lesson 3 of 5 within section บทที่ 12 — การใช้ข้อมูลขับเคลื่อนธุรกิจ (Data-Driven Decision Making).
You must enroll in this course to access course content.
Data Modeling เบื้องต้นสำหรับ BI (Star Schema, Fact/Dimension)
Lesson 4 of 5 within section บทที่ 12 — การใช้ข้อมูลขับเคลื่อนธุรกิจ (Data-Driven Decision Making).
You must enroll in this course to access course content.
เคสธุรกิจจริงข้ามอุตสาหกรรม (Retail, Marketing, Finance)
Lesson 5 of 5 within section บทที่ 12 — การใช้ข้อมูลขับเคลื่อนธุรกิจ (Data-Driven Decision Making).
You must enroll in this course to access course content.
บทที่ 13 — จริยธรรมและความรับผิดชอบของ Data Analyst
Bias และ Fairness ในการวิเคราะห์ข้อมูล
Lesson 1 of 3 within section บทที่ 13 — จริยธรรมและความรับผิดชอบของ Data Analyst.
You must enroll in this course to access course content.
PDPA และความเป็นส่วนตัวของข้อมูลเบื้องต้น
Lesson 2 of 3 within section บทที่ 13 — จริยธรรมและความรับผิดชอบของ Data Analyst.
You must enroll in this course to access course content.
Data Governance และการจัดการข้อมูลอย่างมีความรับผิดชอบ
Lesson 3 of 3 within section บทที่ 13 — จริยธรรมและความรับผิดชอบของ Data Analyst.
You must enroll in this course to access course content.
บทที่ 14 — เตรียมความพร้อมสู่สนามงานจริง
การสร้าง Portfolio ที่โดดเด่น
Lesson 1 of 5 within section บทที่ 14 — เตรียมความพร้อมสู่สนามงานจริง.
You must enroll in this course to access course content.
การเขียน Resume ที่แสดงผลกระทบเป็นตัวเลข
Lesson 2 of 5 within section บทที่ 14 — เตรียมความพร้อมสู่สนามงานจริง.
You must enroll in this course to access course content.
คำถามสัมภาษณ์เชิงเทคนิค SQL/Excel/Python ที่เจอบ่อย
Lesson 3 of 5 within section บทที่ 14 — เตรียมความพร้อมสู่สนามงานจริง.
You must enroll in this course to access course content.
Case Interview และ Take-home Assignment
Lesson 4 of 5 within section บทที่ 14 — เตรียมความพร้อมสู่สนามงานจริง.
You must enroll in this course to access course content.
Mock Interview และเส้นทางอาชีพ
Lesson 5 of 5 within section บทที่ 14 — เตรียมความพร้อมสู่สนามงานจริง.
You must enroll in this course to access course content.
บทที่ 15 — Capstone Project
ผู้เรียนเลือกโจทย์วิเคราะห์จากชุดข้อมูลจริง
Lesson 1 of 6 within section บทที่ 15 — Capstone Project.
You must enroll in this course to access course content.
Lesson 2 of 6 within section บทที่ 15 — Capstone Project.
You must enroll in this course to access course content.
EDA (Exploratory Data Analysis)
Lesson 3 of 6 within section บทที่ 15 — Capstone Project.
You must enroll in this course to access course content.
Lesson 4 of 6 within section บทที่ 15 — Capstone Project.
You must enroll in this course to access course content.
การสื่อสารผลผ่าน Dashboard + Report
Lesson 5 of 6 within section บทที่ 15 — Capstone Project.
You must enroll in this course to access course content.
Feedback และแนวทางพัฒนาต่อ
Lesson 6 of 6 within section บทที่ 15 — Capstone Project.
You must enroll in this course to access course content.
บทที่ 16 — บททิ้งท้าย
Lesson 1 of 1 within section บทที่ 16 — บททิ้งท้าย.
You must enroll in this course to access course content.
Leave a Reply