You can not select more than 25 topics
Topics must start with a letter or number, can include dashes ('-') and can be up to 35 characters long.
365 lines
15 KiB
365 lines
15 KiB
# คู่มือการใช้งาน
|
|
|
|
คู่มือนี้ให้ตัวอย่างและขั้นตอนการทำงานทั่วไปสำหรับการใช้หลักสูตร Data Science for Beginners
|
|
|
|
## สารบัญ
|
|
|
|
- [วิธีการใช้หลักสูตรนี้](../..)
|
|
- [การทำงานกับบทเรียน](../..)
|
|
- [การทำงานกับ Jupyter Notebooks](../..)
|
|
- [การใช้แอปพลิเคชันแบบทดสอบ](../..)
|
|
- [ขั้นตอนการทำงานทั่วไป](../..)
|
|
- [เคล็ดลับสำหรับผู้เรียนด้วยตนเอง](../..)
|
|
- [เคล็ดลับสำหรับครู](../..)
|
|
|
|
## วิธีการใช้หลักสูตรนี้
|
|
|
|
หลักสูตรนี้ออกแบบมาให้มีความยืดหยุ่นและสามารถใช้งานได้หลายวิธี:
|
|
|
|
- **การเรียนรู้ด้วยตนเอง**: ทำบทเรียนด้วยตัวเองตามความเร็วของคุณ
|
|
- **การสอนในห้องเรียน**: ใช้เป็นหลักสูตรที่มีการสอนแบบมีโครงสร้าง
|
|
- **กลุ่มศึกษา**: เรียนรู้ร่วมกันกับเพื่อน
|
|
- **รูปแบบเวิร์กช็อป**: การเรียนรู้แบบเข้มข้นในระยะเวลาสั้น
|
|
|
|
## การทำงานกับบทเรียน
|
|
|
|
แต่ละบทเรียนมีโครงสร้างที่สม่ำเสมอเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการเรียนรู้:
|
|
|
|
### โครงสร้างบทเรียน
|
|
|
|
1. **แบบทดสอบก่อนบทเรียน**: ทดสอบความรู้ที่มีอยู่
|
|
2. **Sketchnote** (ตัวเลือก): สรุปภาพรวมของแนวคิดสำคัญ
|
|
3. **วิดีโอ** (ตัวเลือก): เนื้อหาเสริมในรูปแบบวิดีโอ
|
|
4. **บทเรียนที่เขียน**: แนวคิดหลักและคำอธิบาย
|
|
5. **Jupyter Notebook**: แบบฝึกหัดการเขียนโค้ด
|
|
6. **การบ้าน**: ฝึกฝนสิ่งที่คุณเรียนรู้
|
|
7. **แบบทดสอบหลังบทเรียน**: เสริมสร้างความเข้าใจ
|
|
|
|
### ตัวอย่างขั้นตอนการทำงานสำหรับบทเรียน
|
|
|
|
```bash
|
|
# 1. Navigate to the lesson directory
|
|
cd 1-Introduction/01-defining-data-science
|
|
|
|
# 2. Read the README.md
|
|
# Open README.md in your browser or editor
|
|
|
|
# 3. Take the pre-lesson quiz
|
|
# Click the quiz link in the README
|
|
|
|
# 4. Open the Jupyter notebook (if available)
|
|
jupyter notebook
|
|
|
|
# 5. Complete the exercises in the notebook
|
|
|
|
# 6. Work on the assignment
|
|
|
|
# 7. Take the post-lesson quiz
|
|
```
|
|
|
|
## การทำงานกับ Jupyter Notebooks
|
|
|
|
### การเริ่มต้น Jupyter
|
|
|
|
```bash
|
|
# Activate your virtual environment
|
|
source venv/bin/activate # On macOS/Linux
|
|
# OR
|
|
venv\Scripts\activate # On Windows
|
|
|
|
# Start Jupyter from the repository root
|
|
jupyter notebook
|
|
```
|
|
|
|
### การรันเซลใน Notebook
|
|
|
|
1. **รันเซล**: กด `Shift + Enter` หรือคลิกปุ่ม "Run"
|
|
2. **รันทุกเซล**: เลือก "Cell" → "Run All" จากเมนู
|
|
3. **รีสตาร์ทเคอร์เนล**: เลือก "Kernel" → "Restart" หากพบปัญหา
|
|
|
|
### ตัวอย่าง: การทำงานกับข้อมูลใน Notebook
|
|
|
|
```python
|
|
# Import required libraries
|
|
import pandas as pd
|
|
import numpy as np
|
|
import matplotlib.pyplot as plt
|
|
|
|
# Load a dataset
|
|
df = pd.read_csv('data/sample.csv')
|
|
|
|
# Explore the data
|
|
df.head()
|
|
df.info()
|
|
df.describe()
|
|
|
|
# Create a visualization
|
|
plt.figure(figsize=(10, 6))
|
|
plt.plot(df['column_name'])
|
|
plt.title('Sample Visualization')
|
|
plt.xlabel('X-axis Label')
|
|
plt.ylabel('Y-axis Label')
|
|
plt.show()
|
|
```
|
|
|
|
### การบันทึกงานของคุณ
|
|
|
|
- Jupyter บันทึกอัตโนมัติเป็นระยะ
|
|
- บันทึกด้วยตนเอง: กด `Ctrl + S` (หรือ `Cmd + S` บน macOS)
|
|
- ความคืบหน้าของคุณจะถูกบันทึกในไฟล์ `.ipynb`
|
|
|
|
## การใช้แอปพลิเคชันแบบทดสอบ
|
|
|
|
### การรันแอปแบบทดสอบในเครื่อง
|
|
|
|
```bash
|
|
# Navigate to quiz app directory
|
|
cd quiz-app
|
|
|
|
# Start the development server
|
|
npm run serve
|
|
|
|
# Access at http://localhost:8080
|
|
```
|
|
|
|
### การทำแบบทดสอบ
|
|
|
|
1. แบบทดสอบก่อนบทเรียนจะลิงก์ไว้ที่ด้านบนของแต่ละบทเรียน
|
|
2. แบบทดสอบหลังบทเรียนจะลิงก์ไว้ที่ด้านล่างของแต่ละบทเรียน
|
|
3. แต่ละแบบทดสอบมี 3 คำถาม
|
|
4. แบบทดสอบออกแบบมาเพื่อเสริมสร้างการเรียนรู้ ไม่ใช่การทดสอบอย่างละเอียด
|
|
|
|
### การกำหนดหมายเลขแบบทดสอบ
|
|
|
|
- แบบทดสอบมีหมายเลข 0-39 (รวมทั้งหมด 40 แบบทดสอบ)
|
|
- แต่ละบทเรียนมักมีแบบทดสอบก่อนและหลัง
|
|
- URL ของแบบทดสอบมีหมายเลขแบบทดสอบ: `https://ff-quizzes.netlify.app/en/ds/quiz/0`
|
|
|
|
## ขั้นตอนการทำงานทั่วไป
|
|
|
|
### ขั้นตอนการทำงาน 1: เส้นทางสำหรับผู้เริ่มต้น
|
|
|
|
```bash
|
|
# 1. Set up your environment (see INSTALLATION.md)
|
|
|
|
# 2. Start with Lesson 1
|
|
cd 1-Introduction/01-defining-data-science
|
|
|
|
# 3. For each lesson:
|
|
# - Take pre-lesson quiz
|
|
# - Read the lesson content
|
|
# - Work through the notebook
|
|
# - Complete the assignment
|
|
# - Take post-lesson quiz
|
|
|
|
# 4. Progress through all 20 lessons sequentially
|
|
```
|
|
|
|
### ขั้นตอนการทำงาน 2: การเรียนรู้เฉพาะหัวข้อ
|
|
|
|
หากคุณสนใจหัวข้อเฉพาะ:
|
|
|
|
```bash
|
|
# Example: Focus on Data Visualization
|
|
cd 3-Data-Visualization
|
|
|
|
# Explore lessons 9-13:
|
|
# - Lesson 9: Visualizing Quantities
|
|
# - Lesson 10: Visualizing Distributions
|
|
# - Lesson 11: Visualizing Proportions
|
|
# - Lesson 12: Visualizing Relationships
|
|
# - Lesson 13: Meaningful Visualizations
|
|
```
|
|
|
|
### ขั้นตอนการทำงาน 3: การเรียนรู้แบบโครงการ
|
|
|
|
```bash
|
|
# 1. Review the Data Science Lifecycle lessons (14-16)
|
|
cd 4-Data-Science-Lifecycle
|
|
|
|
# 2. Work through a real-world example (Lesson 20)
|
|
cd ../6-Data-Science-In-Wild/20-Real-World-Examples
|
|
|
|
# 3. Apply concepts to your own project
|
|
```
|
|
|
|
### ขั้นตอนการทำงาน 4: Data Science บนคลาวด์
|
|
|
|
```bash
|
|
# Learn about cloud data science (Lessons 17-19)
|
|
cd 5-Data-Science-In-Cloud
|
|
|
|
# 17: Introduction to Cloud Data Science
|
|
# 18: Low-Code ML Tools
|
|
# 19: Azure Machine Learning Studio
|
|
```
|
|
|
|
## เคล็ดลับสำหรับผู้เรียนด้วยตนเอง
|
|
|
|
### จัดระเบียบตัวเอง
|
|
|
|
```bash
|
|
# Create a learning journal
|
|
mkdir my-learning-journal
|
|
|
|
# For each lesson, create notes
|
|
echo "# Lesson 1 Notes" > my-learning-journal/lesson-01-notes.md
|
|
```
|
|
|
|
### ฝึกฝนอย่างสม่ำเสมอ
|
|
|
|
- กำหนดเวลาที่แน่นอนในแต่ละวันหรือสัปดาห์
|
|
- ทำบทเรียนอย่างน้อยหนึ่งบทต่อสัปดาห์
|
|
- ทบทวนบทเรียนก่อนหน้าเป็นระยะ
|
|
|
|
### มีส่วนร่วมกับชุมชน
|
|
|
|
- เข้าร่วม [ชุมชน Discord](https://aka.ms/ds4beginners/discord)
|
|
- มีส่วนร่วมในช่อง #Data-Science-for-Beginners ใน Discord [การสนทนาใน Discord](https://aka.ms/ds4beginners/discord)
|
|
- แบ่งปันความคืบหน้าและถามคำถาม
|
|
|
|
### สร้างโครงการของคุณเอง
|
|
|
|
หลังจากทำบทเรียนเสร็จแล้ว ให้นำแนวคิดไปใช้กับโครงการส่วนตัว:
|
|
|
|
```python
|
|
# Example: Analyze your own dataset
|
|
import pandas as pd
|
|
|
|
# Load your own data
|
|
my_data = pd.read_csv('my-project/data.csv')
|
|
|
|
# Apply techniques learned
|
|
# - Data cleaning (Lesson 8)
|
|
# - Exploratory data analysis (Lesson 7)
|
|
# - Visualization (Lessons 9-13)
|
|
# - Analysis (Lesson 15)
|
|
```
|
|
|
|
## เคล็ดลับสำหรับครู
|
|
|
|
### การตั้งค่าห้องเรียน
|
|
|
|
1. ทบทวน [for-teachers.md](for-teachers.md) สำหรับคำแนะนำโดยละเอียด
|
|
2. ตั้งค่าสภาพแวดล้อมที่ใช้ร่วมกัน (GitHub Classroom หรือ Codespaces)
|
|
3. สร้างช่องทางการสื่อสาร (Discord, Slack หรือ Teams)
|
|
|
|
### การวางแผนบทเรียน
|
|
|
|
**ตารางเวลาแนะนำ 10 สัปดาห์:**
|
|
|
|
- **สัปดาห์ที่ 1-2**: บทนำ (บทเรียน 1-4)
|
|
- **สัปดาห์ที่ 3-4**: การทำงานกับข้อมูล (บทเรียน 5-8)
|
|
- **สัปดาห์ที่ 5-6**: การสร้างภาพข้อมูล (บทเรียน 9-13)
|
|
- **สัปดาห์ที่ 7-8**: วงจรชีวิต Data Science (บทเรียน 14-16)
|
|
- **สัปดาห์ที่ 9**: Data Science บนคลาวด์ (บทเรียน 17-19)
|
|
- **สัปดาห์ที่ 10**: การใช้งานจริงและโครงการสุดท้าย (บทเรียน 20)
|
|
|
|
### การรัน Docsify สำหรับการเข้าถึงแบบออฟไลน์
|
|
|
|
```bash
|
|
# Serve documentation locally for classroom use
|
|
docsify serve
|
|
|
|
# Students can access at localhost:3000
|
|
# No internet required after initial setup
|
|
```
|
|
|
|
### การให้คะแนนการบ้าน
|
|
|
|
- ทบทวน Notebook ของนักเรียนสำหรับแบบฝึกหัดที่เสร็จสมบูรณ์
|
|
- ตรวจสอบความเข้าใจผ่านคะแนนแบบทดสอบ
|
|
- ประเมินโครงการสุดท้ายโดยใช้หลักการวงจรชีวิต Data Science
|
|
|
|
### การสร้างการบ้าน
|
|
|
|
```python
|
|
# Example custom assignment template
|
|
"""
|
|
Assignment: [Topic]
|
|
|
|
Objective: [Learning goal]
|
|
|
|
Dataset: [Provide or have students find one]
|
|
|
|
Tasks:
|
|
1. Load and explore the dataset
|
|
2. Clean and prepare the data
|
|
3. Create at least 3 visualizations
|
|
4. Perform analysis
|
|
5. Communicate findings
|
|
|
|
Deliverables:
|
|
- Jupyter notebook with code and explanations
|
|
- Written summary of findings
|
|
"""
|
|
```
|
|
|
|
## การทำงานแบบออฟไลน์
|
|
|
|
### ดาวน์โหลดทรัพยากร
|
|
|
|
```bash
|
|
# Clone the entire repository
|
|
git clone https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners.git
|
|
|
|
# Download datasets in advance
|
|
# Most datasets are included in the repository
|
|
```
|
|
|
|
### รันเอกสารในเครื่อง
|
|
|
|
```bash
|
|
# Serve with Docsify
|
|
docsify serve
|
|
|
|
# Access at localhost:3000
|
|
```
|
|
|
|
### รันแอปแบบทดสอบในเครื่อง
|
|
|
|
```bash
|
|
cd quiz-app
|
|
npm run serve
|
|
```
|
|
|
|
## การเข้าถึงเนื้อหาที่แปลแล้ว
|
|
|
|
มีการแปลเนื้อหาในกว่า 40 ภาษา:
|
|
|
|
```bash
|
|
# Access translated lessons
|
|
cd translations/fr # French
|
|
cd translations/es # Spanish
|
|
cd translations/de # German
|
|
# ... and many more
|
|
```
|
|
|
|
การแปลแต่ละภาษามีโครงสร้างเหมือนกับเวอร์ชันภาษาอังกฤษ
|
|
|
|
## ทรัพยากรเพิ่มเติม
|
|
|
|
### เรียนรู้ต่อไป
|
|
|
|
- [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/learn/) - เส้นทางการเรียนรู้เพิ่มเติม
|
|
- [Student Hub](https://docs.microsoft.com/learn/student-hub) - ทรัพยากรสำหรับนักเรียน
|
|
- [Azure AI Foundry](https://aka.ms/foundry/forum) - ฟอรัมชุมชน
|
|
|
|
### หลักสูตรที่เกี่ยวข้อง
|
|
|
|
- [AI for Beginners](https://aka.ms/ai-beginners)
|
|
- [ML for Beginners](https://aka.ms/ml-beginners)
|
|
- [Web Dev for Beginners](https://aka.ms/webdev-beginners)
|
|
- [Generative AI for Beginners](https://aka.ms/genai-beginners)
|
|
|
|
## การขอความช่วยเหลือ
|
|
|
|
- ตรวจสอบ [TROUBLESHOOTING.md](TROUBLESHOOTING.md) สำหรับปัญหาทั่วไป
|
|
- ค้นหา [GitHub Issues](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/issues)
|
|
- เข้าร่วม [Discord](https://aka.ms/ds4beginners/discord)
|
|
- ทบทวน [CONTRIBUTING.md](CONTRIBUTING.md) เพื่อรายงานปัญหาหรือมีส่วนร่วม
|
|
|
|
---
|
|
|
|
**ข้อจำกัดความรับผิดชอบ**:
|
|
เอกสารนี้ได้รับการแปลโดยใช้บริการแปลภาษา AI [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) แม้ว่าเราจะพยายามให้การแปลมีความถูกต้อง แต่โปรดทราบว่าการแปลอัตโนมัติอาจมีข้อผิดพลาดหรือความไม่ถูกต้อง เอกสารต้นฉบับในภาษาต้นทางควรถือเป็นแหล่งข้อมูลที่เชื่อถือได้ สำหรับข้อมูลที่สำคัญ แนะนำให้ใช้บริการแปลภาษามนุษย์ที่เป็นมืออาชีพ เราจะไม่รับผิดชอบต่อความเข้าใจผิดหรือการตีความผิดพลาดที่เกิดจากการใช้การแปลนี้ |