การศึกษา ปริญญาโทวิศวกรรมไฟฟ้า มหาบัณทิต มหาลัยธรรมศาสตร์ ประสบการณ์ - มีความรู้ความชำนาญ ในการใช้ K-mean, neural-network, Fuzzy-C mean, Decision Tree ในการทำ data mining และ data clustering มาแล้ว มากกว่า 4 ปี - วิทยากร อบรมให้กับธนาคารแห่งประเทศไทย - วิทยากร อบรมให้กับกองทุนบำเหน็จบำนาญข้าราชการ ธนาคารทหารไทย - วิทยากร อบรมให้กับ TOYOTA TECHNICAL CENTER ASIA PACIFIC ( THAILAND ) CO., LTD. - วิทยากร อบรมให้กับ Toyota Tsusho Electronics (Thailand) Co., Ltd. - วิทยากร อบรมให้กับ Seagate Technology (Thailand) - วิทยากร อบรมให้กับ Western Digital - วิทยากร อบรมให้กับ Hitachi Global Storage Technologies (Thailand) Ltd. - วิทยากร อบรมให้กับ โรงเรียนนายร้อยพระจุลจอมเกล้า - วิทยากร อบรมให้กับ Sirindhorn International Institute of Technology - วิทยากร อบรมให้กับ สสิน จุฬา - ฯลฯ
โครงสร้างหลักสูตร วันที่ 1 ทำความรู้จักกับการวิเคราะห์ข้อมูลด้วยเทคนิค Data Mining ความหมายของ Data Mining กระบวนการของ Data Mining การนำ Data Mining ไปใช้งาน ความหมายของ Weka ประวัติความเป็นมาของ Weka ความสามารถของ Weka หน้าตาของ Weka สำหรับผู้ใช้งาน การใช้งานฐานข้อมูลที่มีอยู่กับ Weka ARFF Viewer Scatter Plot ARFF format Attribute and Instance Hand Out Weka Filter Normalize Data Set Using Weka Filter Remove Missing Value Remove Inaccurate Values Create Training and Test Data Set วันที่ 2 Introduction to Classifications Mining Classifications Techniques Decision trees classify Select Root Level of Structure Tree Information Gain Final Decision Tree Confuse Matrix Cost-Sensitive Learning K-nearest neighbors classify Distance Function K-nearest neighbors classify in Weka Linear regression model Linear regression in Weka Neural Network Classify Multiple Layers of Neurons Feed Forward Back-propagation Neural Network Multiple Layers of Neural Network in Weka Introduction to Cluster Analysis K-Means Clustering in Weka Introduction to Association Rules Basic Concepts of Association Rule Support and Confidence Association Rules in Weka