โครงสร้างหลักสูตร (เริ่มใช้ ปีการศึกษา 2567)

/โครงสร้างหลักสูตร (เริ่มใช้ ปีการศึกษา 2567)
โครงสร้างหลักสูตร (เริ่มใช้ ปีการศึกษา 2567)2024-02-27T08:25:03+00:00

โครงสร้างหลักสูตร (เริ่มใช้ ปีการศึกษา 2567)

หลักสูตรวิทยาศาสตรมหาบัณฑิตสาขาวิชาวิทยาการข้อมูล (วท.ม.) กำหนดแผนการเรียนรู้ 1 แบบ

  • หลักสูตรมหาบัณฑิต แผน 2 แบบวิชาชีพ: มีจำนวนหน่วยกิตรายวิชาเท่ากับ 33 หน่วยกิต และการค้นคว้าอิสระ 3 หน่วยกิต ซึ่งผู้จะสำเร็จการศึกษาจะต้องลงทะเบียนรวมตลอดหลักสูตรไม่น้อยกว่า 36 หน่วยกิต

รายวิชา แผน 2 แบบวิชาชีพ
หมวดวิชาบังคับ 18
หมวดวิชาเลือก (ไม่น้อยกว่า) 15
หมวดวิชาการค้นคว้าอิสระ 3
จำนวนหน่วยกิตตลอดหลักสูตร (ไม่น้อยกว่า) 36

หมวดวิชาบังคับ

กำหนดให้เรียน จำนวน 6 ชุดวิชา ชุดวิชาละ 3 หน่วยกิต รวม 18 หน่วยกิต ดังนี้ ดังนี้
  1. ชุดวิชาการจัดการข้อมูล (Methodology in Data Management) ประกอบด้วย
    วข510 การจัดการข้อมูล
    DS510 Data Management
    วข511 ปฏิบัติการจัดการข้อมูล
    DS511 Data Management Practicum
  2. ชุดวิชาการวิเคราะห์ข้อมูล (Methodology in Data Analytics) ประกอบด้วย
    วข512 วิทยาการวิเคราะห์ข้อมูล
    DS512 Data Analytics
    วข513 ปฏิบัติวิทยาการวิเคราะห์ข้อมูล
    DS513 Data Analytics Practicum
  3. ชุดวิชาการวิทยาการข้อมูล (Methodology in Data Science) ประกอบด้วย
    วข514 วิทยาการข้อมูล
    DS514 Data Science
    วข515 ปฏิบัติการวิทยาการข้อมูล
    DS515 Data Science Practicum
  4. ชุดวิชาการเรียนรู้ของเครื่อง (Methodology in Machine Learning) ประกอบด้วย
    วข516 การเรียนรู้ของเครื่อง
    DS516 Machine Learning
    วข517 ปฏิบัติการเรียนรู้ของเครื่อง
    DS517 Machine Learning Practicum
  5. ชุดวิชาวิศวกรรมข้อมูล (Methodology in Data Engineering) ประกอบด้วย
    วข518 วิศวกรรมข้อมูล
    DS518 Data Engineering
    วข519 ปฏิบัติการวิศวกรรมข้อมูล
    DS519 Data Engineering Practicum
  6. ชุดวิชาสัมมนาและการเขียนรายงานทางวิทยาการข้อมูล ประกอบด้วย
    วข610 สัมมนาเพื่อการค้นคว้าอิสระทางวิทยาการข้อมูล
    DS610 Seminar for Independent Study in Data Science
    วข611 การเขียนรายงานทางวิทยาการข้อมูล
    DS611 Writing Reports in Data Science

หมวดวิชาเลือก

กำหนดให้เรียนไม่น้อยกว่า 15 หน่วยกิต
  • วข521 ทฤษฎีของโครงข่ายประสาทเทียมและการเรียนรู้เชิงลึก
    DS521 Theory of Neural Networks and Deep Learning
  • วข522 ทฤษฎีและการประยุกต์ปัญญาประดิษฐ์
    DS522 Theories and Applications of Artificial Intelligence
  • วข523 ข้อมูลขนาดใหญ่
    DS523 Big Data
  • วข524 ความมั่นคงปลอดภัยทางไซเบอร์
    DS524 Cybersecurity
  • วข531 ปัญญาประดิษฐ์ของสรรพสิ่ง
    DS531 Artificial Intelligence of Things
  • วข532 วิทยาการวิเคราะห์ข้อความ
    DS532 Text Analytics
  • วข533 คอมพิวเตอร์วิทัศน์และวิทยาการวิเคราะห์รูปภาพ
    DS533 Computer Vision and Image Analytics
  • วข534 การคำนวณเเละการประยุกต์ข้อมูลชีวมิติ
    DS534 Biometrics Computing and Applications
  • วข620 กระบวนการและการดำเนินงานการเรียนรู้ของเครื่อง
    DS620 Machine Learning Process and Operations
  • วข660 หัวข้อพิเศษในวิทยาการข้อมูล
    DS660 Special Topics in Data Science
  • วข661 หัวข้อคัดสรรทางวิทยาการข้อมูล
    DS661 Selected Topics in Data Science
  • วข662 แนวโน้มปัจจุบันทางวิทยาการข้อมูล
    DS662 Current Trends in Data Science
  • วข681 การวิจัยวิทยาการข้อมูล
    DS682 Data Science Research
    • สพท682 การค้นคว้าอิสระ
      GRI682 Independent Study
    • ปมท633 การสอบประมวลความรู้
      (COM633 Comprehensive Examination)

หมวดวิชาปรับพื้นฐาน

สำหรับนิสิตที่ไม่เคยศึกษาในหัวข้อดังกล่าว หรือ นิสิตที่ต้องการทบทวนเนื้อหาพื้นฐาน ไม่นับหน่วยกิตและให้ผลการเรียนเป็น S หรือ U
  • วข501 การเขียนโปรแกรมและอัลกอริทึมสำหรับวิทยาการข้อมูล
    (DS501 Programming and Algorithms for Data Science)
  • วข502 คณิตศาสตร์และสถิติสำหรับวิทยาการข้อมูล
    (DS502 Mathematics and Statistics for Data Science)