แผนการเรียนรู้
/

ภาพรวมของ
ชุดเครื่องมือวิทยาการข้อมูล

Python • Jupyter • Git • Docker • MCP Integration

ผลลัพธ์การเรียนรู้

1
อธิบายวัตถุประสงค์ของเครื่องมือแต่ละชนิดในชุดเครื่องมือวิทยาการข้อมูลได้
2
เปรียบเทียบลักษณะการทำงานของ Python, Jupyter, Git และ Docker ได้
3
เชื่อมโยงเครื่องมือเหล่านี้เพื่อสร้าง workflow เบื้องต้นได้
4
ติดตั้งและตรวจสอบการทำงานของเครื่องมือหลักได้
สัปดาห์ที่ 2

แนะนำ Data Science Toolbox

เครื่องมือพื้นฐานที่จำเป็นสำหรับนักวิทยาการข้อมูลยุคใหม่

ประกอบด้วยอะไรบ้าง?

  • ⚙️ Programming Tools: เช่น Python, Jupyter Notebook ใช้ในการประมวลผลข้อมูลและสร้างโมเดล
  • 📦 Package & Libraries: เช่น Pandas, NumPy, Matplotlib, Scikit-Learn สำหรับงานข้อมูลครบกระบวนการ
  • 🛠️ Development & Collaboration Tools: Git, GitHub, Docker ช่วยให้งานเป็นระบบและทำงานร่วมกันได้ดี
Tools → Workflow → Collaboration → Deployment

ทำไมต้องมี Data Science Toolbox ?

เพื่อให้การทำงานด้านข้อมูลเป็นระบบ มีมาตรฐาน และทำงานร่วมกันได้อย่างมีประสิทธิภาพ

เหตุผลสำคัญ

  • 🧩 งานด้านข้อมูลซับซ้อน: ต้องใช้หลายเครื่องมือประกอบกันตั้งแต่เก็บข้อมูล → วิเคราะห์ → สร้างแบบจำลอง → นำไปใช้งาน
  • 🤝 การทำงานเป็นทีม: เครื่องมือที่ดีช่วยลดความผิดพลาดและทำให้ทุกคนเข้าใจ workflow เหมือนกัน
  • 🚀 รองรับการพัฒนาอย่างต่อเนื่อง: งานข้อมูลเป็น iterative process ที่ต้องทดสอบ ปรับปรุง และทำซ้ำได้ง่าย
Tools ที่ดี = งานที่เร็วขึ้น ผิดพลาดน้อยลง + คุณภาพสูงขึ้น

หมวดหมู่ของ Data Science Toolbox

เครื่องมือที่ครอบคลุมตั้งแต่การจัดการข้อมูลไปจนถึงการนำระบบขึ้นใช้งานจริง

4 กลุ่มเครื่องมือหลัก

  • 💻 Development Tools: Python, Jupyter Notebook, VS Code
  • 📚 Data & ML Libraries: Pandas, NumPy, Matplotlib, Scikit-learn
  • 🔗 Collaboration & Version Control: Git, GitHub, GitHub Classroom
  • 📦 Environment & Deployment: Virtual Env, Conda, Docker
เลือกเครื่องมือให้เหมาะกับงาน → ลดเวลา → เพิ่มคุณภาพ

ตัวอย่าง Data Science Workflow

ลำดับขั้นการทำงานตั้งแต่ข้อมูลดิบจนเป็นระบบที่ใช้งานได้จริง

ขั้นตอนหลัก

  • 📥 Collect: เก็บรวบรวมข้อมูลจาก Database, APIs, Logs, Sensors
  • 🧹 Prepare: Clean, Transform, Feature Engineering
  • 🤖 Model: เลือกโมเดล ฝึกอบรม ทดสอบ และปรับปรุง
  • 🚀 Deploy: ทำระบบให้ใช้งานจริง เช่น Web App, API, Dashboard
จากข้อมูลดิบ → คุณค่าทางธุรกิจ

เลือกใช้ เครื่องมือ ให้เหมาะกับแต่ละขั้นตอน

การใช้เครื่องมืออย่างถูกต้องช่วยลดเวลา เพิ่มประสิทธิภาพ และลดความผิดพลาด

Tool Mapping

  • 📥 Collect: SQL, APIs, Web Scraping, Kaggle, Google Sheets
  • 🧹 Prepare: Pandas, NumPy, OpenRefine, Python Scripts
  • 🤖 Model: Scikit-learn, PyCaret, TensorFlow / PyTorch
  • 🚀 Deploy: Dash, Flask/FastAPI, Docker, Streamlit
“ใช้เครื่องมือให้เหมาะ → ทำงานไหลลื่น → ผลลัพธ์มืออาชีพ”

รู้จักกับ Model Context Protocol (MCP)

มาตรฐานใหม่ในการเชื่อมต่อ AI กับระบบจริงอย่างปลอดภัย โปร่งใส และตรวจสอบได้

MCP คืออะไร?

  • 🔗 Open Protocol: มาตรฐานเปิดสำหรับเชื่อม AI กับฐานข้อมูล ไฟล์ หรือ API
  • 🛡️ Secure & Permission-based: ผู้ใช้ควบคุมได้ว่า AI เข้าถึงอะไรได้บ้าง
  • ⚡ Improved Workflow: ทำงานร่วมกันระหว่างมนุษย์ + AI ได้สม่ำเสมอและเป็นระบบมากขึ้น
MCP = AI ที่ไม่ใช่แค่ “คิด” แต่ “เข้าถึง” และ “ทำงาน” ได้จริง

MCP ทำงานอย่างไร?

เชื่อม AI กับข้อมูลจริงอย่างเป็นระบบ โดยมีชั้นกลางควบคุมความปลอดภัย

กระบวนการทำงาน

  • 👤 User: ผู้ใช้งานให้คำสั่งหรือคำถามแก่ระบบ
  • 🤖 LLM / AI Model: ประมวลผลความต้องการและเลือกเครื่องมือที่เหมาะสม
  • 🧩 MCP Server: เป็นตัวกลางเชื่อมต่อ AI กับ data sources, APIs, หรือไฟล์
  • 📁 Data / Tools: แหล่งข้อมูลหรือบริการที่ถูกอนุญาตให้ AI เรียกใช้งาน
User → AI Model → MCP Server → Data Source → Response

ตัวอย่างการใช้ MCP ในงานวิทยาการข้อมูล

ใช้ AI ทำงานร่วมกับระบบจริงอย่างมีประสิทธิภาพและตรวจสอบได้

Use Cases

  • 📊 ดึงข้อมูลอัตโนมัติจากฐานข้อมูล เช่น SQL เพื่อทำ EDA โดยไม่ต้องเขียน query ซ้ำ
  • 🧾 อ่านและสรุปผลจากไฟล์ เช่น .csv, .json, .pdf เพื่อนำไปวิเคราะห์ต่อ
  • 🔄 อัปเดต pipeline หรือ workflow แบบ AI-assisted โดยไม่ต้องแก้โค้ดทั้งโปรเจกต์
  • 📤 สร้างรายงานอัตโนมัติ เช่น Summary, Executive Dashboard, Knowledge Base
MCP = AI ทำงานกับข้อมูล “จริง” ไม่ใช่แค่ข้อมูล “ภายใน AI”

จุดเด่นและประโยชน์ของ Model Context Protocol

ทำให้งาน AI + Data Science มีประสิทธิภาพ โปร่งใส และทำงานได้จริงในระบบองค์กร

Key Benefits

  • 🔒 ปลอดภัยและควบคุมได้: กำหนดสิทธิ์การเข้าถึงข้อมูลและทรัพยากรได้ละเอียด
  • 📌 โปร่งใสและตรวจสอบย้อนหลังได้: ทุกการเข้าถึงและคำสั่งมี Logging
  • 🔧 เชื่อมต่อกับระบบจริงได้: ไม่ต้องส่งข้อมูลทั้งหมดไปที่ AI
  • ⚡ ลดงานซ้ำ & เพิ่ม productivity: AI สามารถทำงานบางอย่างแทนมนุษย์ได้ทันที
AI ที่ปลอดภัย • มีมาตรฐาน • ใช้งานได้จริงในองค์กร

เปรียบเทียบ Traditional AI กับ MCP-Aware AI

เข้าใจความแตกต่างระหว่าง AI ที่ใช้ทั่วไป กับ AI ที่พร้อมเชื่อมต่อระบบจริง

Comparison

  • ❌ Traditional AI: ทำงานจากข้อมูลที่ผู้ใช้ป้อนให้เท่านั้น อาจไม่อัปเดตหรือไม่ตรงกับระบบจริง
  • ✅ MCP-Aware AI: เข้าถึงข้อมูลจากแหล่งจริงได้ ผ่านการอนุญาตและควบคุม
  • ❌ Traditional AI: ไม่สามารถสั่งงานหรือแก้ไขระบบจริงได้
  • ✅ MCP-Aware AI: สามารถดำเนินคำสั่ง เช่น อ่าน/อัพเดตไฟล์ เรียก API หรือจัดการข้อมูล
AI จาก “แค่ช่วยคิด” → “ช่วยลงมือทำจริงได้”