การอบรมเชิงปฏิบัติการเรื่อง Building Data Pipeline Using Gemini AI in Google Colab จัดขึ้นเพื่อเสริมสร้างความรู้และทักษะด้านการจัดการข้อมูล (Data Pipeline) และการประยุกต์ใช้ปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence: AI) ในการวิเคราะห์และประมวลผลข้อมูลให้กับอาจารย์ นักวิจัย และผู้ที่สนใจด้านข้อมูลและเทคโนโลยีดิจิทัล โดยมี Mr. Anvar Variskhanov เป็นวิทยากรรับเชิญ การอบรมจัดขึ้น ณ ห้องประชุม E1-318 สำนักวิชาการจัดการ ระยะเวลา 1–3 ชั่วโมง
เนื้อหาหลักของการอบรมมุ่งเน้นการทำความเข้าใจแนวคิดพื้นฐานของ Data Pipeline ตั้งแต่กระบวนการรวบรวมข้อมูล (Data Ingestion) การทำความสะอาดและแปลงข้อมูล (Data Cleaning & Transformation) ไปจนถึงการนำข้อมูลไปวิเคราะห์และใช้งานจริง โดยเน้นการใช้ Google Colab เป็นเครื่องมือหลักในการพัฒนา เนื่องจากเป็นแพลตฟอร์มที่ใช้งานง่าย รองรับภาษา Python และสามารถทำงานร่วมกับบริการ AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพ
อีกหนึ่งประเด็นสำคัญของการอบรมคือการแนะนำการใช้งาน Gemini AI เพื่อช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการสร้างและจัดการ Data Pipeline ผู้เข้าอบรมได้เรียนรู้การใช้ AI เพื่อช่วยเขียนโค้ด วิเคราะห์โครงสร้างข้อมูล ตรวจสอบความผิดพลาด และปรับปรุงกระบวนการทำงานให้รวดเร็วและแม่นยำยิ่งขึ้น ผ่านการสาธิตและกิจกรรมเชิงปฏิบัติการ (hands-on) ทำให้ผู้เข้าร่วมสามารถเห็นภาพการนำ AI ไปใช้จริงในงานด้านข้อมูล
ผลลัพธ์ที่ได้จากการอบรม ผู้เข้าร่วมมีความเข้าใจมากขึ้นเกี่ยวกับการออกแบบและพัฒนา Data Pipeline อย่างเป็นระบบ สามารถประยุกต์ใช้ Gemini AI ร่วมกับ Google Colab เพื่อสนับสนุนงานด้านการวิจัย การเรียนการสอน และการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงธุรกิจหรือเชิงนโยบาย นอกจากนี้ การอบรมยังช่วยเปิดมุมมองใหม่เกี่ยวกับบทบาทของ AI ในการทำงานด้านข้อมูล ซึ่งมีความสำคัญต่อการพัฒนาทักษะดิจิทัลในยุคปัจจุบัน
โดยการอบรมครั้งนี้เป็นกิจกรรมที่ช่วยยกระดับความรู้และทักษะด้าน Data Analytics และ AI อย่างเป็นรูปธรรม สอดคล้องกับการพัฒนาศักยภาพบุคลากรด้านการจัดการและเทคโนโลยีดิจิทัล และสามารถนำความรู้ที่ได้รับไปต่อยอดในการทำงานและการวิจัยได้อย่างมีประสิทธิภาพในอนาคต
Key Takeaways
1. เข้าใจโครงสร้าง Data Pipeline แบบ end-to-end ตั้งแต่การนำเข้าข้อมูล การเตรียมข้อมูล ไปจนถึงการนำข้อมูลไปใช้งาน/วิเคราะห์
2. ใช้ Google Colab เป็นสภาพแวดล้อมทำงานได้ทันที เหมาะสำหรับทดลอง พัฒนา และทำซ้ำ (reproducible) ได้สะดวก
3. Gemini AI ช่วยลดเวลาในการพัฒนาโค้ดและแก้ปัญหา เช่น ช่วยเขียนโค้ดตัวอย่าง ตรวจจับ error อธิบายโค้ด และแนะนำวิธีปรับให้มีประสิทธิภาพ
4. แนวคิด “AI-assisted workflow” ใช้ได้จริงกับงานวิจัยและงานองค์กร ช่วยเพิ่มความเร็ว ความถูกต้อง และความต่อเนื่องของกระบวนการทำงานด้านข้อมูล
5. ต่อยอดได้ทันที สำหรับการทำ Data Analytics, Dashboard, การเตรียมข้อมูลเพื่อทำ Machine Learning หรือการจัดทำระบบรายงานเชิงบริหาร
