ชื่อหลักสูตร : บริหารธุรกิจบัณฑิต สาขาวิทยาการสารสนเทศทางธุรกิจ ฉบับปรับปรุง พ.ศ. 2563

สาขาวิชาระบบสารสนเทศ คณะบริหารธุรกิจและเทคโนโลยีสารสนเทศ

ชื่อปริญญา: บริหารธุรกิจบัณฑิต (วิทยาการสารสนเทศทางธุรกิจ)   / Bachelor of Business Administration (Business Information Science)

บธ.บ. (วิทยาการสารสนเทศทางธุรกิจ) / B.B.A. (Business Information Science) 

127 หน่วยกิต ประกอบด้วย

 1. หมวดวิชาศึกษาทั่วไป  ไม่น้อยกว่า   30   หน่วยกิต

1.1  กลุ่มสังคมศาสตร์และมนุษยศาสาตร์            6   หน่วยกิต

1.2  กลุ่มภาษา                                         12   หน่วยกิต

1.3  กลุ่มวิทยาศาสตร์และคณิตศาสตร์               6   หน่วยกิต

1.4  กลุ่มบูรณาการ                                    6   หน่วยกิต

2. หมวดวิชาเฉพาะ  ไม่น้อยกว่า   91   หน่วยกิต

2.1  กลุ่มวิชาแกน                                 30   หน่วยกิต

2.2  กลุ่มวิชาเฉพาะด้าน                   45   หน่วยกิต (14  วิชาเรียน + 1 วิชาโปรเจคจบ)

2.3  กลุ่มวิชาเลือก                              16   หน่วยกิต (3 วิชาเรียน เทียบโอนได้100% + ฝึกงานหรือสหกิจศึกษา)

3. หมวดวิชาเลือกเสรี   ไม่น้อยกว่า  6   หน่วยกิต

คะแนน V-NET สามารถนำมาเทียบโอนรายวิชาได้ 

สามารถเทียบโอนวิชาหมวดชีพเลือก จากการเรียนออนไลน์ผ่านระบบ ThaiMooc ได้

เอกสารประกอบการสอนวิชาวิทยาการสารสนเทศทางธุรกิจ ประกอบด้วย 15 สัปดาห์ แบ่งเป็น

1. การใช้ Excel และ Google Sheet ทำ Pivot Table, Pivot Chart

2. การใช้ Excel ทำ Forecasting และวิเคราะห์ค่าทางสถิติเบื้องต้น

3. การใช้ Google Sheet ทำการ Import ข้อมูลจากแหล่งภายนอก และวิเคราะห์ค่าทางสถิติ ด้วยเครื่องมือเสริม

4. การใช้ Google DataStudio ทำ Interactive Report

5. การใช้ Google Charts API ทำ Interactive Report บน Google Sites

6. การใช้ PowerBI ทำ Interactive Report และเผยแพร่บนเว็บไซต์

7. การใช้ PowerBI ทำ Forecasting และ Clustering และ RFM

8. การใช้ PowerBI ร่วมกับ Code Python

9. การใช้ Anaconda (Jupyter Notebook) Coding Python เบื้องต้น

10. การใช้ Anaconda (Jupyter Notebook) Coding Python เรียกใช้ libary ต่าง ๆ

11. การใช้ Rapidminer วิเคราะห์ข้อมูลด้วยเทคนิคเหมืองข้อมูล โมเดล Classification (Decision Tree, Naive bayes)

12. การใช้ Rapidminer วิเคราะห์ข้อมูลด้วยเทคนิคเหมืองข้อมูล โมเดล Association Rule (FPGrowth, Apriori)

13. การใช้ SPSS ในการวิเคราะห์ข้อมูลทางสถิติเบื้องต้น

14. การใช้ SPSS ในการวาดกราฟความสัมพันธ์ของข้อมูล

15. นำเสนอผลงานทุกชิ้น