ภาควิชาสถิติ ยินดีต้อนรับน้องๆ นิสิตใหม่ Stat 🎉
ยินดีเป็นอย่างยิ่งที่เราจะได้มาร่วมเป็นครอบครัวเดียวกันค่ะ
ปฏิทิน TCAS66

กำหนดการรับสมัคร TCAS66📆 สำหรับการสมัคร “ภาควิชาสถิติ” คณะพาณิชยศาสตร์และการบัญชี จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย

previous arrowprevious arrow
next arrownext arrow
Slider

 หลักสูตรการศึกษา

สต.บ.สถิติและวิทยาการข้อมูล
สต.บ.การประกันภัย
สต.บ.เทคโนโลยีสารสนเทศเพื่อธุรกิจ
วท.ม.สถิติและวิทยาการข้อมูล
วท.ม.การประกันภัย
วท.ม.การพัฒนาซอฟต์แวร์ด้านธุรกิจ

 ติดตามเรา

 ข่าวสารภาควิชา

ปฏิทิน TCAS66

Rate this article 0 Vote
วันอาทิตย์, 09 ตุลาคม 2565
250

TCAS หลักสูตรปริญญาตรี สถิติศาสตรบัณฑิต ปีการศึกษา 2566

Read more

ขอแสดงความยินดีกับนิสิตภาควิชาสถิติ

Rate this article 0 Vote
วันอาทิตย์, 09 ตุลาคม 2565
82

ขอแสดงความยินดีกับนิสิตภาควิชาสถิติ

Read more

ขอแสดงความยินดีกับนิสิตภาควิชาสถิติ

Rate this article 0 Vote
วันอาทิตย์, 09 ตุลาคม 2565
73

ขอแสดงความยินดีกับนิสิตภาควิชาสถิติ

Read more

โครงการอบรม Essential Skills for Effective Pitching

Rate this article 0 Vote
วันเสาร์, 08 ตุลาคม 2565
55

โครงการอบรม Essential Skills for Effective Pitching

Read more

ขอแสดงความยินดีกับคณาจารย์ภาควิชาสถิติ

Rate this article 0 Vote
วันศุกร์, 29 กรกฎาคม 2565
171

ขอแสดงความยินดีกับคณาจารย์ภาควิชาสถิติ

Read more

 รายวิชาโดนใจ

พี่บี๋
พี่บี๋
Stat49
วิชา Data Science Practicum จะเตรียมความพร้อมก่อนจบไปทำงานสาย data (including data analysis, business intelligence, data scientist) ได้ทำ project ที่ใช้ data เพื่อตอบปัญหาทางธุรกิจ (หรือปัญหาอื่น ตาม industry) วิชานี้จะได้ฝึกตั้งคำถามที่ถูกเพื่อ lead มาสู่ pain point นั้น ด้วย data ที่มี (ซึ่ง project จะไม่ได้มี data มาให้ ให้ไป scrape มาเอง) วิชานี้จะได้เห็นภาพกว้างของการทำงานสาย data และใช้เครื่องมือที่จำเป็นต่อสาย data เช่น pandas numpy beautifulsoap ggplot sklearn bigquery
พี่กุล
พี่กุล
Stat 49
วิชา Data Science Practicum จะสอนเราให้เข้าใจการทำงานของ Data Scientist ผ่านการปฎิบัติจริงแบบ end-to-end process ด้วยภาษา Python เริ่มตั้งแต่กระบวนการตั้งคำถามทางธุรกิจว่าเราอยากแก้ไข pain point อะไร ถ้าแก้ไขแล้วจะ impact กับใครบ้าง ซึ่งการตั้งคำถามนี่แหล่ะที่จะช่วย frame การวิเคราห์ข้อมูลได้ดีขึ้น รู้ว่าจุดไหนควรที่เราควรจะไป dig down ต่อ หรือ ตัวแปรตัวไหนมีความสำคัญกับตัวแปรที่เราสนใจจริงๆ จากนั้นจึงได้ใช้ machine learning ที่เราเรียนมา apply กับ pain point ที่เราเจอ สุดท้ายคือรู้จักการใช้ performance metrics ที่เหมาะสมกับการวัดประสิทธิภาพของ model ของแถมอีกอย่างนึงของวิชานี้ คือ ได้จัดการกับ raw data ที่ไป scrape มาเองจริงๆ ทำให้ใน phase นี้ก็จะเห็นภาพการทำงานและปัญหาที่เจอของ data engineer ไปเต็มๆ
พี่บราสส์
พี่บราสส์
Stat 49
วิชา Actuarial Science Life Insurance หรือชื่อภาษาไทย "คณิตศาสตร์ประกันชีวิต" วิชานี้เราจะได้เรียนรู้เกี่ยวกับบทบามสำคัญของ actuary ในการออกแบบผลิตภัณฑ์ประกันชิวิต อาทิ ประเภทของผลิตภัณฑ์ (product types) การคำนวณราคาเบี้ยผลิตภัณฑ์ (pricing product) วิธีคำนวณเงินสำรอง (profit measurements) ซึ่งเป็นการนำความรู้ระหว่าง คณิตศาสตร์การเงิน (math finance) และ การประกันชีวิต (life insurance) มาประยุคต์ใช้ร่วมกัน ได้ใช้เครื่องมือ Excel และ VBA coding นอกจากนี้ผู้เรียนจะได้มีโอกาสทำ project ออกแบบผลิตภัณฑืประกันชีวิตและคำนวณดอกเบี่ย ซึ่งเป็นทักษะที่สำคัญสำหรับการเป็น actuary ในอนาคตอีกด้วย

 ติดตามภาควิชา

ติดต่อเรา

ภาควิชาสถิติ คณะพาณิชยศาสตร์และการบัญชี จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย

 

ชั้น 8 อาคารมหิตลาธิเบศร ถนนพญาไท เขตปทุมวัน แขวงวังใหม่ กรุงเทพฯ 10330

 

+1 (662) 218-5650-51, 56

+1 (662) 218-5652 (Fax)

 

stat@cbs.chula.ac.th