สวัสดีครับทุกคน หลังจากเพจแอดร้างมานาน บทความนี้แอดจะพาทุกคนที่พลาดงาน Data Talk Chill ครั้งที่ 3 จัดโดย Data TH.com – Data Science ชิลชิล

SPEAKERS

ครั้งนี้มี Speaker ทั้งหมด 15 ท่านด้วยกัน มาจากหลากหลายสายงานด้าน Data ไม่ว่าจะเป็น Design, UX, Data Analyst, Data Engineer, Data Scientist, Digital Marketing และอื่นๆ อีกเพียบ เรียกได้ว่าครบวงจร

รายนาม Speakers และ Topics ที่แต่ละคนพูดอยู่ที่นี่แล้ววว

---

AIRMEET

งานนี้ปกติแล้วจะจัดกันแบบ Physical คือ มาเจอหน้ากันนั่นเอง แต่ปีนี้เนื่องจากสถานการณ์ COVID-19 ทำให้ต้องจัดกันแบบ Online ด้วยระบบ Airmeet แอดชอบมากเลย UI/UX ค่อนข้างดีและมีหลาย Section ให้เราได้เล่นกันด้วย

Reception

ส่วนนี้เป็นหน้าที่คอยต้อนรับทุกคนเข้างาน เปรียบเสมือน Lobby หรือจุดเข้างานเวลามีการจัด Event แบบ Physical กันเลยทีเดียว

Sessions

เป็นหน้ารวม Session ต่างๆ ที่ Speaker แต่ละคน เมื่อถึงเวลาแต่ละ Session จะเปิดให้ทุกคนสามารถกด Join ได้ หลังจากเราเข้าไป Join ก็เริ่มรับความรู้จาก Speaker ใน Session นั้นๆ ได้เลย

LOUNGE

ในส่วนของเล้าจ์นี่เหมือนกับโต๊ะ Round Table ที่ให้ทุกคนเข้ามาแลกเปลี่ยนความคิดและพูดคุย ส่วนตัวแอดชอบ Feature นี้มาก

จะเห็นว่าในงานมีการแบ่งโต๊ะใน Lounge ออกเป็นกลุ่มๆ แต่ละโต๊ะมีคนนั่งได้ประมาณ 8 คน จุดประสงค์น่าจะเพื่อให้ทุกคนได้พูดคุยแสดงความคิดเห็นได้อย่างเต็มที่

แอดก็ไปนั่งอยู่โต๊ะพี่ป๋อมนานเลย คุยสนุกมากๆ

---

Session 1: เพิร์ธเปิดงาน

ว่าด้วยเรื่อง Concept ของงานนี้ คือ CONNECT THE DATA

เป็นเหตุผลว่าทำไมถึงเชิญ Speakers แต่ละศาสตร์มาพูดในงานเดียวกัน นั่นก็เพราะหลังจากฟังจบทุกคนจะได้ Connect The Dot หรือ Connect The Data นั่นเอง!

ขอบอกไว้ก่อนว่าแอดไม่ได้เข้าทุก Session เพราะมีหลาย Session ที่เวลาชนกัน Speakers คนไหนที่แอดไม่ได้พูดถึงอย่าน้อยใจน้า แยกร่างไม่ได้ T_T

Session 2: Latest mL trend 2021

Session นี้เป็นภาษาอังกฤษ คุณ Pisuth (Ren) Huang จาก SCB10X มาพูดตั้งแต่เรื่องของ History of AI ว่าถือกำเนิดขึ้นมาได้อย่างไรและทำอะไรได้บ้าง

จากนั้นพูดถึงว่าการทำงานด้านต่างๆ สามารถเอา Machine Learning ไปใช้อย่างไรได้บ้างในปัจจุบัน ไม่ว่าจะเป็น Computer Vision, Natural Language Processing และ Predictive Analytics

Session 3:

2 Sessions นี้ เวลาชนกันอย่างเศร้า เพราะแอดอยากฟังทั้งคู่เลยต้อง Switch สลับไปมาทั้ง 2 ห้อง น่าสนใจทั้งคู่

TRACk 1: DATA IS HUMAN, How DESIGN CAN HELP US MAKE SENSE OF DATA

คุณสอง Designer จาก Boonme Lab บริษัทที่โดดเด่นด้าน Data Design (แอดเคยสรุปคอร์สที่ Boonmee Lab สอนเกี่ยวกับ Data Design ไว้แล้วด้วย สอนดีมากกกก)

คุณสองทำให้เรารู้จักว่า “จริงๆ แล้ว Data มาจากมนุษย์ เราอย่าลืมว่าควรใช้มันเพื่อมนุษย์” มนุษย์เต็มไปด้วยความ Random มีระบบแต่ไม่เป็นระเบียบ 555+ นี่มันแอดชัดๆ

แอดได้รู้จักศัพท์ใหม่คือ Data Humanism หมายถึง การใช้ Data เพื่อมนุษย์ ใช้อย่างเป็นมนุษย์มากขึ้น เช่น การคุยกับ Data มากขึ้นเพื่อให้มนุษย์เป็นมนุษย์มากขึ้น อ่านแล้วงงล่ะสิ

นอกจากนี้ยังเล่าถึงเรื่องการทำงานที่ Boonmee Lab ที่ทุกอย่าง Lead ด้วย Design สุดยอดมาก! เพราะหาก Data เราเก็บมาโหดขนาดไหน แต่สื่อสารออกไปให้ Audience เข้าใจไม่ได้ มันก็จะไม่มีประโยชน์เอาซะเลย

ปล. Slide สวยมาก ชื่นชมอีกรอบ

TRACk 2: LOW-CODE ML WITH BIGQUERY FOR NOOB

พี่ต๊อบและน้องหญิง แห่งเพจ Noob Learning มาพูดถึงเรื่องการทำ ML ผ่าน BigQuery โดยการเขียนโค้ดนิดเดียว!

เนื้อหาเป็นการแนะนำให้รู้จัก BigQuery รวมถึงการ Update UI ใหม่ด้วย แอดใช้ในการทำงานทุกวัน วันแรกที่มันอัพเดทนี่ไปไม่เป็นเลยทีเดียว แต่พออัพเดทมาแล้วใช้งานง่ายขึ้นเยอะ

BigQuery ข้อดีคือทำตัวเป็น Connector ที่ต่อกับ Data Source อื่นๆ ได้เยอะเลย และที่สำคัญพูดถึง Google Analytics และ GA4 ด้วย ซึ่งสามารถส่งข้อมูลเข้าสู่ BigQuery ได้เลย

เนื้อหาหลักๆ แล้วเป็นการเล่าว่าเราสามารถทำ End-to-End โดยแทบไม่ต้อง Code เลย สามารถให้ User ใช้งานผลของโมเดลผ่าน Data Studio ได้เลย

Session 4:

อันนี้แอดเข้าไปฟังแค่ Track เดียว เหตุผลเพราะมันใกล้ตัวกว่านั่นเอง!

TRACk 1: DATA SCIENCE WITH GACHAPON

แอดบอยด์ แห่งเพจ BigDataRPG มาพูดถึงเรื่อง Data Science with Gachapon ดาต้าทราย ศาสตร์แห่งเกลือ!!

เนื้อหาหลักเป็นการ Apply Machine Learning กับการหมุน Gachapon เป็นกิจกรรมที่หลายคนเคยสัมผัส แอดบอยด์พูดได้น่าสนใจเลยทีเดียว

เช่น ในทุกๆ การสุ่มมีโอกาส 4.59% ถ้าเราสุ่มซัก 100 ครั้ง ก็น่าจะได้ประมาณ 4.59 ลูก แอดบอยด์ชวนคิดว่า หากสุ่มครั้งนึงใช้เงิน 29 บาท เราจะใช้เงินกี่บาทถ้าจะสุ่มให้ลูกแก้ว 3 ลูก

Session 5:

อันนี้แอดเข้าไปฟังแค่ Track เดียว เหตุผลเพราะมันใกล้ตัวกว่าอีกแล้ว

TRACk 2: HOW TO CRAFT YOUR UNANIMATED VISUALIZATION AND INSIGHTS INTO THE SLIDE EFFECTIVELY!

น้องเกิ้ล Data Analyst แห่ง Sertis มาพูดถึงการทำ Visualization อย่างไรให้น่าสนใจและนำเสนอ Insights ได้ปังๆ

เนื้อหาจะแตกต่างจากคุณสอง พอสมควร อันนี้เนื้อหาคล้ายกับคอร์ส Data Visualization Nanodegree ของ Udacity ที่แอดเคยเรียนเลย โดยเริ่มตั้งแต่ความหมายของ Data Visualization และ Storytelling

รวมถึงการยกตัวอย่างของ Good & Bad Visualization ช่วงนี้หลายคนชอบมาก

น้องเกิ้ลยังแนะนำคอร์สบน Coursera ที่สอนเกี่ยวกับการทำ Presentation อีกด้วย เดี๋ยวแอดจะตามไปเรียนด้วยยย คอร์สนี้ -> Presentation skills: Designing Presentation Slides

Session 6:

อันนี้แอดเข้าไปฟังแค่ Track เดียว เพราะช่วงนี้งานแอดเกี่ยวกับ PDPA มากๆ เลยต้องมาฟังเป็นความรู้เอาไว้

TRACk 2: Automation Marketing ต้องมา PDPA ต้องมี

คุณพงศ์ ผู้เขียนหนังสือ Automation Marketing มาพูดถึงเรื่องกฎหมาย PDPA และการเก็บ Consent Cookie บน Website อีกด้วย

เนื้อหาที่สำคัญอยู่ตรงนี้แหละ 11 PDPA Technical Challenges ที่แอดรู้สึกว่าได้ประโยชน์มากๆ เช่น

• เมื่อ user ให้ consent ตอนยังไม่ login แล้วภายหลัง user ทำการ login แล้วเราจะใช้ consent ตอนที่ยังไม่ login ในการเก็บข้อมูลได้หรือไม่?
• เราจะต้องเก็บ logs และเวลาที่เกิดขึ้นทุกครั้งของการ consent และ unconsent ของลูกค้าหรือไม่?
• การใช้ Google Analytics นับจำนวน website visitor โดยระบุ customer privacy data ใดๆ เลย จะถือว่าเป็นการเก็บข้อมูลส่วนบุคคลหรือไม่?

Session 7:

Session นี้แอดมาฟังพี่เฮี้ยงเกี่ยวกับทีม DATA ในองค์กรใหญ่

TRACk 2: วิบากกรรมของทีม DATA ในองค์กร

พี่เฮี้ยง แห่งเพจ Dra-ta Engineer & Drama Driven Development มาเล่านิทานเกี่ยวกับทีม DATA เรื่อง กาลครั้งหนึ่ง เมื่อองค์กรอัญเชิญผู้กล้า Data Scientist

เนื้อหาส่วนใหญ่เป็นเรื่องวิบากกรรมไม่ว่าจะเป็น

Session 8:

Session นี้แอดเลือกเข้าไปฟังพี่หมีต่อและพี่หมีป๋อม เพราะอยากได้ความรู้เกี่ยวกับ Data & UX

Track 2: Working with data & Ux IN product Journey

พี่ต่อและพี่ป๋อม แห่ง หมีเรื่องมาเล่า Podcast สุดดัง มาเล่าเรื่องการใช้ Data เพื่อใช้ทำงานในเชิง UX หรือ User Experience นั่นเอง

เริ่มตั้งแต่ Product Journey เป็นอย่างไร โดยมีพื้นฐานมาจาก Design Thinking ที่ออกแบบโดยนึกถึงผู้ใช้งานเป็นหลัก

นอกจากนั้นมีเรื่องของ Stakeholder ในระดับต่างๆ ที่มีผลต่อ Product ของเราอีกด้วย เช่น ความต้องการของ Stakeholder แต่ละ Level ก็แตกต่างกันออกไป ทำให้ Requirement อาจไม่ถูกต้องหากไม่ Clarify กันให้ชัดเจนก่อน

รวมถึงเรื่อง Insights ที่มีทั้ง Qualitative และ Quantitative และวิธีการที่จะได้มาซึ่ง Insights เช่น การถามและการสังเกต

---

SUMMARY

โดยรวมแอดว่างานครั้งนี้จัดได้ค่อนข้างดีพอสมควรเลย Speakers 15 ท่าน พูดโดยที่ Topics ไม่ซ้ำกัน ทำให้งานยิ่งสมบูรณ์ขึ้นไปอีกขั้นนึง (Session ไหนที่แอดพลาดไป เดี๋ยวต้องตามไปดูย้อนหลังแน่นอน!)

การจัดงานบน Airmeet ทำได้ค่อนข้างไหลลื่น แต่มีข้อนึงที่แอดว่าหลายๆ คนที่เข้าไปในงานน่าจะคิดเหมือนกัน คือ มีเวลาให้ Speakers น้อยไป (30 นาที) หรือไม่ก็มีเรื่องที่ Speakers อยากจะพูดมากเกินไป 55555+ เพราะทุกคนเป็น The Rapper ในช่วง 5 นาทีสุดท้ายกันหมด

งานเริ่มช่วง 13.00 จนถึง 18.00 แต่แอดนั่งคุยอยู่ใน Lounge ถึงเกือบๆ 19.00 คุยกับพี่ๆ ในช่วง Networking หลังจาก Sessions ทั้งหมดจบ ทำให้ได้มุมมองของแต่ละสายอาชีพเพิ่มมากขึ้น และได้รู้ว่าสิ่งที่เรารู้อยู่มันยังต้องพัฒนาอีกมาก แล้วเจอกันใน Data Talk Chill ครั้งต่อไปจ้า

 1,098 total views,  4 views today