ໂທ. 02-570-8449 ມືຖື 088-807-9770 ຊຳລະເງິນ
ຈ–ສ 9:00–17:00 ໂມງ @itgenius
ສະຖາບັນໄອທີຈີເນຍສ໌IT Genius Institute
ສະຖາບັນໄອທີຈີເນຍສ໌IT Genius Institute
ຫຼັກສູດເວີກຊັອບຕາຕະລາງຝຶກອົບຮົມ
ສຳລັບອົງກອນ
ຝຶກອົບຮົມພາຍໃນອົງກອນ (In-house)AI Transformationຝຶກອົບຮົມໜ່ວຍງານລັດບໍລິການພັດທະນາລະບົບເຊົ່າຫ້ອງຝຶກອົບຮົມ
ບົດຄວາມ
ກ່ຽວກັບພວກເຮົາ
ຮູ້ຈັກສະຖາບັນໄອທີຈີເນຍສ໌ວິທະຍາກອນຜົນງານລູກຄ້າຂອງພວກເຮົາຊ່ອງທາງຊຳລະເງິນ
ຕິດຕໍ່ພວກເຮົາຄອສອອນລາຍ
ຮູບແບບສີ
ພາສາ
THENLA
ສອບຖາມຫຼັກສູດເລືອກຊ່ອງທາງທີ່ສະດວກ ທີມງານຕອບເອງທຸກຊ່ອງທາງ
LINE @itgeniusຕອບໄວທີ່ສຸດ · ຈ–ສ 9:00–17:00 ໂມງ
ໂທລະສັບ
02-570-8449ຫ້ອງການ088-807-9770ມືຖື
ອີເມວ ແລະ ໂຊຊຽວ
contact@itgenius.co.thສຳລັບໃບສະເໜີລາຄາ ແລະ ເອກະສານFacebookitgeniusonlineYouTubeitgeniusengຂໍຄຳປຶກສາຈັດຝຶກອົບຮົມໃຫ້ທີມ
ໜ້າຫຼັກ / ຫຼັກສູດ / AI / ລາຍລະອຽດ
AI · AIC-108

AI for Data Analytics with Google Workspace

หลักสูตร AI for Data Analytics with Google Workspace เป็นการอบรมการใช้ Gemini ใน Google Sheets วิเคราะห์ข้อมูลการเงินและงานปฏิบัติการ สกัดเงื่อนไขจากสัญญาด้วย Gemini Notebook และสร้าง Dashboard ด้วย Data Studio เหมาะกับทีม Finance, IT และทีมข้อมูล จบแล้วได้ Dashboard ผู้บริหารและ Insight Brief

ອັບເດດລ່າສຸດ
AI for Data Analytics with Google Workspace
ລາຄາເລີ່ມຕົ້ນ 5,310 ບາດ / ທ່ານ 5,900 −10% ຍັງບໍ່ລວມ VAT 7% · ມີລາຄາໝູ່ຄະນະ
ຂໍໃບສະເໜີລາຄາຝຶກອົບຮົມອົງກອນ ລົງຊື່ຈອງໄວ້
PDFດາວໂຫຼດ Course Outline
  • ໄລຍະເວລາ12 ຊົ່ວໂມງ · 2 ມື້
  • ຮູບແບບຢູ່ສະຖາບັນ / ອອນລາຍສົດ
  • ຮອບຕໍ່ໄປເປີດຕາມຄຳຂໍ
  • ໃບຢັ້ງຢືນມີໃບຢັ້ງຢືນ

ພາບລວມຫຼັກສູດ

ทุกองค์กรมีข้อมูลเกิดขึ้นทุกวันจากหลายแหล่ง ทั้งรายได้ ใบแจ้งหนี้ ลูกหนี้ งบประมาณ ค่าสาธารณูปโภคของแต่ละสาขา ตั๋วงานบริการ และสัญญาที่เก็บเป็น PDF ทีม Finance ต้องปิดงบและติดตามลูกหนี้ ทีม IT และทีมข้อมูลต้องทำให้ข้อมูลพร้อมใช้ แต่ข้อมูลมักกระจายอยู่หลายไฟล์และหลายระบบ การทำรายงานผู้บริหารแต่ละรอบจึงใช้เวลานานและตรวจสอบยาก ขณะที่ AI ช่วยได้มากแต่ก็ให้ตัวเลขผิดได้ถ้าใช้ไม่ถูกวิธี

หลักสูตรนี้พาผู้เรียนวิเคราะห์ข้อมูลครบทั้งสายงานด้วยเครื่องมือใน Google Workspace ชุดเดียว เริ่มจากใช้ Gemini ใน Google Sheets ทั้งแผง Ask Gemini ฟังก์ชัน AI และ Fill with Gemini เพื่อเตรียม ทำความสะอาด และวิเคราะห์ข้อมูล จากนั้นใช้ Gemini Notebook (เดิมชื่อ NotebookLM) อ่านและสกัดเงื่อนไขจากสัญญากลับมาเป็นตาราง แล้วสร้าง Dashboard ผู้บริหารด้วย Data Studio (เดิมชื่อ Looker Studio) โดยฝึกตรวจผลลัพธ์ของ AI ด้วย Pivot Table สูตร และคำอ้างอิงทุกครั้ง ทั้งหมดทำบนข้อมูลจำลองของบริษัทสมมติที่มีหลายสาขา และจบด้วย Dashboard พร้อม Insight Brief 1 หน้า (อบรม 2 วัน วันละ 6 ชั่วโมง รวม 12 ชั่วโมง ระดับ Beginner to Intermediate)

ສິ່ງທີ່ທ່ານຈະໄດ້ຮັບ

  • อธิบายวงจรการวิเคราะห์ข้อมูล และเลือกใช้ AI ให้เหมาะกับแต่ละขั้นตอนได้
  • กำหนดโจทย์ธุรกิจ นิยาม KPI ฝั่งการเงินและงานปฏิบัติการ และร่าง Data Dictionary ได้
  • ใช้ Gemini ใน Google Sheets ทำความสะอาด จัดหมวดหมู่ และรวมข้อมูลหลายแหล่งเป็นตารางกลางได้
  • วิเคราะห์งบประมาณเทียบผลจริง อายุลูกหนี้ ค่าสาธารณูปโภค และ SLA พร้อมตรวจตัวเลขด้วยตนเองได้
  • ใช้ Gemini Notebook อ่าน เปรียบเทียบ และสกัดเงื่อนไขจากสัญญาพร้อมคำอ้างอิงได้
  • ออกแบบและสร้าง Dashboard ผู้บริหารด้วย Data Studio ที่สื่อ Insight ได้ชัดเจน
  • เขียน Insight Brief ที่แยกข้อเท็จจริงออกจากข้อสันนิษฐาน และนำเสนอได้
  • ใช้ AI กับข้อมูลองค์กรอย่างปลอดภัยตามแนวทาง PDPA และนโยบายขององค์กร

ຫຼັກສູດນີ້ເໝາະສຳລັບ

  • พนักงานฝ่ายการเงินและบัญชีที่ทำรายงาน ติดตามลูกหนี้ หรือควบคุมงบประมาณ
  • ทีม IT ทีมข้อมูล และผู้ดูแลระบบที่ต้องเตรียมข้อมูลให้หน่วยงานต่าง ๆ
  • ทีมปฏิบัติการและงานบริการที่ติดตาม SLA ต้นทุน และตัวชี้วัดของแต่ละสาขา
  • หัวหน้างานและผู้จัดการที่ต้องอ่าน Dashboard และใช้ข้อมูลตัดสินใจ
  • องค์กรที่ใช้ Google Workspace อยู่แล้วและต้องการลดเวลาทำรายงานซ้ำ ๆ ด้วย AI

ພື້ນຖານຂອງຜູ້ເຂົ້າຝຶກອົບຮົມ

  • ใช้ Google Sheets หรือ Excel ระดับพื้นฐานได้ เช่น Sort, Filter, SUM และ AVERAGE
  • เคยใช้ Google Drive และ Google Docs ในงานประจำวัน
  • เคยใช้ AI Chat ถามตอบทั่วไป ไม่จำเป็นต้องเขียนโปรแกรมหรือ SQL
  • บัญชี Google Workspace ขององค์กรที่ผู้ดูแลระบบเปิดใช้ Gemini ใน Sheets, Gemini Notebook และ Data Studio ไว้แล้ว

ຫົວຂໍ້ການຝຶກອົບຮົມ

รายละเอียดหลักสูตร

อบรม 2 วัน วันละ 6 ชั่วโมง รวม 12 ชั่วโมง (09:00-16:00 น.) ระดับ Beginner to Intermediate รูปแบบบรรยายพร้อม Lab และ Workshop บนข้อมูลจำลองของบริษัทสมมติ Bluewave Group ที่มีหลายสาขา ประกอบด้วยรายได้ ลูกหนี้และอายุลูกหนี้ งบประมาณเทียบผลจริง ค่าสาธารณูปโภครายสาขา ตั๋วงานบริการพร้อม SLA และสัญญา PDF จำลอง โจทย์ใช้ได้กับหลายธุรกิจ เช่น ค้าปลีก โลจิสติกส์ บริการ หรือบริหารอาคาร ผู้เรียนใช้บัญชี Google Workspace ขององค์กรตนเองที่ผู้ดูแลระบบเปิดใช้ Gemini ไว้

สถาบันไม่ได้จัดเตรียมบัญชีหรือ License ให้ และฟีเจอร์ของ Data Studio Pro สอนแบบสาธิต หลักสูตรนี้ต่างจาก Data Analytics and Visualization with AI ซึ่งเป็นหลักสูตร 1 วันที่ใช้ Claude ร่วมกับ Google Sheets และ Looker Studio กับข้อมูลงานคอนเทนต์และการตลาด รวมถึงต่างจาก Google Data Studio for Data Visualization และ NotebookLM and AppSheet for Work เพราะเป็นเวิร์กโฟลว์ 2 วันบน Google Workspace ล้วน สำหรับข้อมูลการเงินและงานปฏิบัติการ รวมการสกัดข้อมูลจากเอกสาร ผู้เรียนจะได้ Lab Guide ชุดข้อมูลจำลอง และชุด Prompt Template กลับไปใช้ต่อ

Day 1 เตรียมและวิเคราะห์ข้อมูลด้วย Gemini ใน Google Sheets

Section 1: Data Analytics ในยุค AI และ KPI ขององค์กร

  • วงจรวิเคราะห์ข้อมูล Ask, Prepare, Process, Analyze, Share, Act และบทบาทของ AI ในแต่ละขั้น
  • การวิเคราะห์ 4 ระดับ Descriptive, Diagnostic, Predictive, Prescriptive พร้อมตัวอย่างจากงานจริง
  • KPI ฝั่ง Finance: Collection Rate, AR Aging, Budget vs Actual และต้นทุนต่อหน่วย
  • KPI ฝั่ง IT และ Operations: SLA งานบริการ เวลาเฉลี่ยปิดงาน งานซ้ำ และค่าสาธารณูปโภคต่อสาขา
  • Workshop: ตั้งโจทย์ธุรกิจ นิยาม KPI และร่าง Data Dictionary ของบริษัทจำลอง

Section 2: ธรรมาภิบาลข้อมูลและ PDPA เมื่อใช้ AI

  • ข้อมูลที่ควรและไม่ควรนำเข้า AI เช่น ข้อมูลส่วนบุคคลของลูกค้า พนักงาน คู่สัญญา และข้อมูลการเงิน
  • บัญชี Google ส่วนตัวต่างจากบัญชี Workspace ขององค์กรอย่างไร และบทบาทผู้ดูแลระบบในการเปิดปิด Gemini
  • ข้อจำกัดของ AI กับตัวเลข (Hallucination) และความต่างระหว่างการคำนวณด้วยสูตรกับคำตอบจากข้อความ
  • แนวปฏิบัติ Do & Don't และการปกปิดหรือแทนค่าข้อมูลสำคัญก่อนใช้กับ AI
  • Lab: จัดระดับความลับของชุดข้อมูลจำลอง และทำ Checklist ก่อนใช้ AI

Section 3: Lab: Gemini ใน Google Sheets

  • เปิดแผง Ask Gemini เพื่อถามเกี่ยวกับข้อมูล สร้างตาราง สร้างสูตร และสร้างกราฟด้วยภาษาธรรมชาติ
  • ให้ Gemini อธิบายสูตรที่ซับซ้อนและช่วยแก้สูตรที่ผิดพลาด
  • ฟังก์ชัน AI และ Fill with Gemini สำหรับจัดหมวดหมู่ สรุปข้อความ และสกัดข้อมูลทีละหลายแถว
  • ข้อจำกัดของฟังก์ชัน AI เช่น อ่านเฉพาะช่วงข้อมูลที่ระบุ และโควตาการสร้างผลลัพธ์
  • Prompt Pattern: Role, Context, Task, Format, Constraint และการสุ่มตรวจความแม่นยำกับข้อความภาษาไทย

Section 4: Workshop: ทำความสะอาดและรวมข้อมูลหลายแหล่ง

  • ปัญหาที่พบบ่อย: วันที่ปน พ.ศ. กับ ค.ศ., รหัสสาขาไม่เป็นมาตรฐาน, ตัวเลขเก็บเป็นข้อความ และชื่อลูกค้าสะกดต่างกัน
  • จัดการค่าว่าง ข้อมูลซ้ำ และค่าผิดปกติด้วย Gemini ร่วมกับสูตร
  • ออกแบบตารางกลางแบบ Tidy Data และให้ AI ช่วย Map คอลัมน์ระหว่างแหล่งข้อมูล
  • กระทบยอดกับต้นฉบับด้วยการสุ่มตรวจ และบันทึก Prompt ที่ได้ผลเป็น Template

Section 5: Lab: วิเคราะห์ข้อมูลการเงินและงานปฏิบัติการ

  • Finance: งบประมาณเทียบผลจริง อายุลูกหนี้ อัตราการเก็บเงิน และแนวโน้มรายได้รายสาขา
  • Operations: ตั๋วงานบริการตามประเภท สาขา และ SLA พร้อมจัดหมวดหมู่ข้อร้องเรียนด้วย AI
  • ค่าไฟฟ้าและน้ำประปารายสาขา: หาความผิดปกติ ให้ AI ตั้งสมมติฐาน แล้วทดสอบด้วยข้อมูล
  • ยืนยันตัวเลขสำคัญด้วย Pivot Table และสูตร และแยกข้อเท็จจริงออกจากข้อสันนิษฐาน
  • Workshop: สรุปข้อค้นพบที่ตรวจสอบแล้ว 5 ข้อ เพื่อใช้ต่อในวันที่สอง
Day 2 สกัดข้อมูลจากเอกสารและสร้าง Dashboard ผู้บริหาร

Section 6: Gemini Notebook (เดิมชื่อ NotebookLM) สำหรับเอกสารองค์กร

  • หลักการทำงาน: ตอบจากแหล่งข้อมูลที่เลือกไว้เท่านั้น พร้อมอ้างอิงตำแหน่งในเอกสาร
  • เพิ่มแหล่งข้อมูลจาก Google Drive เช่น PDF, Google Docs และ Google Sheets พร้อมข้อจำกัดของแต่ละชนิด
  • จัดโครงสร้าง Notebook ตามประเภทเอกสาร เช่น สัญญาลูกค้า สัญญาผู้ขาย นโยบาย และรายงานบริการ
  • ตั้งคำถามให้ได้คำตอบที่ตรวจสอบได้ และตรวจคำอ้างอิงทุกครั้ง
  • Lab: สร้าง Notebook จากชุดเอกสาร PDF จำลองของบริษัท

Section 7: Lab: สกัดเงื่อนไขสำคัญจากสัญญา

  • ถามตอบวันครบกำหนด มูลค่าสัญญา การปรับราคา เงินประกัน ค่าปรับ และเงื่อนไขต่ออายุ
  • เปรียบเทียบเงื่อนไขระหว่างสัญญาหลายฉบับ และหาจุดที่ผิดปกติหรือขัดแย้งกัน
  • ใช้แผง Studio สร้าง Data Table และรายงานสรุป แล้วตรวจกับต้นฉบับ
  • ส่งออกตารางไป Google Sheets และเชื่อมกับตารางกลางจากวันแรก
  • ทวนตัวเลขจาก Gemini และ Gemini Notebook กับต้นฉบับ พร้อมระบุระดับความมั่นใจ

Section 8: หลักการออกแบบ Dashboard สำหรับผู้บริหาร

  • จับคู่คำถามกับกราฟ: เปรียบเทียบ แนวโน้ม สัดส่วน การกระจาย และความสัมพันธ์
  • กราฟที่ควรหลีกเลี่ยงและเหตุผล
  • ลดสิ่งรบกวน ใช้สีเน้นจุดสำคัญ และตั้งชื่อกราฟเป็นประโยค Insight
  • วางลำดับการอ่านตามกลุ่มผู้ใช้ เช่น ผู้บริหารการเงิน และผู้จัดการฝ่ายปฏิบัติการ

Section 9: Lab: สร้าง Dashboard ด้วย Data Studio

  • รู้จัก Data Studio (เดิมชื่อ Looker Studio) และเชื่อมตารางกลางจาก Google Sheets
  • สร้าง Scorecard, Time Series, Bar Chart และตาราง พร้อมตัวกรองตามสาขา ช่วงเวลา และประเภทรายการ
  • ให้ AI เสนอโครงร่าง Dashboard และช่วยเขียน Calculated Field แล้วตรวจผลเอง
  • สาธิตการถามข้อมูลด้วยภาษาธรรมชาติ (Conversational Analytics) ซึ่งบางส่วนต้องใช้ Data Studio Pro
  • ให้ AI วิจารณ์ Dashboard แล้วปรับปรุงตามข้อเสนอที่เห็นด้วย

Section 10: Master Workshop: Data Storytelling และ Insight Brief

  • โครงเรื่องเล่าด้วยข้อมูล: บริบท สิ่งที่พบ ความหมาย และข้อเสนอแนะ
  • ใช้ AI ร่าง Executive Summary ที่อ้างตัวเลขจริงจาก Dashboard
  • เขียน Insight Brief 1 หน้าที่แยกข้อเท็จจริงออกจากข้อสันนิษฐาน
  • นำเสนอกลุ่มละ 5 นาที รับ Feedback และวางแผนนำไปใช้กับข้อมูลจริงขององค์กร

ຮອບຝຶກອົບຮົມ ແລະ ຮູບແບບການຝຶກອົບຮົມ

ສຳລັບບຸກຄົນ — ຮອບຝຶກອົບຮົມທົ່ວໄປ

ຂະນະນີ້ຍັງບໍ່ມີຮອບຝຶກອົບຮົມເປີດຮັບສະໝັກ ລົງຊື່ຈອງໄວ້ໄດ້ເລີຍ ທີມງານຈະຕິດຕໍ່ກັບເປັນກຸ່ມທຳອິດເມື່ອເປີດຮອບຕໍ່ໄປ ຫຼື ສອບຖາມທາງ LINE ຫຼື ໂທ 02-570-8449 ຫຼື 088-807-9770

ລົງຊື່ຈອງໄວ້ ສອບຖາມຮອບຝຶກອົບຮົມ

ສຳລັບອົງກອນ — In-house / Private Training

  • ປັບເນື້ອໃນໃຫ້ກົງກັບເຄື່ອງມື ແລະ ວຽກຈິງຂອງທີມ
  • ເລືອກວັນເອງ ຝຶກອົບຮົມທີ່ບໍລິສັດ ຫຼື ອອນລາຍສົດ
  • ອອກໃບສະເໜີລາຄາໃນນາມນິຕິບຸກຄົນໃຫ້ຝ່າຍຈັດຊື້
ຂໍໃບສະເໜີລາຄາຝຶກອົບຮົມອົງກອນ

ວິທະຍາກອນຜູ້ສອນ

ຄຳຖາມທີ່ພົບເລື້ອຍ

หลักสูตรนี้ต่างจาก Data Analytics and Visualization with AI, Google Data Studio for Data Visualization และ NotebookLM and AppSheet for Work อย่างไร

Data Analytics and Visualization with AI เป็นหลักสูตร 1 วันที่ใช้ Claude ร่วมกับ Google Sheets และ Looker Studio กับข้อมูลงานคอนเทนต์และการตลาด Google Data Studio for Data Visualization เน้นการสร้างรายงานและกราฟด้วย Data Studio โดยตรง ส่วน NotebookLM and AppSheet for Work เน้นการใช้ NotebookLM กับงานเอกสารและการสร้างแอปด้วย AppSheet หลักสูตรนี้เป็นเวิร์กโฟลว์ 2 วันบน Google Workspace ล้วน สำหรับข้อมูลการเงินและงานปฏิบัติการ ตั้งแต่เตรียมข้อมูลด้วย Gemini ใน Sheets สกัดข้อมูลจากสัญญาด้วย Gemini Notebook จนถึง Dashboard และ Insight Brief

ต้องเตรียมบัญชีอะไรบ้าง และสถาบันจัดเตรียมให้หรือไม่

สถาบันไม่ได้จัดเตรียมบัญชีหรือ License ให้ ผู้เรียนใช้บัญชี Google Workspace ขององค์กรตนเองที่มีสิทธิ์ใช้ Gemini และผู้ดูแลระบบเปิด Smart features, Gemini ใน Sheets, Gemini Notebook และ Data Studio ไว้แล้ว ควรให้ทีม IT ทดสอบการเข้าถึงทุกฟีเจอร์ก่อนวันอบรม ส่วนฟีเจอร์ที่ต้องใช้แผนเพิ่มเติม เช่น Data Studio Pro จะสอนแบบสาธิต

ใช้บัญชี Google ส่วนตัวเรียนได้หรือไม่

ทำได้บางส่วน บัญชีส่วนตัวใช้ Gemini Notebook และ Data Studio ระดับพื้นฐานได้ แต่ Gemini ใน Google Sheets ต้องใช้แผน Google Workspace หรือ Google AI ที่มีสิทธิ์ และบัญชีส่วนตัวไม่เหมาะกับข้อมูลขององค์กร จึงแนะนำให้ใช้บัญชี Workspace ขององค์กร

ต้องเขียนโปรแกรมหรือ SQL เป็นหรือไม่

ไม่จำเป็น ขอเพียงใช้ Google Sheets หรือ Excel ระดับพื้นฐาน เช่น Sort, Filter และ SUM ได้ หลักสูตรไม่ลงลึกเรื่อง SQL, Data Warehouse หรือการสร้างโมเดล Machine Learning แต่เน้นใช้เครื่องมือสำเร็จรูปใน Google Workspace ให้ได้ผลจริงและตรวจสอบได้

นำข้อมูลจริงของบริษัทมาใช้ในห้องอบรมได้หรือไม่

ทุก Lab ใช้ข้อมูลจำลองที่สถาบันเตรียมไว้ หากต้องการนำรูปแบบรายงานจริงมาปรึกษา ควรปกปิดหรือแทนค่าข้อมูลสำคัญก่อน และห้ามนำข้อมูลส่วนบุคคลหรือข้อมูลความลับเข้ามาในห้องอบรม หลักสูตรมีหัวข้อแนวปฏิบัติ PDPA และ Checklist สำหรับนำไปใช้กับข้อมูลจริงหลังอบรม

Gemini Notebook กับ NotebookLM และ Data Studio กับ Looker Studio เป็นเครื่องมือเดียวกันหรือไม่

ใช่ Google เปลี่ยนชื่อ Looker Studio กลับเป็น Data Studio ในเดือนเมษายน 2026 และเปลี่ยนชื่อ NotebookLM เป็น Gemini Notebook ในเดือนกรกฎาคม 2026 รายงานและ Notebook เดิมยังใช้งานต่อได้ ชื่อและหน้าจอของเครื่องมือ AI ของ Google เปลี่ยนบ่อย เนื้อหาในวันอบรมจะยึดตามเวอร์ชันล่าสุด