U-Recommend แนะนำหลักสูตรวิทยาการการวิเคราะห์ข้อมูลทางเศรษฐกิจและธุรกิจ ปี 2026

U-Recommend แนะนำหลักสูตรวิทยาการการวิเคราะห์ข้อมูลทางเศรษฐกิจและธุรกิจ ปี 2026


ทำไมหลักสูตรนี้สำคัญในปี 2026 (Context & Trend)

ในโลกที่ AI/GenAI เข้ามาเปลี่ยนวิธีทำงาน, ธุรกิจขับเคลื่อนด้วย Data-Driven Decision, และองค์กรต้องรับมือกับ ความผันผวนเศรษฐกิจ-ซัพพลายเชน รวมถึงแรงกดดันด้าน ESG/Green Economy ทำให้ภาคอุตสาหกรรมต้องการบุคลากรที่มีทักษะด้าน การวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อคาดการณ์และวางแผน (Forecasting & Planning) การแปลข้อมูลเป็นกลยุทธ์ธุรกิจ (Insight to Strategy) การใช้เครื่องมือข้อมูลสมัยใหม่ + AI เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพงาน ดังนั้นหลักสูตรนี้ถูกออกแบบมาเพื่อพัฒนาผู้เรียนให้พร้อมรับบทบาทในอนาคต และตอบโจทย์ตลาดงานยุคใหม่ที่ “รู้เศรษฐกิจ + เข้าใจธุรกิจ + ใช้ข้อมูลเป็น”

 

ผู้เรียนจะได้ทักษะอะไร (Key Skills & Learning Outcomes)

ผู้เรียนจะได้รับทั้งทักษะเชิงลึกและทักษะที่จำเป็นต่อการทำงานจริง เช่น

ทักษะเฉพาะทาง (Data & Analytics)

- สถิติประยุกต์, Econometrics, การพยากรณ์อนุกรมเวลา (Time Series)

- Data Wrangling, Data Quality, การออกแบบตัวชี้วัด (KPI/Metric Design)

- การสร้างโมเดลทำนาย/จัดกลุ่ม/จำแนก (Predictive/Classification/Clustering) และการประเมินโมเดล

ทักษะดิจิทัล/ข้อมูล/ภาษา/การคิดวิเคราะห์

- การใช้เครื่องมือวิเคราะห์ เช่น Python/R/SQL, Spreadsheet ขั้นสูง, BI Dashboard (Power BI/Tableau)

- Data Visualization & Storytelling: เล่าเรื่องจากข้อมูลให้ผู้บริหาร “ตัดสินใจได้”

- ความเข้าใจบริบทธุรกิจ: การเงิน การตลาด ซัพพลายเชน เศรษฐศาสตร์มหภาค-จุลภาค

Soft Skills

- การแก้ปัญหาแบบเป็นระบบ (Problem Solving), คิดเชิงวิพากษ์ (Critical Thinking)

- การสื่อสารเชิงธุรกิจ, การทำงานเป็นทีม, การบริหารโครงการ (Project Management)

ผลลัพธ์คือผู้เรียนสามารถ…

- วิเคราะห์ข้อมูลยอดขาย/ลูกค้า/ต้นทุน เพื่อหา “โอกาสโต” และ “จุดรั่วไหล”

- สร้าง Dashboard และรายงานผู้บริหารแบบมืออาชีพ

- ทำแบบจำลองคาดการณ์ (ยอดขาย ความต้องการ สต็อก ราคา/เงินเฟ้อ ฯลฯ) เพื่อช่วยวางแผน

- ใช้ AI/Analytics สนับสนุนการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์และนโยบาย

 

เส้นทางอาชีพหลังเรียนจบ (Career Pathways)

- Business/Data Analyst (นักวิเคราะห์ธุรกิจ/ข้อมูล)

- Economic Analyst / Policy Analyst (นักวิเคราะห์เศรษฐกิจ/นโยบาย)

- BI Analyst / Dashboard Developer (นักวิเคราะห์ BI/นักพัฒนาแดชบอร์ด)

- Market/Customer Insights Analyst (นักวิเคราะห์อินไซต์การตลาด/ลูกค้า)

- Risk/Finance Analytics (นักวิเคราะห์ความเสี่ยง/การเงินเชิงข้อมูล)

- Supply Chain / Operations Analytics (นักวิเคราะห์ซัพพลายเชน/ปฏิบัติการ)

 

อุตสาหกรรมที่เกี่ยวข้อง

- การเงิน-ธนาคาร/ฟินเทค
- ค้าปลีก-อีคอมเมิร์ซ
- โลจิสติกส์-ซัพพลายเชน
- ที่ปรึกษาธุรกิจ, ประกันภัย
- พลังงาน-ESG, หน่วยงานรัฐ/วิจัยเศรษฐกิจ

 

โอกาสก้าวหน้าในสายงาน 

- Senior Analyst → Analytics Lead / BI Lead

- Data Product Owner / Strategy & Planning Manager

- สายเชี่ยวชาญ: Econometrician / Pricing & Revenue Optimization Specialist / Risk Analytics Specialist

 

สรุปเทรนด์ 2026

ปี 2026 จะเป็นปีที่ "ใครๆ ก็ใช้ Data เป็น" (Democratization of Data) ดังนั้นสกิลแค่ดึงข้อมูลจึงไม่พอ

- From Analyst to Storyteller: คนทำงานต้องไม่แค่ส่งตาราง Excel แต่ต้องทำ "Data Storytelling" คือเล่าเรื่องจากกราฟให้ผู้บริหารเข้าใจและ "อิน" จนกล้าตัดสินใจ

- Prescriptive Analytics: เปลี่ยนจากแค่บอกว่า "เกิดอะไรขึ้น" (Descriptive) เป็นบอกว่า "ควรทำอย่างไรต่อไป" (Prescriptive) โดยใช้ AI ช่วยแนะนำทางเลือก

- No-Code Data Tools: หลักสูตรจะไม่เน้นเขียน Code ยากๆ แต่จะเน้นใช้ Tools ที่เป็น Low-Code/No-Code (เช่น Power BI, Tableau, หรือ AI Agent) เพื่อให้ทำงานได้เร็วขึ้น

 

มหาวิทยาลัยหอการค้าไทย

คณะเศรษฐศาสตร์ สาขาวิชาวิทยาการการวิเคราะห์ข้อมูลทางเศรษฐกิจและธุรกิจ

เว็บไซต์ : https://economics.utcc.ac.th/bachelor-of-economics-data-analytics/

 

เรียนอะไรบ้าง ?

- การเขียนโปรแกรมเพื่อวิทยาการวิเคราะห์ข้อมูลทางเศรษฐกิจและธุรกิจ

- จริยธรรมข้อมูลและธรรมาภิบาลข้อมูล

- ปัญญาประดิษฐ์สำหรับวิทยาการวิเคราะห์ข้อมูลทางเศรษฐกิจและธุรกิจ

- การจัดการข้อมูลและการทำเหมืองข้อมูล

- การประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่เบื้องต้นสำหรับนักเศรษฐศาสตร์

- การวิเคราะห์ข้อมูลทางเศรษฐศาสตร์จุลภาคและการประยุกต์

- การวิเคราะห์ข้อมูลทางเศรษฐศาสตร์มหภาคและการประยุกต์

 

เหตุผลดีๆที่น่าเรียนที่นี่ ?

- Data Analytics เป็นทักษะที่มีความต้องการสูงในตลาดแรงงานทุกกลุ่มอุตสาหกรรม ไม่ว่าจะเป็นการเงิน การตลาด สุขภาพ การศึกษา การประกันภัย หรือเทคโนโลยี ทำให้ผู้เรียนมีโอกาสเลือกทำงานได้หลากหลายและมีเส้นทางความก้าวหน้าในอาชีพที่ชัดเจน

- เป็นทักษะที่ตรงกับความต้องการของตลาดแรงงานยุคดิจิทัล มีการพัฒนาทักษะที่จำเป็นสำหรับการทำงานในยุคดิจิทัล เช่น การวิเคราะห์ข้อมูล การใช้เครื่องมือวิเคราะห์สมัยใหม่ การนำเสนอข้อมูลเชิงภาพ และการตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลเป็นฐาน รวมทั้ง สามารถบูรณาการกับเทคโนโลยีสมัยใหม่ มีการผสมผสานกับเทคโนโลยีที่กำลังเติบโต เช่น AI, Machine Learning และ Cloud Computing ทำให้ผู้เรียนได้สัมผัสกับเทคโนโลยีล่าสุดและพร้อมสำหรับการเปลี่ยนแปลงในอนาคต

- มีการผสมผสานระหว่างทฤษฎีและการปฏิบัติ มีการใช้พื้นฐานทางสถิติ คณิตศาสตร์ และการเขียนโปรแกรม พร้อมกับการฝึกปฏิบัติกับข้อมูลจริงและกรณีศึกษา ทำให้ผู้เรียนพร้อมสำหรับการทำงานจริง

- Data Analytics เป็นทักษะที่สามารถสร้างผลกระทบต่อองค์กร สามารถช่วยองค์กรตัดสินใจได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น ลดต้นทุน เพิ่มรายได้ และปรับปรุงการดำเนินงาน ทำให้เป็นบุคลากรที่มีคุณค่าต่อองค์กรอย่างมาก

 

จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย

คณะพาณิชยศาสตร์และการบัญชี  สาขาสถิติและวิทยาการข้อมูล 

เว็บไซต์ : https://www.cbs.chula.ac.th/

 

เรียนอะไรบ้าง ?

- พื้นฐานคณิตฯ–สถิติแน่น: แคลคูลัส 1–2, พีชคณิตเชิงเส้น, ทฤษฎีสถิติ 1–2, การวิเคราะห์สถิติ 1–2, การเลือกตัวอย่างและการออกแบบงานวิจัยเชิงสำรวจ 

- เขียนโปรแกรม + จัดการข้อมูล: การโปรแกรมเพื่อการแก้ปัญหา, ฐานข้อมูล, สารสนเทศวิทัศน์ 

- สาย Data Science / Machine Learning: การเรียนรู้ของเครื่อง, การได้ข้อมูลและการเตรียมข้อมูล, ปฏิบัติการดาต้าอนาลิติกส์, ปฏิบัติการศาสตร์ข้อมูล

- ทำโปรเจกต์จริง: โครงงานสถิติ (Capstone/Project) 

 

เหตุผลดีๆ ที่น่าเรียนที่นี่

- คณะ CBS ได้รับการรับรองมาตรฐานระดับโลก AACSB 

- หลักสูตรสาขานี้ “มุ่งเน้นสถิติ + Big Data” เพื่อเตรียมความพร้อมสู่อาชีพด้านข้อมูล 

- โครงสร้างวิชาผสม “สถิติ + โปรแกรมมิ่ง + ฐานข้อมูล + ML + Lab + โปรเจกต์” ทำให้ต่อยอดได้ทั้งสาย Data Analyst / Data Scientist / Business Analytics 

 

มหาวิทยาลัยเชียงใหม่

วิทยาลัยศิลปะ สื่อ และเทคโนโลยี สาขาบูรณาการอุตสาหกรรมดิจิทัล

เว็บไซต์ : https://www.camt.cmu.ac.th/

 

เรียนอะไรบ้าง ?

- ปัญญาประดิษฐ์ท่ามกลางพวกเรา (AI)

- การเป็นผู้ประกอบการและธุรกิจ

- Digital for Digital Industry Integration

- การสร้างแบบจำลองกระบวนการธุรกิจ (Business Process Modeling)

- การแก้ปัญหาทางอุตสาหกรรมดิจิทัล

- การจัดการศึกษาเชิงบูรณาการกับการทำงาน

 

เหตุผลดีๆ ที่น่าเรียนที่นี่

- เรียนแบบ Work Integrated Learning (WIL): ผสานทฤษฎีในมหาวิทยาลัยกับการทำงานจริงในอุตสาหกรรม และภาคอุตสาหกรรมมีส่วนร่วมอย่างน้อย 50% เพื่อให้ทักษะพร้อมใช้จริง 

- หลักสูตรเน้น “อัปเดตตามเทรนด์อุตสาหกรรม” ปรับเนื้อหา/วิธีฝึกปฏิบัติให้ทันสถานการณ์ และขับเคลื่อนด้วยความต้องการของอุตสาหกรรมจริง

 

มหาวิทยาลัยธุรกิจบัณฑิตย์

วิทยาลัยบริหารธุรกิจนวัตกรรมและการบัญชี สาขาวิชาระบบสารสนเทศเพื่อธุรกิจดิจิทัล

เว็บไซต์ : https://www.dpu.ac.th/

 

เรียนอะไรบ้าง ?

- กลุ่มวิชาการเขียนโปรแกรมและพัฒนาแอป/เว็บเพื่อธุรกิจ (เช่น Programming for Business, พัฒนาแอปเพื่อรองรับธุรกิจดิจิทัล) 

- กลุ่มวิชาระบบสารสนเทศทางธุรกิจ + ฐานข้อมูล (เช่น ออกแบบเครือข่ายและระบบสารสนเทศทางธุรกิจ, ปฏิบัติการเขียนโปรแกรมจัดการฐานข้อมูล) 

- กลุ่มวิชาข้อมูลและการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อการตัดสินใจ (เช่น วิเคราะห์ข้อมูล/สร้างค่าพยากรณ์, Big Data & Business Intelligence, Social media & data analytics) 

- กลุ่มวิชากลยุทธ์ Digital Transformation + การบริหารโครงการไอที (เช่น วางแผนยุทธศาสตร์และการจัดการโครงการเทคโนโลยีสารสนเทศ) 

- กลุ่มวิชาฝึกปฏิบัติงานจริง/สหกิจศึกษา (แนวทางเรียนรู้ควบคู่ทำงานจริง) 

 

เหตุผลดีๆ ที่น่าเรียนที่นี่

- โฟกัส “IT + ธุรกิจดิจิทัล” ครอบคลุม การจัดการข้อมูล การวิเคราะห์ข้อมูล และการใช้เครื่องมือดิจิทัล เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและช่วยตัดสินใจทางธุรกิจ 

- เรียนควบคู่ทำงานจริง: เรียนในสถานศึกษา 50% + สถานประกอบการพันธมิตร 50% และมีโอกาสสร้างรายได้ระหว่างเรียน (ตามที่หลักสูตรระบุ) 

- เน้นลงมือทำ มีผลงานจริงระหว่างเรียน (เช่น โปรเจกต์/กิจกรรมประกวดแผนธุรกิจ) เอาไปต่อยอดเป็นพอร์ตสมัครงานได้ 

- มีเครือข่ายพันธมิตรองค์กร และหลักสูตรสื่อสารจุดแข็งเรื่องโอกาสมีงานทำหลังเรียนจบ

 

มหาวิทยาลัยราชภัฏมหาสารคาม

คณะเทคโนโลยีสารสนเทศ สาขาวิชาการจัดการเทคโนโลยี 

เว็บไซต์ : https://rmu.ac.th

 

เรียนอะไรบ้าง ?

- การประยุกต์ใช้เทคโนโลยีดิจิทัล/สารสนเทศ เพื่อการเรียนรู้ การสืบค้น และการพัฒนางาน/เศรษฐกิจ-สังคม

- แนวคิดและการจัดการเทคโนโลยี/เทคโนโลยีดิจิทัล รวมถึง “นวัตกรรมการจัดการเทคโนโลยี” เพื่อพัฒนาองค์กร/ชุมชน/ท้องถิ่น

- การออกแบบและทำวิจัยเชิงประยุกต์ เพื่อนำผลไปใช้แก้ปัญหา/พัฒนางานจริงอย่างมีเหตุผล

- จริยธรรม/จรรยาบรรณวิชาการและวิชาชีพ + บุคลิกภาพ/ภาวะผู้นำ และทักษะ “รู้เท่าทันสื่อ”

 

เหตุผลดีๆ ที่น่าเรียนที่นี่

- หลักสูตรวางเป้าชัด: ผลิตมหาบัณฑิตที่มี ความรู้-ทักษะด้านนวัตกรรมการจัดการเทคโนโลยี และมีความสามารถด้าน การวิจัย เพื่อนำไปพัฒนาชุมชน/ท้องถิ่น พร้อมคุณธรรมจริยธรรม

- เรียนแบบ “ใช้งานได้จริง”: เน้นการ เรียนรู้จากการปฏิบัติ และใช้ IT เป็นเครื่องมือในการจัดการเทคโนโลยีอย่างเป็นระบบ

- แนวทางอาชีพที่ต่อยอดได้ เช่น งานบริหาร/จัดการ/นักวิชาการชุมชนในหน่วยงานรัฐ-เอกชน, นักวิชาการ/นักวิจัยด้านนวัตกรรมการจัดการเทคโนโลยี, ผู้ประกอบการที่ใช้เทคโนโลยีดิจิทัล

 

มหาวิทยาลัยราชภัฏวไลยอลงกรณ์ 

คณะวิทยาการจัดการ สาขาวิชาการจัดการโลจิสติกส์และซัพพลายเชน

เว็บไซต์ : https://fms.vru.ac.th/

 

เรียนอะไรบ้าง ?

- พื้นฐานบริหารธุรกิจเพื่อทำงานในองค์กร (การจัดการ กระบวนการธุรกิจ การวางแผน ฯลฯ) 

- การวางแผน/ดำเนินงานโลจิสติกส์และซัพพลายเชนเพื่อเพิ่มขีดความสามารถการแข่งขัน (คิดเป็นระบบ ตั้งแต่ต้นน้ำ-ปลายน้ำ) 

- การประยุกต์เทคโนโลยีสารสนเทศกับงานโลจิสติกส์และซัพพลายเชน (ใช้ระบบ/ข้อมูลช่วยวางแผนและปฏิบัติการ) 

- เตรียมความพร้อมสู่การทำงานจริงผ่านกิจกรรม/ความร่วมมือและการฝึกประสบการณ์กับหน่วยงานภายนอก 

 

เหตุผลดีๆ ที่น่าเรียนที่นี่

- โลจิสติกส์และซัพพลายเชนเป็น “เครื่องมือสำคัญ” ของการแข่งขันในยุคโลกาภิวัตน์ หลักสูตรจึงถูกออกแบบให้ตอบโจทย์ทักษะที่ตลาดต้องการ 

- เน้นคนทำงานที่ “วางแผนได้ + ทำได้จริง + ใช้เทคโนโลยี/สารสนเทศเป็น” ซึ่งเป็นหัวใจของงานโลจิสติกส์ยุคใหม่