
MS CS: AI and Machine Learning
เปิดรับทุกพื้นฐานการศึกษา รวมถึงผู้ที่ไม่มีวุฒิปริญญาตรี
พัฒนาความเชี่ยวชาญในสาขาที่เติบโตเร็วที่สุดด้วยปริญญาโทวิทยาการคอมพิวเตอร์: การวิเคราะห์และวิทยาศาสตร์ข้อมูล หลักสูตรระดับสากลนี้มอบความรู้เชิงลึกด้านการตัดสินใจจากข้อมูล พร้อมทักษะการวิเคราะห์และนำเสนอข้อมูลที่ซับซ้อน
ด้วยการเรียนออนไลน์ที่ยืดหยุ่น คุณสามารถเรียนตามจังหวะของตัวเองและจัดการชีวิตได้อย่างสมดุล หลักสูตรใช้ระบบ ECTS ซึ่งได้รับการยอมรับทั่วโลก ทำให้วุฒิการศึกษาของคุณเปิดโอกาสในหลากหลายอุตสาหกรรมและภูมิภาค
.avif)


.svg.avif)




Job Guarantee - Get a Job in 7 Months or Get a Refund
We're dedicated to turning learning into careers. That’s why we introduced our Job Guarantee—making your learning journey risk-free. It’s simple: secure a job within 7 months of graduation, or we’ll refund your tuition.
Teaching and Assessments
Study With Your Personal Teaching Team
.avif)
Faculty Advisor
Schedule unlimited 1-on-1 lessons with industry and research experts in their field.

Career Advisor
Get matched with an experienced career counseling expert who will help you achieve your goals.

Student Success Manager
Your success manager keeps you on track and supports every aspect of your learning.
Learning
Contents

40% Machine learning and Artificial Intelligence
40% Data Analytics and Visualization
20% Specialized Topics
Learning Method

20% 1-on-1 Sessions
15% Office Hours
30% Video Lectures
30% Projects
Learning Timeline
Part-time
ระยะเวลาเรียนโดยประมาณ: 12-17 เดือน
ชั่วโมงเรียนต่อสัปดาห์: 15-25 ชั่วโมง
เริ่มต้นปรึกษากับโค้ชด้านอาชีพ: เดือนที่ 6
Full-Time
ระยะเวลาเรียนโดยประมาณ: 9-12 เดือน
ชั่วโมงเรียนต่อสัปดาห์: 35-45 ชั่วโมง
เริ่มต้นปรึกษากับโค้ชด้านอาชีพ: เดือนที่ 3
STRUCTURE
Learn more about the structure of your program below.
ทุกคนในโปรแกรมปริญญาคู่จะเรียน MBA และสามารถเลือกหนึ่งในสาขาต่อไปนี้ได้:
- Master's of Computer Science: Software Engineering
- Master's of Computer Science: Data Analytics and Science
Fundamentals
Spreadsheets for Data Understanding
Designed for all skill levels, this course covers Excel basics to advanced techniques, including data analysis, dynamic charts, and automation with macros. Students will gain practical skills to confidently manage data, create complex formulas, and enhance professional productivity through hands-on exercises.
Relational Databases
Develop expertise in database design and SQL for efficient data management. Learn relational modeling, normalization, complex queries, transaction handling, indexing, and advanced SQL features through real-world projects and practical applications
Introduction to Problem-Solving Techniques: Part 1
Master Git and GitHub for version control alongside Python programming from basics to Object-Oriented Programming (OOP). Learn collaboration, data structures, file handling, and OOP concepts like inheritance and encapsulation to build efficient applications.
Numerical Programming in Python
Learn to analyze data efficiently with Python's Pandas library. This course covers data manipulation, cleaning, analysis, and visualization through hands-on exercises and real-world case studies.
Introduction to Machine Learning
Learn the basics of Machine Learning, including key algorithms, supervised and unsupervised learning techniques, and practical applications using frameworks like TensorFlow and scikit-learn. Gain hands-on experience through real-world projects.
Introduction to Deep Learning
Learn the basics of deep learning using PyTorch. This course covers building, training, and deploying neural networks for real-world applications like image classification and natural language processing. Gain hands-on experience to effectively create and deploy deep learning models.
Specialization
Foundations of Cloud Computing
หลักสูตรนี้แนะนำพื้นฐานการประมวลผลแบบคลาวด์สำหรับนักเรียนและมืออาชีพในสายงาน IT ธุรกิจ และสาขาที่เกี่ยวข้อง ครอบคลุมองค์ประกอบสำคัญ โมเดลการใช้งาน (IaaS, PaaS, SaaS) ประเภทการใช้งาน (Public, Private, Hybrid) ความปลอดภัยของคลาวด์ การจัดเก็บข้อมูล เครือข่าย และกลยุทธ์การย้ายระบบ ผู้เรียนจะได้พัฒนาทักษะในการออกแบบโซลูชันคลาวด์ที่ปรับขนาดได้ มีความน่าเชื่อถือ และคุ้มค่าต่อการใช้งาน
Product Analytics
Learn to improve product performance with data-driven insights. Topics include data analysis, customer behavior, key metrics, A/B testing, predictive models, and ethical considerations. Perfect for business and product professionals.
Introduction to Computer Programming: Part 1
Learn programming fundamentals with JavaScript, including syntax, debugging, variables, control structures, and functions. Build a strong foundation to create interactive web applications, manage data structures, and confidently solve programming challenges.
Introduction to Computer Programming: Part 2
Learn the essentials of JavaScript to build basic web applications. This course covers syntax, loops, functions, objects, and arrays, helping you develop interactive applications and gain confidence in programming.
Front End UI/UX Development
Explore the fundamentals of UX and UI design in this beginner-friendly course. Learn user-centered principles, UX processes, user research, prototyping, and testing. Gain practical experience through real-world projects to create intuitive and engaging digital products.
JavaScript
Elevate your skills with advanced JavaScript concepts and in-depth React development. Master ES6+ features, asynchronous programming, closures, React hooks, Context API, state management with Redux, and API integration to build dynamic, high-performance web applications.
Applied Computer Science Project
Applied Computer Science Project
In this final course, learners will combine the skills they've mastered throughout the program to create a comprehensive, portfolio-worthy project. Designed to be open-ended, this capstone encourages students to explore their unique interests while demonstrating their expertise in real-world applications. Whether it's a groundbreaking app, a stunning website, or an innovative data analysis project, the capstone empowers learners to showcase their creativity and technical prowess.



Class Schedule
หลักสูตรส่วนใหญ่ของเรา (40 ECTS credits) เรียนแบบ Blocks ซึ่งคุณจะมุ่งเน้นเรียนวิชาเดียวในระยะเวลา 5 สัปดาห์ต่อครั้ง โดยตารางเรียนจะจัดไว้หลัง 19.00 น. ในวันธรรมดา และในช่วงวันหยุดสุดสัปดาห์ พร้อมคลาสสด 2-3 ครั้งต่อสัปดาห์ในแต่ละ Block
เพื่อเพิ่มความยืดหยุ่น วิชาพื้นฐานด้านเทคโนโลยีสองวิชา ได้แก่ Python for Business Analytics และ Data Analytics and Modelling จะจัดการเรียนแบบ asynchronous ที่ให้คุณสามารถเรียนตามจังหวะของตนเองได้
สำหรับหลักสูตร Digital Action Programme for Business Administration (30 ECTS) จะใช้เวลาเรียน 9 เดือน โดยคุณและทีมจะพบกับคณาจารย์แบบออนไลน์ทุกสองสัปดาห์
เราจะเริ่มต้นโปรแกรมด้วยงาน ต้อนรับอย่างเป็นทางการ และปิดท้ายด้วยงาน พิธีสำเร็จการศึกษา ทั้งนี้ในระหว่างโปรแกรมจะมีการจัด กิจกรรมสร้างเครือข่ายแบบพบปะด้วยตนเอง ทุกๆ 1-2 เดือน
Find more details about the teaching and learning format of your program here
ปรึกษาด้านอาชีพ
Accreditation
ปริญญาจากสถาบันเทคโนโลยี WeStride ได้รับการยอมรับในยุโรป สหรัฐอเมริกา แคนาดา และมากกว่า 60 ประเทศทั่วโลก โดย WeStride เป็นวิทยาลัยสมาชิกเต็มรูปแบบของ Woolf ซึ่งนำเสนอหลักสูตรที่ได้รับการรับรองตามมาตรฐานและแนวทางของยุโรป (European Standards and Guidelines - ESG) (บรัสเซลส์ 2015) ทั้งนี้ Woolf เป็นสถาบันการศึกษาระดับอุดมศึกษาที่ได้รับการรับรองจากประเทศมอลตา พร้อมหมายเลขใบอนุญาต 2019-015
ปริญญาจากสถาบันนี้ยังได้รับการยอมรับในประเทศไทย ผ่านกระบวนการเทียบคุณวุฒิสำหรับผู้สำเร็จการศึกษาจากสถาบันการศึกษาต่างประเทศของกระทรวงการอุดมศึกษา วิทยาศาสตร์ วิจัย และนวัตกรรม (อว.) และยังได้รับการยอมรับจากสำนักงานคณะกรรมการข้าราชการพลเรือน (ก.พ.) อีกด้วย
Learning Hubs
Learning goes beyond online—our 7 learning hubs across Thailand offer learners the opportunity to connect, explore, and grow in inspiring spaces.
South East Asia University
Phone: 02-8074500 – 27 ext. 190,192
Siam Square Branch
Phone: 090-970-4587
Icon Siam Branch
Phone: 090-971-4415
Salaya Branch
Phone: 090-971-5283
Rangsit Branch
Phone: 090-971-5764
Asok Branch
Phone: 090-969-8084
Ubon Ratchathani Branch
Phone: 090-971-6325
Tuition
Tuition
ผ่อนชำระด้วยบัตรเครดิต ดอกเบี้ย 0%
Additional Costs
Installment Payments
Please consult with your admissions advisor to learn more about the available credit card installment plans and how they can best suit your needs.
Payment Options
ทำไมค่าเล่าเรียนหลักสูตรนี้ถึงต่ำกว่าหลักสูตรอื่น?
ค่าเล่าเรียนของหลักสูตรนี้ต่ำกว่าเนื่องจากแนวทางที่พิจารณาอย่างรอบคอบในด้านการศึกษาและการบริหารจัดการค่าใช้จ่าย ซึ่งมีปัจจัยสำคัญดังนี้:
- การเรียนการสอนออนไลน์:
การดำเนินการเรียนการสอนออนไลน์ช่วยลดค่าใช้จ่ายด้านสิ่งอำนวยความสะดวกและการบำรุงรักษาที่เกี่ยวข้องกับมหาวิทยาลัยแบบดั้งเดิม ทำให้เราสามารถมุ่งเน้นทรัพยากรในการมอบการศึกษาที่มีคุณภาพ - มหาวิทยาลัยเน้นการสอน:
เราทุ่มเททรัพยากรเพื่อการสอนและความสำเร็จของผู้เรียนเป็นหลัก โดยไม่สนับสนุนกิจกรรมอื่นที่ไม่ได้สร้างรายได้ เช่น โครงการวิจัยขนาดใหญ่ - ได้รับการรับรองในสหภาพยุโรป:
เนื่องจากเราได้รับการรับรองในสหภาพยุโรป เราไม่จำเป็นต้องปฏิบัติตามข้อกำหนดของกระทรวงการอุดมศึกษาไทย เช่น การทำ Independent Study ซึ่งมักจะมีค่าใช้จ่ายสูง แต่เราให้ผู้เรียนทำโครงการเชิงปฏิบัติแทน - การเข้าถึงและความคุ้มค่า:
เรามุ่งมั่นที่จะทำให้การศึกษาระดับสูงเข้าถึงได้สำหรับผู้เรียนให้ได้มากที่สุด ด้วยการหลีกเลี่ยงค่าใช้จ่ายที่ไม่จำเป็น - มุ่งเน้นที่บริการที่จำเป็น:
เราให้ความสำคัญกับการสอนที่มีคุณภาพ การสนับสนุนที่เข้าถึงง่าย และผลลัพธ์เชิงปฏิบัติ โดยไม่มีค่าใช้จ่ายสำหรับสิ่งอำนวยความสะดวกที่ไม่จำเป็น - การบริหารจัดการที่มีประสิทธิภาพ:
การดำเนินงานในรูปแบบมหาวิทยาลัยออนไลน์ช่วยลดโครงสร้างการบริหารจัดการที่ไม่จำเป็น - การใช้เทคโนโลยีอย่างมีประสิทธิภาพ:
การใช้เทคโนโลยีการเรียนรู้ที่ทันสมัยช่วยลดค่าใช้จ่ายในด้านการบริหารและการดำเนินงาน
ด้วยเหตุผลเหล่านี้ ทำให้เราสามารถนำเสนอหลักสูตรที่มีคุณภาพระดับโลกในราคาที่คุ้มค่าและเข้าถึงได้
Tax Benefits
Frequently Asked Questions
What Career Can I Pursue After Graduating with an MS in Computer Science: Data Analytics and Science?
Earning an MS in Computer Science with a specialization in Data Analytics and Science opens the door to advanced roles in the tech industry and beyond. Here are some career paths you can pursue:
- Data Scientist
Utilize advanced analytics, statistical methods, and machine learning to interpret data and solve complex problems. - Data Analyst
Analyze and interpret data to provide actionable business insights through visualization and reporting tools. - Machine Learning Engineer
Design, build, and deploy machine learning algorithms to develop intelligent systems. - Business Intelligence (BI) Developer
Create and manage BI solutions to help organizations make data-driven decisions. - Big Data Engineer
Build, maintain, and optimize big data pipelines and architectures for large-scale data processing. - Data Architect
Design and manage the data infrastructure and ensure its efficiency, scalability, and security. - AI Researcher
Conduct advanced research in artificial intelligence, developing new algorithms and applications. - Quantitative Analyst
Apply statistical and mathematical models to solve problems in finance, operations, and marketing. - Product Manager (Data)
Oversee the development and delivery of data-driven products, aligning them with organizational goals. - Chief Data Officer (CDO)
Lead an organization’s data strategy, ensuring data-driven decision-making aligns with business objectives. - Data Consultant
Provide expert advice to organizations on how to leverage data for growth and efficiency.
Industries such as finance, healthcare, technology, retail, and entertainment are in constant demand for professionals with skills in data analytics and science. Your advanced degree will position you as a highly competitive candidate for leadership roles in these fields.
What Are the Minimum Requirements to Enroll in the Master’s Program?
What is PBA?
PBA allows candidates to demonstrate their ability to succeed in the program by completing specific coursework during their first term. This ensures that students are evaluated based on their current skills and dedication rather than solely on past academic performance.
Why Use PBA?
PBA is widely used by many top universities, including Northwestern University, to provide opportunities for students from diverse educational and professional backgrounds. It ensures fairness and accessibility, giving everyone a chance to prove their capabilities.
For more information, read here
In Which Countries Are The Degree Recognized?
The degree is recognized in 65+ countries worldwide because we grant ECTS credits, the most widely recognized credit system globally. Learn more about degree mobility and international recognition on our dedicated page.
What is ECTS? What is the meaning of the MS degree being ECTS backed?
ECTS is a highly sophisticated and globally recognized accreditation system. It serves as the universal standard for accreditation within the European Higher Education Area, which now includes 49 countries. Its widespread recognition stems from its endorsement by a significant network of universities and nations, ensuring its credibility and acceptance worldwide.
Will My Master’s Degree Qualify Me for Entering a PhD Program?
Yes, nearly all PhD programs require a master’s degree, and your degree will be fully accredited and recognized across Europe, meeting the formal qualifications for admission. However, each PhD program has its own unique criteria, with the PhD advisor often playing a key role in the admissions process. When choosing a PhD program, it’s essential to ensure that the focus of your master’s degree aligns closely with the subject of your intended PhD.
How Often Is the Intake?
Bootcamps and Master’s in Computer Science: These programs offer flexible enrollment, allowing you to start at any time that suits you. There’s no fixed intake period, so you can begin your learning journey whenever you’re ready.
Master's in Business Administration Program: The intake for the MBA program is scheduled for mid-July 2025.
Undergraduate Program: The undergraduate program intake begins in August 2025.
Can I Enroll While Working a Full-Time Job?
Yes, our programs are designed with flexibility in mind. Our bootcamps and MS in Computer Science degree allow you to set your own schedule, making it easier to balance with your work commitments. Meanwhile, our undergraduate and MBA programs focus on live classes held during evenings and weekends to accommodate full-time professionals.