
ETL vs ELT ต่างกันอย่างไร? ทำไม Data Warehouse สมัยใหม่นิยมใช้ ELT
ETL และ ELT เป็นกระบวนการในการนำข้อมูลจากหลายแหล่ง มารวมกัน แปลงให้อยู่ในรูปแบบที่สอดคล้องกับปลายทางที่เราต้องการเก็ยข้อมูลเพื่อนำไปใช้ต่อ แตกต่างกันที่ลำดับการจัดการ

ETL และ ELT เป็นกระบวนการในการนำข้อมูลจากหลายแหล่ง มารวมกัน แปลงให้อยู่ในรูปแบบที่สอดคล้องกับปลายทางที่เราต้องการเก็ยข้อมูลเพื่อนำไปใช้ต่อ แตกต่างกันที่ลำดับการจัดการ

Dashboard เป็นเหมือนเครื่องมือหนึ่งที่นำมาช่วยแก้ปัญหาของภาคธุรกิจได้อย่างมีประสิทธิภาพ แสดงข้อมูลสำคัญประกอบการตัดสินใจ

มารู้จักกับเทคโนโลยี Cloud Computing กัน ว่าจริงๆแล้วคืออะไร นำไปใช้ทำอะไรได้บ้าง อ่านจบแล้วคุณจะเข้าใจ และนำไปต่อยอดได้

Machine Learning Engineer ส่วนผสมที่ลงตัวระหว่าง Data Scientist และ Software Engineer คนกลางสำคัญที่ช่วยทำให้ Product ใช้งานได้จริง

แนะนำหนังสือสำหรับคนที่อยากเป็น Data Engineer น่าอ่านให้ทุกคนได้อัพเดทเนื้อหาความรู้ให้ทันกับโลกอนาคต เหมาะสำหรับมือใหม่ไปจนถึงระดับแอดวานซ์

การเก็บข้อมูลเป็นเรื่องสำคัญมากของคนที่มีข้อมูลอยู่ในมือ ในยุค Big Data เรามาดูกันว่า Database, Data Warehouse และ Data Lake แตกต่างกันอย่างไร

Data Wrangling เรียกได้ว่าเป็นส่วนใช้เวลานานของงานด้าน Data Science แต่เป็นส่วนที่มีความสำคัญอย่างมากเพื่อที่จะได้ข้อมูลคุณภาพ (Data Quality) ในการนำไปใช้งาน

เมื่องานสาย Data กะลังเป็นกระแส หลายคนก็สนใจเรียนต่อมากขึ้น ลองมาคุยกับคุณแจนนักศึกษาปริญญาโท ที่มาเรียนต่อด้าน Data Science กันว่าเรียนเป็นอย่างไร ฝึกงานได้ไหม อะไรเป็นแรงกระตุ้นให้มา และอะไรเป็นสิ่งสำคัญในเส้นทาง Data Science

เราจะมาบอกให้ฟังว่า R กับ Python มาจากไหน แตกต่างกันอย่างไร และนำไปใช้งานได้เหมือนกันขนาดไหน
© Copyright 2018 - Present: DATATH. All rights reserverd.
เราใช้คุกกี้เพื่อพัฒนาประสิทธิภาพ และประสบการณ์ที่ดีในการใช้เว็บไซต์ของคุณ คุณสามารถศึกษารายละเอียดได้ที่ นโยบายความเป็นส่วนตัว และสามารถจัดการความเป็นส่วนตัวเองได้ของคุณได้เองโดยคลิกที่ ตั้งค่า