Category: Data Engineer

รวมบทความเกี่ยวกับวิศวกรรมข้อมูล (Data Engineering) ครอบคลุมถึงเรื่องการจัดการข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) ด้วยเครื่องมือต่าง ๆ อาทิ Hadoop, MapReduce Spark, Hive, และบริการ Cloud ชื่อดังต่าง ๆ ไม่ว่าจะเป็น Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform (GCP), และ Azure

หัวข้อ Data Engineer นี้ครอบคลุมถึงการวางแผนและพัฒนาระบบ ETL (Extract-Transform-Load), Data Ingestion, Data Integration ไปจนถึงการสร้าง End-to-End Data Pipeline ที่สามารถรับส่งข้อมูลได้ตั้งแต่ต้นจนจบ

no-code-data-pipeline-modern

No-code Data Pipeline คืออะไร? ทำไมโปรเจค Data สมัยใหม่ถึงใช้กันเยอะ

เราจะมาแนะนำให้รู้จักกับ No-code Data Pipeline คอนเซ็ปต์หนึ่งใน Modern Data Stack ที่ช่วยให้ชีวิต Data Engineer ดีขึ้น

No-code Data Pipeline คืออะไร ดียังไง ใช้เครื่องมือตัวไหนดี มาอ่านในบทความนี้ได้เลย

snowflake beginner guide data warehouse

คู่มือสอนใช้ Snowflake – Cloud Data Warehouse ระดับโลก ฉบับมือใหม่

Snowflake เป็นเทคโนโลยีด้าน Data Warehouse ที่ได้รับความนิยมในระดับโลก และยิ่งใหญ่จนสามารถเข้าตลาดหุ้น NYSE (New York Stock Exchange) มีลูกค้ามากมายทั่วโลก เช่น Adobe, Exxonmobil หรือแม้แต่ KFC

Modern Data Stack คืออะไร โพสเดียวจบ พร้อมตัวอย่างเครื่องมือ

Modern Data Stack คืออะไร? เครื่องมือ Data สมัยใหม่ที่ SME / Startup – Corporate นิยมใช้กันทั่วโลก

เรามารู้จักกับ Modern Data Stack ว่ามีเครื่องมืออะไรให้เราใช้บ้าง, ช่วยให้งาน Data ง่ายขึ้นอย่างไร และทำไมบริษัททั่วโลกถึงนิยมใช้กัน

interview software engineer australia data

สัมภาษณ์พี่แทน ธนศักดิ์ หริสมบัติ Software Engineer ที่ Hello Fresh แห่ง Australia

คุยกับผู้ที่จบปริญญาตรีและโทที่เมืองไทย ได้ทำงานที่ไทยหลายปี ก่อนที่จะบินไปเรียนต่อ ปริญญาโท ด้าน Data Science ที่ออสเตรเลีย และปัจจุบันทำงานอยู่ที่ Hello Fresh ซิดนีย์

data engineering job history

ทำความรู้จักกับประวัติอาชีพ Data Engineer เกิดขึ้นมาตอนไหน?

เคยสงสัยกันไหมว่าจุดกำเนิดของ Data Engineer มาจากไหน แล้วพัฒนากลายมาเป็นสาขาอาชีพทำเงินอย่างทุกวันนี้ได้อย่างไร แนวโน้มข้างหน้าจะมีอะไรบ้าง มาดูกัน

dataops automation monitoring logging testing

DataOps คืออะไร มารู้จักวิธีการจัดการข้อมูลแบบมืออาชีพ ด้วย Automation, Monitoring, และ Testing

ในวงการ Data Science คุณอาจจะเคยเห็นคำว่า DataOps ผ่านตามาบ้าง ซึ่ง DataOps เข้ามาช่วยการทำงานด้าน Data Science ให้ราบรื่นและประสบความสำเร็จมากขึ้น ผ่านการทำ Automation, Monitoring, Testing กับ Data

เราใช้คุกกี้เพื่อพัฒนาประสิทธิภาพ และประสบการณ์ที่ดีในการใช้เว็บไซต์ของคุณ คุณสามารถศึกษารายละเอียดได้ที่ นโยบายความเป็นส่วนตัว และสามารถจัดการความเป็นส่วนตัวเองได้ของคุณได้เองโดยคลิกที่ ตั้งค่า

Privacy Preferences

คุณสามารถเลือกการตั้งค่าคุกกี้โดยเปิด/ปิด คุกกี้ในแต่ละประเภทได้ตามความต้องการ ยกเว้น คุกกี้ที่จำเป็น

Allow All
Manage Consent Preferences
  • Always Active

Save