
ข้อดี – ข้อเสีย อาชีพ Data Consultant สายงานนี้น่าทำมั้ย จากประสบการณ์ตรง & แนะนำบริษัท Consult ไทย
งาน Data Consultant ดีมั้ย? รวมข้อดี – ข้อเสีย & แนะนำที่สมัครงานด้าน Data Consultant ในประเทศไทย เดินไปยื่น Resume ได้เลย
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

งาน Data Consultant ดีมั้ย? รวมข้อดี – ข้อเสีย & แนะนำที่สมัครงานด้าน Data Consultant ในประเทศไทย เดินไปยื่น Resume ได้เลย

เริ่มต้นสมัครงานสาย Data Engineering อย่างไร จบไม่ตรงสายหรืออยากเปลี่ยนสายงานก็ทำได้ แนะนำการเขียน resume การสัมภาษณ์ของผู้มีประสบการณ์จริง

Data Maturity หรือ ระดับการใช้ Data ในองค์กรได้ดี ส่วนตัวมองว่าเป็นหลักการที่ดีมาก สำหรับองค์กรที่สนใจหันมาใช้ Data เพื่อให้รู้จุดเริ่มต้น และจุดที่ต้องเติบโตไปในอนาคต หรือ ถ้าองค์กรไหนใช้ Data อยู่แล้ว พอดูเรื่อง Data Maturity ก็จะรู้ว่าตอนนี้องค์กรของคุณอยู่ในระดับไหน และจะเติบโตไปอย่างไร

Data Governance คือ แนวคิดและกระบวนการสำหรับการจัดการข้อมูลในการทำให้มั่นใจว่าข้อมูลจะมีคุณภาพสูงตลอด Lifecycle

เรามี 10 เทคนิค ที่จะช่วยให้ Resume ของคุณโดดเด่น โดยเก็บรวบรวมมาจากประสบการณ์ที่ทำงานในสาย Data และมีโอกาสช่วยนักเรียน DataTH กว่าร้อยคน ในการหางานครับ

ในบทความนี้ เราจะมาพูดถึงบริการด้าน Storage & Database หรือ บริการที่เก็บข้อมูล กันบ้างครับ ซึ่ง Google Cloud มีทั้งบริการที่เก็บไฟล์ (Object Storage / Data Lake) และบริการฐานข้อมูลกับคลังข้อมูล (Database, Data Warehouse)

แนะนำวิธีการสร้างระบบดึง API ด้วย Amazon web services ตั้งแต่เริ่มต้น ไปจนถึงแนะนำ service ใน aws ตั้งแต่ s3, lambda และ cloudwatch และ cloudformation

รีวิวการสอบ AWS Solution architect แบบฉบับเข้าใจง่าย ภายใน 2 สัปดาห์ พร้อมเนื้อหาสรุปที่ต้องทำความเข้าใจก่อนเริ่มสอบแบบละเอียด

Hadoop เครื่องมือประมวลผล Big Data ผ่านคอมพิวเตอร์หลายเครื่อง ประกอบไปด้วย 3 ส่วนหลัก HDFS, MapReduce และ YARN









© Copyright 2018 - Present: DATATH. All rights reserverd.
เราใช้คุกกี้เพื่อพัฒนาประสิทธิภาพ และประสบการณ์ที่ดีในการใช้เว็บไซต์ของคุณ คุณสามารถศึกษารายละเอียดได้ที่ นโยบายความเป็นส่วนตัว และสามารถจัดการความเป็นส่วนตัวเองได้ของคุณได้เองโดยคลิกที่ ตั้งค่า