เตรียมพร้อมคุณเข้าสู่สายงาน Data Engineer ที่เป็นที่ต้องการมากที่สุดในตลาดสายงาน Data ปูพื้นฐานตั้งแต่เริ่มต้น
คอร์สเรียนยอดฮิตสำหรับผู้เริ่มต้น!
ในบทความนี้ คุณจะได้รู้จักกับโลกของ AI แบบเจาะลึก ที่หาอ่านไม่ได้ง่าย ๆ สำหรับคนที่ไม่เคยรู้จักกับ AI มาก่อนเลย จะได้เข้าถึงเทรนของโลก AI ที่ขับเคลื่อนการทำงานของเราๆกันอยู่ในทุกวันนี้ รวมถึงคนที่กำลังสนใจในสายอาชีพนี้ เค้าแบ่งสาย สาขากันยังไง อาชีพที่น่าจับตามองในเทรน
เราจะมาแนะนำให้รู้จักกับ No-code Data Pipeline คอนเซ็ปต์หนึ่งใน Modern Data Stack ที่ช่วยให้ชีวิต Data Engineer ดีขึ้น
No-code Data Pipeline คืออะไร ดียังไง ใช้เครื่องมือตัวไหนดี มาอ่านในบทความนี้ได้เลย
เมื่อการทำงานในสายงาน Data ต้องเผชิญกับความท้าทายมากมาย ไม่ว่าจะเป็นจัดการข้อมูลที่ซับซ้อนและเต็มไปด้วยความละเอียด การทำงานให้เข้ากับทีมอย่างราบรื่น รวมถึงการสื่อสารกับคนอื่นอย่างเข้าใจไม่หยุมหัวกันน การมีชีวิตที่มีความสมดุลกับการพักผ่อนก็เป็นเรื่องที่มองข้ามไม่ได้ มาคุยกับ 5 คนไทยในสายงาน Data เรื่องนี้กัน
Snowflake เป็นเทคโนโลยีด้าน Data Warehouse ที่ได้รับความนิยมในระดับโลก และยิ่งใหญ่จนสามารถเข้าตลาดหุ้น NYSE (New York Stock Exchange) มีลูกค้ามากมายทั่วโลก เช่น Adobe, Exxonmobil หรือแม้แต่ KFC
บทความนี้จะมาเล่ารายละเอียด เนื้อหา และวิธีการเตรียมตัวสอบ Snowflake SnowPro Core ให้ฟังกัน
เรามารู้จักกับ Modern Data Stack ว่ามีเครื่องมืออะไรให้เราใช้บ้าง, ช่วยให้งาน Data ง่ายขึ้นอย่างไร และทำไมบริษัททั่วโลกถึงนิยมใช้กัน
Analytics Engineer เป็นอาชีพที่เข้ามาช่วย Data Team และเป็นเหมือนสะพานระหว่าง Data Engineer และ Data Analyst
คุยกับผู้ที่จบปริญญาตรีและโทที่เมืองไทย ได้ทำงานที่ไทยหลายปี ก่อนที่จะบินไปเรียนต่อ ปริญญาโท ด้าน Data Science ที่ออสเตรเลีย และปัจจุบันทำงานอยู่ที่ Hello Fresh ซิดนีย์
ในยุคที่อะไร ๆ ก็เป็นข้อมูล คนแวดวง Data ต้องรู้จักกับเทรนด์ล่าสุดใหม่ ๆ ไม่ว่าจะเป็น Reverse ETL, การทำ Data Streaming หรือ Self-service Data Platform
เคยสงสัยกันไหมว่าจุดกำเนิดของ Data Engineer มาจากไหน แล้วพัฒนากลายมาเป็นสาขาอาชีพทำเงินอย่างทุกวันนี้ได้อย่างไร แนวโน้มข้างหน้าจะมีอะไรบ้าง มาดูกัน
ปัญหาและวิธีแก้ปัญหา ML Engineer บนโปรเจกต์ Machine Learning มีอะไรบ้าง? เล่าประสบการณ์จริงด้าน Natural Language Processing ภาษาไทย
แชร์ประสบการณ์ในการ Cleansing Data ของโปรเจกต์ Image Processing ว่าเกิดปัญหาอะไรขึ้นบ้าง? แล้วเราแก้ไขหรือจัดการปัญหากันอย่างไร?
ในวงการ Data Science คุณอาจจะเคยเห็นคำว่า DataOps ผ่านตามาบ้าง ซึ่ง DataOps เข้ามาช่วยการทำงานด้าน Data Science ให้ราบรื่นและประสบความสำเร็จมากขึ้น ผ่านการทำ Automation, Monitoring, Testing กับ Data
ความท้าทายในการทำงานสาย Data ไม่ใช่แค่เพียงตัวงานเท่านั้น แต่ยังรวมถึงการทำงานแบบองค์รวมของทีมอีกด้วย ซึ่งมักจะมาพร้อมกับรูปแบบของบริษัท ทั้งบริษัทขนาดใหญ่ (Corporate, Enterprise) และบริษัทขนาดเล็ก (Startup / SME) บทความนี้จะมาดูกันว่าเราเหมาะกับทำงานในบริษัทแบบไหน
ประสบการณ์การทำงานเป็น Data Engineer 1 ปีในออสเตรเลีย เข้าไปทำงานได้อย่างไร ได้เรียนรู้อะไรบ้าง เพื่อนร่วมงานและ culture ของที่นี่เป็นอย่างไร รวมถึงแนะนำการสมัครงานในตอนท้าย
Reverse ETL ถือเป็นคอนเซปต์ที่ค่อนข้างใหม่สำหรับสาย Data Engineering ที่เกิดขึ้นมาจากความต้องการของสาย Data x Marketing วันนี้จะมาเล่าให้ฟังกันค่ะว่า Reverse ETL คืออะไร มันต่างกับศัพท์ที่เราได้ยินกันบ่อย ๆ อย่าง ETL ELT อย่างไร
© Copyright 2018 - Present: DATATH. All rights reserverd.
เราใช้คุกกี้เพื่อพัฒนาประสิทธิภาพ และประสบการณ์ที่ดีในการใช้เว็บไซต์ของคุณ คุณสามารถศึกษารายละเอียดได้ที่ นโยบายความเป็นส่วนตัว และสามารถจัดการความเป็นส่วนตัวเองได้ของคุณได้เองโดยคลิกที่ ตั้งค่า
