กับตัวจริง | จากประสบการณ์จริง | แบบลงมือทำจริง

Data Engineer คือคนที่ทำงานกับหลากหลาย

เครื่องมือ เพื่อรวบรวมข้อมูลจัดการข้อมูล

และเปลี่ยนข้อมูลดิบให้พร้อมใช้งาน

สำหรับทั้ง Data Scientist และ Data Analyst

ในการวิเคราะห์ข้อมูลต่อ

โดยเป้าหมายสูงสุดของ Data Engineer

คือ การทำให้ทุกคนสามารถเข้าถึงข้อมูลได้เพื่อให้

องค์กรสามารถใช้ข้อมูลเหล่านั้นในการประเมิน

และเพิ่มประสิทธิภาพในการทำธุรกิจได้

ทําไมต้อง Data Engineering ?

ในโลกยุคดิจิทัล ที่ข้อมูลขนาดใหญ่กําลังเปลี่ยนวิธีการทํางานในโลกธุรกิจ ทักษะในด้านของการทํา Data Engineering หรือการจัดการข้อมูล และเปลี่ยนข้อมูลดิบให้พร้อมใช้งาน จึงถือเป็นอีกหนึ่งทักษะที่สําคัญ ในการพาองค์กรไปข้างหน้า

เพื่อเป้าหมายสูงสุดคือการทำให้ทุกคนสามารถเข้าถึงข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ สามารถนําไปใช้ในการวิเคราะห์ รวมถึง สร้างผลิตภัณฑ์ใหม่ๆ และทําให้องค์กรสามารถใช้ข้อมูลเหล่านั้นสร้างผลกระทบเชิงบวกต่อธุรกิจได้จริง

เรียนรู้ผ่านการลงมือทำจริง เรียนผ่านประสบการณ์จริง

Data Engineering

จำลองการทำงานจริงแบบครบลูปในโปรเจกต์

เรียน On-Site มี TA คอยช่วยทุกคลาส

เรียนรู้ Best Practice จากตัวจริงในบริษัทชั้นนำ

คุณจะได้ ลงมือทำโปรเจกต์จริง

แบบที่ไม่สามารถหาได้ที่ไหนพร้อมนําคอนเซปต์ไปประยุกต์ใช้

ในการทำงานจริง

พร้อมเสริมด้วยเนื้อหาที่ต้องรู้

เพื่อจะทำให้คุณเป็น

Data Engineer อย่างสมบูรณ์

คุณจะได้เรียนรู้เนื้อหาเข้มข้น

อัดแน่นตลอด 6 สัปดาห์

เรียนรู้กับผู้เชี่ยวชาญตัวจริง

หลังจบทุกคลาสเปิดโอกาสให้ผู้เรียนนําโปรเจ็คจริง

ในองค์กรของตนเอง

มาปรึกษากับอาจารย์ได้

ปรึกษางานของตัวเอง กับผู้สอนได้หลังคลาส

คุณจะได้ ลงมือทำโปรเจกต์จริงแบบที่ไม่สามารถหาได้ที่ไหนพร้อมนําคอนเซปต์ไปประยุกต์ใช้ในการทัางานจริง

เรียนรู้กับคนในวงการ ผ่านประสบการณ์ทำงานจริง และปัญหาในงานจริง

ทีมผู้สอนมากประสบการณ์

Program Director

Kan Ouivirach

• Data Product Developer and Technical Coach, ODDS
• Astronomer Certification DAG Authoring for Apache Airflow

Tul Roteseree

• Head of Data and Analytics Division, Bank of Ayudhya PCL
• ex-Managing Director, KBTG

• Staff Software Engineer, Airbnb
• ex-Staff Data Visualization Scientist, Twitter

Krist

Wongsuphasawat

Surasit

Liangpornrattana

Potcharapol

Suteparuk

• Data Engineer, LINE
• ex-Web Engineer, Taskworld

• Head of Data Platform, Kiatnakin Phatra
• ex-Data Engineer, Grammarly
• ex-Software Engineer, Data Platform, Databricks

เรียนรู้ทั้งเทคนิค และ Best Practice ต่าง ๆ

จากประสบการณ์ตรงของแขกรับเชิญจากบริษัทชั้นนำ

and more...

• เข้าใจบทบาท และความสำคัญของการทำ Data Pipeline
• เรียนรู้การสร้าง Automated Data Pipelines โดยใช้ Apache Airflow ตั้งแต่การอ่านข้อมูล การทำความสะอาดข้อมูล จนไปถึงการโหลดข้อมูลเข้าสู่ Data Lake/Data Warehouse
• เรียนรู้การควบคุม ดูแลรักษา รวมไปถึงการหาสาเหตุ และแก้ปัญหาที่เกิดขึ้นกับ Data Pipeline

• ทำความเข้าใจแนวคิด Modern Data Stack และเครื่องมือต่าง ๆ ในการจัดการข้อมูลในปัจจุบัน
• เข้าใจการทำงานของ Analytics Engineering เพื่อ ปิดช่องว่างในการทำงานระหว่าง Data Analyst และ Data Engineer
• เรียนรู้การทำ Data Transformation และ Model Layering ด้วย dbt
• ฝึกการใช้งาน Features สำคัญต่าง ๆ ของ dbt เช่น Data Quality Scoring, Data Testing, Scheduling และ Documentation

• เรียนรู้วิธีการสร้าง Data Source จากข้อมูลจากแหล่งต่าง ๆ บน Looker Studio
• เตรียมข้อมูล (Data Preparation) แปลงข้อมูล (Data Transformation) เบื้องต้น เพื่อให้ข้อมูลพร้อมสำหรับการนำไปสร้าง Dashboard
• เรียนรู้การทำ Data Visualization แบบต่าง ๆ และสร้าง Interactive Dashboard ด้วย Looker Studio

• เรียนรู้ทักษะการดึงข้อมูล ด้วยภาษา SQL ตั้งแต่พื้นฐานไปจนถึง Advanced Functions ต่าง ๆ
• ปูพื้นฐานการเขียนโปรแกรม Python และ Command Line เพื่อใช้ในงาน Data Engineering
• เข้าใจบทบาทและความสำคัญของ Data Engineer ในการขับเคลื่อนองค์กร ผ่าน วงจรชีวิตของข้อมูล ตั้งแต่ต้นทางจนถึงการนำไปใช้ในธุรกิจ
• พื้นฐานสำคัญที่ Data Engineer ทุกคนต้องรู้ อย่าง Data Lake, Data Warehouse, ETL, และ ELT

• เรียนรู้การออกแบบระบบฐานข้อมูล และการทํา Data Modeling
• เข้าใจแนวคิด พร้อมวิธีการจัดการ Data Warehouse เพื่อ Optimize ประสิทธิภาพในการคำนวณของคลังข้อมูล
• ทำความเข้าใจในกระบวนการบริหารจัดการข้อมูล (Data Governance)
• เรียนรู้วิธีการป้องกันข้อมูล และการรักษาความเป็นส่วนตัวเพื่อความมั่นคงในองค์กร ผ่านการกำหนดมาตรการณ์ หรือนโนบายกำกับดูแลข้อมูล (Data Security)

• เรียนรู้การออกแบบและการสร้าง Data Lake บน Google Cloud Platform
• ฝึกใช้ Apache Spark สำหรับการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่
• เข้าใจกระบวนการจัดการและประมวลผลข้อมูลใน Data Lake
• เรียนรู้การนําข้อมูลจาก Data Source เข้าสู่ Data Lake และนำเข้า Data Warehouse

หลักสูตร 6 สัปดาห์

อัปสกิลและเตรียมความพร้อมสู่การเป็น

Data Engineer ชั้นนำด้วยเนื้อหาสุดเข้มข้น

ให้จะเปลี่ยนคุณให้ทำงานนี้ได้แบบมือโปร

Data Lake & Big Data Processing

Data Warehouse,
Data Governance and Data Security

Data Engineering Essentials

Automated
Data Pipelines

Analytics
Engineering

Data Visualization
with Looker Studio

ได้ทำโปรเจกต์แบบครบลูป

หลักสูตร 6 สัปดาห์ เรียนรู้ทุกทักษะในการทํา Data Engineering ผ่านเนื้อหาสุดเข้มข้นรวมถึงตัวอย่างการใช้งานจริงในองค์กรระดับประเทศ และระดับโลก

เรียนผ่านการทำจริง

เนื้อหาครบทุกทักษะจำเป็น

ไม่มีพื้นฐานก็เรียนได้

ประยุกต์ใช้ความรู้ตลอด 6 สัปดาห์มาลงมือทำจริงแบบ end-to-end ตั้งแต่การดึงข้อมูล การปะมวลลข้อมูล การแปลงข้อมูล จนไปการนำเสนอบน Dashboard พร้อมสร้าง Automated Data Pipelines เพื่อควบคุมการไหลของข้อมูลอย่างอัตโนมัติ

End-to end Project

ประหยัดเวลาเรียนรู้

จากเป็นปีเหลือ 1.5 เดือน

การันตีจากผู้เรียนที่ผ่านมา

130+

คน

40+

องค์กร

รีวิวจากผู้เรียน

เข้าใจภาพรวมการทำงานได้ แบบไม่ต้องงมเรียนเอง

คุณเซี้ยง

คือก็พอรู้บางจุดอยู่บ้าง แต่พอได้มาเรียน มาลองทำจริง ๆ มันเริ่มเห็นภาพรวมมากขึ้น ลงลึกไปในส่วนต่าง ๆ ในงานมากขึ้นได้

คุณโอ็ต

Software Engineer, DGA

Data Migration

เชื่อมเรื่อง Airflow กับ dbt ไม่ติด

เวลาอ่านหนังสือเอง พอมาเรียนกับ

พี่กานต์เหมือนชื่อทุกอย่างมันง่ายไปหมดเลยหยิบมาเชื่อมโยงกันได้ง่าย

คุณเมล

Data & Analytics Manager, L’Oréal Thailand

ถ้าต้องไปเรียนเอง ศึกษาเองอาจไม่ เข้าใจขนาดนี้ในเวลาแค่นี้ รวมไปถึงไม่ได้เห็นภาพรวมของงาน แล้วต้องมานั่งปะติดปะต่อแต่ละส่วนเอง

คุณเอม

Software Developer,

SCG

พี่กานต์สอน คือสอนตั้งแต่ Base

แล้วค่อยเลือกว่า Tools ไหน หรือเทคโนโลยีไหนถึงจะเหมาะกับงานของเราจริง ๆ

ผู้ที่ต้องการพัฒนาทักษะในการจัดการกับข้อมูล

เพื่อขับเคลื่อนองค์กรให้สามารถใช้เทคโนโลยีสมัยใหม่ในการทำงาน และรองรับข้อมูลขนาดใหญ่ได้

ที่อยากพัฒนาทักษะในการจัดการฐานข้อมูล

Programmers หรือ Software Engineers

ที่ต้องการเรียนรู้กระบวนการจัดการข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ หรือเสริมสร้างความเชี่ยวชาญแต่ละหัวข้อให้มากขึ้น เพื่อนําไปเริ่มต้น หรือประยุกต์ใช้

กับการจัดการข้อมูลในองค์กร

ที่ต้องทํางานกับข้อมูลอย่างครบลูป

คนทำงานสาย Data ที่ต้องรับบทเป็น Data Engineer จำเป็น และต้องเข้าใจ Data Ecosystem ทั้งหมด

เพื่อสามารถทำงานกับข้อมูลได้อย่างครบลูป แม้ไม่มี Data Engineer ในองค์กร

ที่อยากเตรียมความพร้อม

ทำงาน Data Engineer

ผู้ที่สนใจสายงานด้าน Data Engineering หรือต้องการย้ายสายงาน โดยหลักสูตรถูกออกแบบ

ให้เหมาะสมกับคนไม่มีพื้นฐาน

หรือประสบการณ์ทำงานมาก่อน ตั้งแต่เริ่มต้น

ยันลงมือสร้างโปรเจ็คจริง

ผู้ที่สนใจพัฒนาทักษะที่จำเป็นสำหรับงาน

Data Engineer เพื่อให้สามารถใช้เทคโนโลยี

สมัยใหม่ในการทำงานและรองรับข้อมูลขนาดใหญ่ได้

นักศึกษาและนิสิตจบใหม่ที่กำลัง

มองหาหลักสูตรในการพัฒนาสกิล เตรียมความพร้อมและสร้างโปรไฟล์

ให้พร้อมสมัครงาน Data Engineer

โปรแกรมนี้เหมาะสำหรับ

Software Engineer / Data Engineer

Data Analyst / BI Analyst

วิศวกร หรือ บุคคลทั่วไป

Certificate

อัปโปรไฟล์ด้วย Certificate ด้าน Data Engineering โดยตรง

สำหรับผู้ที่เรียนจบหลักสูตร และทำ Project สำเร็จ

ลงทะเบียนล่วงหน้าเพื่อรับราคาที่ "คุ้มที่สุด"

* ราคาร่วมภาษีมูลค่าเพิ่ม และสามารถออกใบกำกับภาษีได้

ผ่อน 0% ได้นานสูงสุด 10 เดือน ผ่านบัตรเครดิตบนแพลตฟอร์ม SHOPEE

หลักสูตรผ่านการรับรองโดย

สามารถลดหย่อนภาษีนิติบุคคลได้สูงสุด 2.5 เท่า

46,750฿

55,000฿

38,500฿

46,750฿

55,000฿

หลักสูตรผ่านการรับรองโดย

สามารถลดหย่อนภาษีนิติบุคคลได้สูงสุด 2.5 เท่า

38,500฿

ราคานักศึกษา

ติดตามประกาศเปิดรับสมัครรุ่นต่อไปได้ที่

Skooldio

@skooldio

Skooldio

คำถามที่พบบ่อย

ติดต่อสอบถามเพิ่มเติม

สงสัยตรงไหน ไม่ต้องเก็บไว้ เรามีทีมงานที่พร้อม

จะช่วยตอบทุกคำถามของคุณ

หรือติดต่อ

Email: hello@skooldio.com

คุณโจ้ 081-065-5045

คุณพล 086-988-9124