Embedded Files
หลักสูตร Data Engineer Level 4
อบรมทั้งหมด 8 ครั้ง รวม 24 ชั่วโมง (ครอบคลุมทุกหน่วยสมรรถนะของ TPQI)
อบรมทั้งหมด 8 ครั้ง รวม 24 ชั่วโมง (ครอบคลุมทุกหน่วยสมรรถนะของ TPQI)
วิธีการฝึกอบรม
การจัดการอบรมเป็นแบบออนไลน์ ประกอบด้วยการอบรมภาคทฤษฎีผ่าน Google Classroom และการอบรมภาคปฏิบัติผ่านระบบ Teleconference (Zoom)
โดยในแต่ละสัปดาห์ของการอบรมจะมีการทดลองปฏิบัติตามเนื้อหาการอบรม เพื่อที่จะได้เกิดความรู้ และความเข้าใจมากยิ่งขึ้น โดยมีการวัดผล ดังนี้
1. คะแนนจากแบบฝึกหัด (Assignment) ในการฝึกอบรม 80%
2. คะแนนการทดสอบหลังการอบรม (Post Test) 20%
โดยผู้เข้าอบรมต้องเข้าอบรมไม่น้อยกว่า 50% ของระยะเรียนทั้งหมด และได้คะแนนไม่น้อยกว่า 70% ของคะแนนทั้งหมด จึงจะผ่านการอบรม และได้รับใบประกาศนียบัตร
หัวข้อการอบรม
Week 1
Week 1
- หลักการพื้นฐานและภาพรวมของวิศวกรรมข้อมูล
- การแปลงข้อมูล
- การทำความสะอาดข้อมูล
- การบูรณาการข้อมูลพื้นฐาน)
- Lab Python Pandas : data importing, data exploration
Week 2
Week 2
- การตรวจสอบคุณภาพ และเตรียมข้อมูล (Data preparation)
- การตรวจวินิจฉัยข้อมูล
- การมองภาพข้อมูล
- การประมวลผลคุณลักษณะ
- Lab Python Pandas: data cleansing, data integration and data merging
Week 3
Week 3
- หลักการเบื้องต้นและการเปรียบเทียบระหว่างฐานข้อมูลแบบสัมพันธ์ และ ฐานข้อมูลแบบ NoSQL
- Lab: Data Normalization
- Lab: Data Visualization with PowerBI/Rapid Miner
Week 4
Week 4
- ระบบบริหารจัดการคลังข้อมูลหลักการการประยุกต์ใช้เทคโนโลยี
ทั้ง 3 ร่วมกันเพื่อจัดการการประมวลผล Big Data - Lab Python Pandas connected DB: MySQL+MariaDB
Week 5
Week 5
- พื้นฐานการ Extract, Transform, Load (ETL) ข้อมูล
- ระบบไฟล์ข้อมูลชนิดต่าง ๆ เช่น json, parquet, etc.
- Lab: Data Pipeline with Apache Airflow
Week 6
Week 6
- การออกแบบ ETL Schedule
- Lab: Apache AirFlow
Week 7
Week 7
- หลักการและการทดลองเรื่องการใช้งานระบบคลาวด์ และการดูแลกระบวนการด้านการสำรองข้อมูลพื้นฐานและการรักษาความปลอดภัย
- Cloud data storage คืออะไร สำคัญอย่างไร การใช้งาน
- Cloud security คืออะไร สำคัญอย่างไร การใช้งาน
- แนะนำ Docker
Week 8
Week 8
- Data Engineering in Real Life
- Lab: โจทย์การปรับใช้แนวทาง data engineer ในการแก้ปัญหาองค์กร
- Case study: web scraping process and management
- การ collect, schedule, clean, and manage data จาก website เพื่อนำใช้ประโยชน์ในด้านต่างๆ
วิธีการชำระเงิน
วิธีการชำระเงิน
ค่าลงทะเบียนเข้ารับการอบรม
6,000 บาท
1. ชำระเงินสด หรือโอนเงิน เข้าธนาคารไทยพาณิชย์
ชื่อบัญชี : เงินรายได้คณะวิศวกรรมศาสตร์ มหาวิทยาลัยมหิดล เลขบัญชี : 333-279192-7 หรือ
2. ชำระงินด้วยการสั่งจ่ายเช็คในนาม “เงินรายได้คณะวิศวกรรมศาสตร์ มหาวิทยาลัยมหิดล”
Page updated
Google Sites
Report abuse