This course is not open for enrollment

Road to Data Engineer 2.0

ให้คุณ รู้ลึก ทำเป็น ทำจริง เตรียมพร้อมคุณเข้าสู่สายงาน Data Engineer ที่เป็นที่ต้องการมากที่สุดในตลาดสายงาน Data

ขอบคุณมากครับที่ให้ความสนใจในคอร์ส Road to Data Engineer 2.0

ขณะนี้ เราปิดลงทะเบียนเรียบร้อยแล้วครับ
สำหรับข่าวสารในรอบใหม่ ๆ ในอนาคต คุณสามารถติดตามข่าวสารคอร์สใหม่ ๆ ได้จากบน Facebook Page หรือ Website ของเราได้เลยนะครับ

00
Days
00
Hours
00
Minutes
00
Seconds

คอร์สสด รอบแรกและรอบเดียว ในปี 2021

ออกแบบเนื้อหา และสอนโดย Senior Data Engineer & Machine Learning Engineer
จากไทยและออสเตรเลีย และเป็น Certified Google Cloud Professional Data Engineer

เรียน Live ทุกเสาร์ ตั้งแต่ 14 สิงหาคม - 25 กันยายน 2021 เวลาบ่าย 1 - 4.30
หากวันไหนไม่สะดวก มีวีดิโอย้อนหลัง เข้าชมได้ 2 ปี
พร้อม Facebook Group ที่มี TA ช่วยตอบคำถามแบบตัวต่อตัว ตลอดการเรียน

องค์กรของผู้เรียนในรุ่นที่ผ่านมา

Data engineer คือใคร? 

ทำไมถึงตลาดถึงต้องการมากกว่า Data scientist?

หากพูดถึงอาชีพสายงาน Data ทุกคนคงเคยได้ยินคำว่า Data scientist ผ่านหูมาก่อน แต่เอ๊ะ!
แล้ว Data Engineer คือใคร ผม แอดเพิร์ธ ปัจจุบันทำงานเป็น Senior Data Engineer อยู่ที่ประเทศออสเตรเลีย จะมาเล่าให้ฟัง

ขอเล่าถึง Data Scientist กันก่อนครับ
Data scientist มีหน้าที่ในการนำ ข้อมูลที่ถูกเตรียมพร้อมไว้ใช้งานแล้ว มาสร้างเป็น Model ต่างๆเพื่อคาดเดาผลลัพธ์ที่อาจจะเกิดขึ้นได้ในอนาคต

อย่างเช่น...

เอาข้อมูลรายการขายสินค้าทั้งหมดที่ขายได้ในซุปเปอร์ทั่วประเทศไทยของเดือนมกราออกมาดู แล้วดูว่าสินค้าไหนที่ลูกค้าชอบซื้อด้วยกัน
Model ของ Data scientist อาจจะเห็นได้ว่า คนชอบซื้อเบียร์กับผ้าอ้อมเด็กร่วมกัน

ฟังดูดีงาน Data scientist นั้นดูสนุก และน่าตื่นเต้นมากๆ แต่คุณรู้หรือไม่ว่า...  

โปรเจคของ Data scientist มากกว่า 90% ตกม้าตาย

เพราะว่าข้อมูลที่มีไม่พร้อมให้เอาไปใช้งานได้




ข้อมูลไม่พร้อมให้เอาไปใช้งาน หมายความว่ายังไง?

ทุกโปรเจค Data คุณต้องจัดการข้อมูลกันเป็นระดับหลักล้าน สิบล้าน ร้อยล้านข้อมูล

แต่...

ข้อมูลทั้งหมดแทบ 100% ไม่สามารถนำไปใช้ได้เลย เพราะว่า
ข้อมูลไม่ครบ หายบ้าง ผิดรูปแบบบ้าง

คิดง่ายๆ หากคุณมีข้อมูลนี้ถูกยัดอยู่ในไฟล์ excel ขนาด 1 ล้านแถว แค่จะไปนั่งเช็ค ตรวจ แก้ ต้องใช้เวลาเยอะแค่ไหน
ถ้าข้อมูลเป็นระดับสิบล้าน ร้อยล้าน ต้องทำกันนานเท่าไหร่ถึงจะพอให้ Data science เอาไปใช้ได้

งานของ Data scientist มีเบื้องหลังมากมายไม่ว่าจะเป็น
✔️การดึงและรวบรวมข้อมูล
✔️การเตรียมข้อมูลให้พร้อมนำใช้งาน
✔️การเตรียมถังข้อมูลให้  data scientist เข้าถึงได้ง่าย เพื่อให้พร้อมเอามาวิเคราะห์ในทุก ๆ วัน

ดังนั้นทุกโปรเจค Data จึงจำเป็นต้องมีคนมาจัดการข้อมูลให้พร้อมใช้ก่อนทุกครั้ง

แล้วทำไมไม่ให้ Data scientist ไปทำข้อมูลให้พร้อมใช้เองหละ?

ให้ Data scientist ทำเองก็ได้ครับ แต่รู้หรือไม่ว่า การทำข้อมูลให้พร้อมใช้นั้นกินเวลามากถึง 80% ของโปรเจค

ซึ่งบริษัทใหญ่มองว่าจะไม่เอาเวลา 80% ของ Data scientist ไปเตรียมพร้อมข้อมูลอย่างแน่นอน
เพราะจะทำให้ Data scientist ไม่สามารถทำงานได้อย่างเต็มประสิทธิภาพ

บริษัทใหญ่จึงมองหาผู้เชี่ยวชาญเกี่ยวกับการบริหารจัดการข้อมูล อย่าง Data engineer เข้ามาช่วย

แล้วความต้องการงาน Data Engineer มีมากแค่ไหน? โปรเจคที่มี Data scientist 1 คน ต้องใช้ Data engineer มาช่วยกี่คน? เรามาหาคำตอบกันครับ

ตลาดแรงงานไม่เคยโกหกใคร

จากบทความของ Indeed ผู้ผลิตตำราด้าน Data Science ชื่อดัง ได้กล่าวไว้ว่า
บริษัทพบว่า Data science 1 คน ควรมี Data engineer เข้ามาช่วยเตรียมพร้อมข้อมูล มากถึง 5 คน

ด้วยเหตุผลนี้ ทำให้ตลาดแรงงานสาย Data engineer พุ่งสูงมากขึ้นอย่างต่อเนื่องจนน่าตกใจ  

ด้วยความที่ผมเข้ามาในสาย Data ตั้งแต่ช่วงเริ่มต้น
ทำให้ผมเข้าใจถึงความต้องการนี้ของตลาดเป็นอย่างดี

ผมเรียนและเตรียมตัวเพื่อเป็น Data engineer มามาก
ซึ่งการจะเตรียมตัวเข้าสู่สายงานนี้ สามารถทำได้หลายวิธีมากๆ

มีวิธีไหนบ้าง ผมจะเล่าให้ฟัง

อยากเป็น Data engineer ต้องเริ่มยังไง?

Data engineer ไม่ได้ถือว่าเป็นศาสตร์ใหม่แห่งวงการเหมือนปีก่อนๆแล้ว
คุณสามารถเรียน data engineer ได้หลายที่ไม่ว่าจะเป็น  
✔️การเรียนโท  
✔️การเรียนคอร์สออนไลน์

ซึ่งผมก็ได้เดินทางสายเหล่านั้นมาทั้งหมดแล้ว แต่ผมกลับพบว่า... 

เรียนหลักล้าน ได้ใช้หลักศูนย์

ปี 2016 ผมจ่ายเงินเรียนจบหลักสูตรไปเป็นหลักล้านบาท
แต่เมื่อเข้าทำงานแล้วกลับพบว่า

เนื้อหาที่เรียนไปดันหมดอายุไปแล้ว

ทำให้ผมมาเข้าใจว่า...
งาน Data Engineer นั้นเปลี่ยนแปลงตลอดเวลา ซึ่งที่เศร้ากว่านั้นก็คือ
คนที่ผมลงเรียนด้วยไป ส่วนใหญ่หลายๆคนก็ไม่ใช่คนที่ทำงานด้าน Data Engineer
ทำให้ผมไม่ได้รับความรู้ด้านนี้มากน้ก

พอเข้ามาทำงานก็ต้องมาเรียนรู้ใหม่แทบทั้งหมด  

เรียน Data engineer กับ Data engineer ตัวจริง

จากที่ต้องมานั่งสะสมความรู้ใหม่ เลยทำให้ผมอยากสร้างคอร์ส Data Engineer ที่สอนตั้งแต่พื้นฐานขึ้นมา
โดยใช้ความรู้ที่เรียนรู้ ลองผิด ลองถูกเองจากการทำงานจริงร่วม 4 ปี
ให้คุณได้เข้าใจกระบวนการตั้งแต่ต้นจนจบจาก data engineer ตัวจริง

เพื่อให้ผู้เรียนได้รับความรู้ที่นำไปใช้ทำงานจริงมากที่สุด ผมเลยได้ไปทาบทาม…

แอดฝน Data Engineer และ Machine Learning Engineer
มืออาชีพที่ทำงานด้านนี้มากว่า 5 ปี

เป็นผู้อยู่เบื้องหลังโปรเจค Data Engineer ของบริษัทใหญ่ในไทยมากมาย
จากหลาย industry เช่น ธุรกิจคมนาคม ขายปลีก  

ทั้งหมดที่เราทำนี้ เพื่อให้คุณได้…
✔️เรียนเนื้อหาอัพเดทล่าสุด บนเทคโนโลยีที่บริษัทดังใช้จริง
✔️เรียนจากประสบการณ์ตรงของคนที่ทำงานด้าน Data Engineer ทั้งไทยและเทศมากว่า 4 ปี
✔️ประหยัดเวลาในการศึกษาเองจาก 4 ปีให้เหลือเพียงแค่ 2 เดือน
✔️เข้าใจและทำงานด้าน Data Engineer ได้อย่างถ่องแท้สมบูรณ์เมื่อเรียนจบ 

ผู้สอนคอร์ส Road to Data Engineer 2.0

Fony L.

Machine Learning Engineer ที่เคยทำด้าน Data Engineer ประสบการณ์ทำงานสาย data มากกว่า 4 ปี รักภาษา Python และ command line ชื่นชอบ Linux และ Cloud มี Google Cloud Certification 5 ใบ มากที่สุดในไทยในปี 2019

Perth N.

Senior Data Engineer ที่เมลเบิร์น ออสเตรเลีย ได้รับ Certificate จาก Public Cloud ทั้ง Amazon Web Services, Microsoft Azure, Google Cloud ชอบการแชร์ความรู้ด้าน Data ลงในเพจและบลอค DataTH ชอบดูวีดิโอหมาแมวและสัตว์โลกน่ารัก ๆ แต่บ้านไม่พอเลี้ยง

พิเศษสุด เรายังมี... Guest Speaker คนไทย ที่ทำงานในสาย Data ทั้งในและต่างประเทศ หลายท่าน
แต่ละท่านจะมาเล่าประสบการณ์ในแต่ละสายงาน รวมถึงเทคนิคการสมัครงาน การเตรียมตัวสัมภาษณ์งานให้ฟังอีกด้วย

Road to Data Engineer V2.0
พาคุณเริ่มให้ถูกจาก 0 สู่ Data engineer

คอร์สนี้เกี่ยวกับอะไร

คอร์ส Road to Data Engineer เป็นคอร์สที่จะปูพื้นฐานคุณด้วยความรู้ด้าน Data Engineer พร้อม Workshop ในทุกๆบท
ให้คุณสามารถประยุกต์ใช้ความรู้เพื่อสร้าง Data Pipeline แบบ end-to-end ด้วยตัวคุณเอง 
โดยใช้เทคโนโลยีหลักที่เป็นที่นิยมในปัจจุบัน อาทิ 
✔️Python
✔️SQL
✔️Pandas
✔️Apache Spark
✔️Apache Airflow
✔️Google BigQuery
✔️Google Data Studio 

จบไม่ตรงสาย เรียนได้มั้ย?

ได้ครับ

เราออกแบบคอร์สนี้มาให้เหมาะกับ  
✔️ ทุกคนที่สนใจอยากทำงานสาย Data Engineer ไม่ว่าจะเป็นนักเรียน-นักศึกษา และคนที่กำลังสนใจด้านนี้แต่ยังไม่มีพื้นฐาน
✔️ คนที่กำลังอยากเปลี่ยนสายงาน ตามหาสายอาชีพใหม่ ๆ สำหรับอนาคต
✔️ คนที่ทำงานอยู่ในองค์กรที่ใช้ Data และอยากเข้าใจงานของ Data Engineer มากขึ้น
✔️ คนที่อยากเรียน Data Engineer แบบลงมือทำจริง สอนโดย Data Engineer ที่มีประสบการณ์ Implement ระบบจริง

ในช่วงเริ่มต้น คอร์สนี้จะปูพื้นฐานการเขียนโปรแกรมที่จำเป็นต่ออาชีพ Data Engineer ได้แก่ Python และ SQL ให้ พร้อมมีวีดิโอตะลุยโจทย์ให้ดู เพราะฉะนั้นเรียนแล้วจะเข้าใจ Concept ของบทต่าง ๆ แน่นอน

และหากเรียนแล้วมีคำถาม หรือติดตรงไหน ก็ถามได้แบบสด ๆ ระหว่าง Live หรือถ้าหลังจาก Live เราก็มีทีม TA ใจดี นัดเวลาถามได้แบบตัวต่อตัว หรือจะเข้ามาคุยแบบเป็นกลุ่มหลังเลิกเรียนก็ได้

เนื้อหาของเราจัดให้เต็มที่ ไม่มีกั๊ก เพราะฉะนั้นอยากให้คุณตั้งใจมาเรียนด้วยกัน ขอให้มีความมุ่งมั่น ขยันทบทวน สนุกแน่นอนครับ

คอร์สนี้สอนอะไรบ้าง?

คอร์สนี้เราให้คุณได้ ลองเป็น Data Engineer และแก้โจทย์ปัญหา ไปพร้อมกับเรา

ฝึกตั้งแต่เริ่มต้นเขียน Python, SQL ไปจนถึงสามารถสร้าง Data Pipeline นำข้อมูลไปเก็บใน Data Warehouse ได้

เนื้อหาครอบคลุมตั้งแต่:
✔️ ภาพรวมของงานด้าน Data Engineer
✔️ การเขียน SQL และ Python พร้อมโบนัสวีดิโอตะลุยโจทย์ เพื่อปูพื้นฐานให้สำหรับท่านที่ยังไม่เคยเขียนมาก่อน
✔️ เข้าใจ Big Data และศัพท์สำคัญของ Data Engineer เช่น OLTP vs OLAP, Database vs Data Lake vs Data Warehouse, ETL vs ELT
✔️ เข้าใจการสร้าง Automated Data Pipeline ตั้งแต่ต้นจนจบ ได้ลองเก็บข้อมูลจาก Database และ API, Clean ข้อมูล, ทำ ETL เพื่อเก็บใน Serverless Data Warehouse


ทุกขั้นตอนของ Data engineer อธิบายได้ด้วยรูปด้านล่างนี้

เมื่อคุณเรียนจบ คุณจะเข้าใจมันอย่างถ่องแท้

เนื้อหาในคอร์สนี้จะปูพื้นฐาน Python / SQL จนถึงงาน Data Engineer ตั้งแต่ต้นจนจบ

โดยเราทำการแบ่งคอร์สออกมาเป็นท้ังหมด 8 บท + 1 บทปูพื้นฐานดังนี้

✔️ ปูพื้นฐาน การเขียน SQL และ Python (Bonus Video: ตะลุยโจทย์ สำหรับผู้ที่เริ่มหัดเขียน)
✔️ บทที่ 0 พื้นฐานเกี่ยวกับงานของ Data Engineer
✔️ บทที่ 1 การดึงข้อมูลจากแหล่งข้อมูลต่าง ๆ เช่น REST API ด้วย Pandas
✔️ บทที่ 2 การทำความสะอาดข้อมูล ด้วย Apache Spark
✔️ บทที่ 3 การใช้ Google Cloud สร้าง Data Lake แบบเบื้องต้น
✔️ บทที่ 4 การสร้าง Data Pipeline ที่ทำงานอัตโนมัติ ด้วย Apache Airflow
✔️ บทที่ 5 การใช้ Google BigQuery สร้าง Data Warehouse
✔️ บทที่ 6 การใช้ Google Data Studio สร้าง Dashboard
✔️ บทที่ 7 ความรู้เพิ่มเติมที่ Data Engineer สมัยใหม่ต้องรู้ เช่น Snowflake, Delta Lake

Precourse: Python & SQL

คอร์สปูพื้นฐานการเขียนโปรแกรมภาษา Python และ SQL สำหรับผู้เริ่มต้น หรือทบทวนความรู้สำหรับผู้ที่เคยเขียนมาก่อน พร้อมด้วยตะลุยโจทย์แบบฝึกหัดเขียนโค้ดเพิ่มเติม และเฉลย เพื่อทดสอบความเข้าใจ และเตรียมพร้อมก่อนเริ่มเรียนคอร์ส Road to Data Engineer

  • ปูพื้นฐานการเขียนโปรแกรม Python
  • ปูพื้นฐานการดึงข้อมูลด้วย SQL
  • ตะลุยโจทย์แบบฝึกหัดเขียน Python
  • ตะลุยโจทย์แบบฝึกหัดเขียน SQL 






Chapter 0: Introduction to Data Engineering

ความรู้พื้นฐานที่สำคัญของ Data Engineer อาทิ

  • Data Scientist, Data Analyst, และ Data Engineer แตกต่างกันอย่างไร
  • ทำไม Data Engineer ถึงสำคัญ
  • Data Engineer ต้องรู้อะไรบ้าง
  • Big Data คือ อะไร Hadoop คือ อะไร
  • Database, Data Warehouse, Data Lake แตกต่างกันอย่างไร 
  • และอื่น ๆ ที่น่าสนใจอีกมากมาย 






Chapter 1: Data Pipeline

การสร้าง Data Pipeline โดยเริ่มตั้งแต่ concept และเครื่องมือในการทำ ETL รวมถึงการทำ Data Integration

  • แนวคิดและองค์ประกอบของ Data Pipeline (ETL/ELT)
  • ปัจจัยในการออกแบบ Data Pipeline
  • การทำ Data Integration
  • ปัญหาที่พบได้จากการทำ Data Integration 

Workshop 1: Data Collection เขียนโค้ด Python และ SQL บน Google Colab
เพื่อรวบรวมข้อมูลจากแหล่งต่าง ๆ เช่น MySQL database, และ REST API ด้วย requests และ Pandas

Chapter 2: Data Cleansing

การทำความสะอาดข้อมูล คุณภาพข้อมูล เทคนิคการจัดการกับข้อมูลที่หายไปหรือผิดปกติ และมาทำรู้จักกับ Apache Spark

  • การทำ Data Cleansing คือ อะไร 
  • Data Quality ที่ดีต้องมีอะไรบ้าง (รู้จักกับ Data Lineage และ Data Dictionary)
  • การทำ EDA (Exploratory Data Analysis) และ Data Profiling 
  • การจัดการกับ Anomaly และ missing data 
  • รู้จักกับ Distributed Data Processing 
  • คอนเซปต์ของ Apache Spark 

Workshop 2: Data Cleansing with Apache Spark
ลองทำ EDA เบื้องต้นและจัดการกับข้อมูลด้วย Spark บน Google Colab โดยใช้แพ็กเกจ PySpark


Chapter 3: Cloud Computing

เรียนรู้เกี่ยวกับ Cloud Computing เบื้อต้น และรู้จักกับบริการบน Google Cloud Platform

  • รู้จักกับ Cloud แบบต่าง ๆ ทั้ง public / private / hybrid
  • เปรียบเทียบระหว่าง cloud และ on-premise
  • คอนเซปต์ของ Cloud computing เช่น Managed Service และ serverless
  • รู้จัก services ต่าง ๆ ใน GCP (Google Cloud Platform)
  • เปรียบเทียบ Data Processing และ storage บน cloud 

Workshop 3: Google Cloud & Google Cloud Storage
ทดลองใช้ Cloud Storage เพื่ออัปโหลดไฟล์ และการใช้ command line เบื้องต้นผ่าน Cloud Shell


Chapter 4: Data Pipeline Orchestration with Airflow

เรียนรู้การใช้งาน Apache Airflow ซึ่งได้รับความนิยมในการสร้าง Data Pipeline เป็นอย่างมาก

  • ทำความรู้จักกับ Data Pipeline Orchestration
  • รู้จัก tool ที่ใช้ทำ Data Pipeline
  • รู้จักกับ concept ของ Apache Airflow
  • DAG: Directed Acyclic Graph
  • รู้จักกับ Cloud Composer
  • การสร้าง data pipeline ด้วย Apache Airflow 

Workshop 4: Automate Data Pipeline with Airflow
สร้าง Data Pipeline ด้วย Apache Airflow  โดยจะประยุกต์โค้ดจาก Workshop 1 และ Workshop 3 เอามาสร้างเป็น Automated Data Pipeline


Chapter 5: Data Warehouse with Google BigQuery

ทำความรู้จักกับ Data Warehouse และลองใช้งาน Google BigQuery ในการเก็บและ query ข้อมูล

  • Data Warehouse คือ อะไร 
  • รู้จักกับ BigQuery และ concept ของ BigQuery 
  • การโหลดข้อมูลเข้า BigQuery 
  • การ design schema ใน BigQuery เบื้องต้น 

Workshop 5: Building a Big Data Warehouse with BigQuery
เรียนรู้การใช้งาน Google BigQuery และมาต่อยอด Apache Airflow จาก workshop 4 เพื่อนำข้อมูลเข้า BigQuery


Chapter 6: Report & Dashboard

เรียนรู้พื้นฐานของการแสดงผลข้อมูลผ่านทาง Report และ Dashboard รวมถึงการใช้งาน Google Data Studio เบื้องต้น

  • พื้นฐาน Data visualization
  • รู้จักกับ Google Data Studio
  • การเชื่อมต่อ Data Studio กับ data sources แหล่งต่าง ๆ
  • การใช้ Dimension และ Metric ใน chart 

Workshop 6: Data Visualization with Data Studio 
สร้าง Dashboard สำหรับทำ Data Visualization ด้วยข้อมูลจาก BigQuery โดยใช้เครื่องมือ Google Data Studio


Chapter 7: Advanced Data Engineering

เนื้อหาอื่น ๆ เพิ่มเติมที่น่าสนใจ สำหรับการต่อยอดเพิ่มเติมในสาย Data Engineer

  • ตัวอย่าง case study ของ data pipeline ที่ใช้จริง
  • Format ข้อมูลแบบต่าง ๆ ที่มีการใช้งาน 
  • Data Architecture 
  • การใช้ Git ที่แนะนำและ Docker container
  • Data Privacy และนโยบายที่เกี่ยวข้อง ML deployment pipeline
  • อนาคตของ Data Warehouse
  • เส้นทางอาชีพในสายงาน data engineer
  • แนะนำแหล่งศึกษาข้อมูลเพิ่มเติม 


ระยะเวลาเรียน

เราออกแบบคอร์สมาให้เนื้อหาเรียนแบบสบาย ๆ มีทั้งส่วน Lecture สลับกับ Workshop

เข้าเรียนได้ทั้งแบบ Live (เดือนสิงหา - กันยายน 2021) โดยเราจะเรียนกันทุกวันเสาร์ บ่าย 1 - 4.30 น. ตั้งแต่ 14 สิงหาคม - 25 กันยายน

หรือถ้าอยากดูย้อนหลัง หลังช่วง Live สามารถดูได้ 2 ปีนับตั้งแต่วันที่สมัครเรียน สามารถเข้ามาเรียนแบบชิล ๆ อาทิตย์ละ 2 ชั่วโมง หรือจะเรียนให้จบใน 1 อาทิตย์เลยก็ยังได้

เพราะฉะนั้น ไม่ว่าคุณจะทำงานอยู่ เรียนอยู่ หรือกำลังหางาน ก็จะเรียนสนุก ได้ความรู้ไปเต็มที่

มีเวลาไม่เยอะ เรียนได้มั้ย?

ได้ครับ 

เพราะคอร์สนี้ทีมผู้สอนตั้งใจ ออกแบบเนื้อหาให้เหมาะสม กับทั้ง
✔️คนที่เวลาน้อย เช่น คนทำงาน
✔️คนที่มีเวลาเรียน เช่น นักเรียน หรือคนที่หางานอยู่

สำหรับผู้ที่สะดวกเข้าเรียนแบบ Live ได้ ในเดือนสิงหาคม และกันยายน ใช้เวลาเรียนอาทิตย์ละ 3 ชั่วโมงเท่านั้น แต่เราจะมีกิจกรรมให้ร่วมสนุกตลอด และ Session พิเศษให้เข้าเรียนกันได้คอร์ส (มีวีดิโอย้อนหลังทั้งหมด)

สำหรับท่านที่ไม่สะดวกมาเรียนแบบ Live ก็จะสามารถเข้าชมวีดิโอย้อนหลังได้หลังจากสอนจบแต่ละครั้ง สามารถมาดูได้ในช่วงที่สะดวก จะพักตอนไหนก็ได้ และดูจากที่ไหนก็ได้ เวลาไหนก็ได้ครับ
ระบบของเรารองรับการรับชมครบทุกทาง ผ่านทางมือถือ, Tablet, และคอมพิวเตอร์

สามารถเลือกเรียนย้อนหลังตามที่เหมาะสมกับตารางเวลาของคุณได้เลย: 
✔️ เรียนวันละ 8 ชั่วโมง จบได้ใน 1 อาทิตย์
✔️ เรียนวันละ 2 ชั่วโมง จบได้ใน 1 เดือน
✔️ เรียนอาทิตย์ละ 3 ชั่วโมง จบได้ใน 3 เดือน 

📜 Certificate หลังเรียนจบ

หลังเรียนจบ และทำข้อสอบ Final ผ่านแล้ว จะได้รับ Certificate จากผู้สอน Road to Data Engineer ไปครอบครองทันที

🎁 BONUS CONTENT สุดพิเศษ 🎁

นอกจากเนื้อหาหลักของคอร์สแล้ว เมื่อคุณซื้อคอร์สวันนี้ จะได้รับ BONUS CONTENT 3 อย่าง ทันที

🎉 BONUS 1: Video ตะลุยโจทย์ Python และ SQL

หลาย ๆ คนที่สนใจเรียน ถามเรามาว่า “อยากย้ายสายงาน แต่ไม่มีพื้นฐานมาก่อนเลย ไม่รู้ว่าจะเริ่มยังไงดี”

เราเลยมี Bonus ที่ 1 มาให้ นั่นคือ วีดิโอที่จะช่วยปูพื้นฐาน Python และ SQL เพิ่มเติม โดยเรามีการแจกโจทย์ปัญหา และมีวีดิโอเฉลย ผู้เรียนจะได้ลองเขียนโค้ดจริงไปพร้อมกัน จะได้เข้าใจได้รวดเร็วมากขึ้นอีกด้วย

ใน Bonus Content นี้ เราสอนตั้งแต่
💎 ปูพื้นฐานการเขียนโปรแกรมที่จำเป็น
💎 ฝึกตะลุยโจทย์ปัญหา Python และ SQL
💎สอนเทคโนโลยี Data Engineer ตั้งแต่พื้นฐาน เรียนแล้วไม่งงศัพท์ต่าง ๆ แน่นอน มีการสรุปคำศัพท์ให้อีกด้วย

🎉 BONUS 2: Live กับผู้สอน และ Guest Speakers พิเศษ จากสายงาน Data

นอกจากเนื้อหาหลักที่จะได้เรียนกันเต็มอิ่มแล้ว เรายังมีการ Live ทุก 2 เดือน เข้าชมได้เฉพาะนักเรียน Road to Data Engineer

สำหรับ Bonus ที่ 2 คือ


Live กับผู้สอน และ Guest Speaker สุดพิเศษ ที่ทำงานกับ Data

โดยเราทำเชิญเพื่อน ๆ พี่ ๆ ที่มีความเชี่ยวชาญในวงการนี้ มาเล่าประสบการณ์ให้ฟัง และให้คำแนะนำไม่ว่าจะเรื่องของการทำงาน หรือเรื่องการสมัครงานด้าน Data


นอกจากนั้น ผู้เรียนจะมีโอกาสได้ Q&A ถาม-ตอบคำถามแบบ Real-time กับทีมผู้สอน และ Guest Speaker อีกด้วย

โดยท่านที่ไม่สะดวกช่วง Live ก็ไม่เป็นไร เราจะมีวีดิโอย้อนหลังให้ชมทุก Live ถ้าไม่ว่างตอนไหน ก็มาย้อนดูได้ตลอด

🎉 BONUS 3: วีดิโอสัมภาษณ์ Guest Speaker สุด Exclusive

Bonus ที่ 3 คือ Access วีดิโอสัมภาษณ์ Guest Speaker ในรุ่นที่ผ่านมาทั้งหมด

ในแต่ละวีดิโอ เราได้คุยกับ Guest Speaker แต่ละท่าน ก็จะได้เรียนรู้เกี่ยวกับงานของเค้า สกิลต่าง ๆ ที่เค้าใช้ รวมถึงประสบการณ์การทำงานที่หาฟังได้ยาก

โดยคุณจะได้เข้าชมถึง 4 วีดิโอ ได้แก่
🙋‍♂️วีดิโอสัมภาษณ์คุณกานต์ ผู้ก่อตั้ง Meetup ด้าน Data Engineer ที่ใหญ่ที่สุดในประเทศไทย ชื่อ Data Council BKK และยังเป็นที่ปรึกษาบริษัทใหญ่ ๆ ในการทำ Data Engineer อีกด้วย
🙋‍♂️ วีดิโอสัมภาษณ์คุณจีโน่ Data Architect Consultant ลูกครึ่งไทย ที่ปัจจุบันทำงานอยู่ที่ออสเตรเลีย
🙋‍♂️ วีดิโอสัมภาษณ์คุณฟง Software Engineer ที่แอปสั่งอาหารชื่อดังในไทย
🙋‍♂️ วีดิโอ Live รอบพิเศษ ในหัวข้อ Data Engineer Career Guide ที่เราจะชวนคุณกานต์ มาคุยเจาะลึกเรื่องของตลาดงานในไทย และการสมัครงาน การเตรียมตัวสัมภาษณ์

แต่ละวีดิโอมีประโยชน์มาก และยังมีทิปและเทคนิคดี ๆ อยู่ด้วย แนะนำให้ดูกัน มีประโยชน์แน่นอนครับ

นักเรียนจากคอร์ส Road to Data Engineer

“Road to Data Engineer เป็นคอร์สที่ผู้เริ่มต้นและผู้ที่มีพื้นฐานมาแล้วก็สามารถเรียนได้ค่ะ เพราะมีทั้งปูพื้นฐานที่จำเป็นให้ สอนทำ workshop ไปพร้อม ๆ กัน มีช่วงให้สามารถถามได้เรื่อย ๆ มีการเชิญ speaker ที่เป็นผู้มีประสบการณ์ในสายนั้น ๆ มาร่วมแนะแนวและตอบคำถาม รวมถึงมีกิจกรรมให้รู้สึกอยากมีส่วนร่วมตลอดด้วยค่ะ”

คุณ Manita - ผู้เรียน Road to Data Engineer

“คอร์สเรียนจัดเต็มมากครับสำหรับคนที่ไม่มีพื้นฐาน ไม่รู้จะเริ่มยังไง ก็เรียนได้ ยิ่งศึกษามาก่อนและมีความสนใจจะยิ่งเรียนยิ่งได้ไว มี Workshop สอนทำทีละขั้น ตั้งแต่ดึงข้อมูลจน Automate Data Pipeline ได้ ถ้าอยากเข้าใจและลองเรียนรู้การเป็น Data Engineer แนะนำเลยครับ”


คุณ Pannaruj - ผู้เรียน Road to Data Engineer

เราสามารถเอาความรู้ที่ได้จากคอร์สนี้ไปใช้พัฒนาองค์กรได้จริง เพราะได้เรียนทั้งภาคทฤษฏี และมี Workshop ให้เราได้ฝึกปฏิบัติ เนื้อหาแน่น ครอบคลุม และต่อยอดได้ ชอบมากค่ะ




คุณ Nunnapin - ผู้เรียน Road to Data Engineer

คำถามที่พบบ่อย

Q: ต้องใช้คอมพิวเตอร์สเปคเท่าไหร่ในการเรียน? ใช้ Tablet ได้มั้ย?

มีข่าวดีว่า เนื้อหาทั้งหมดของเรา สามารถเรียนผ่านโปรแกรมเข้าเว็บไซต์ (Web Browser) ทั่วไป ได้เลยครับ
เพราะฉะนั้น จะเรียนผ่านคอมพิวเตอร์เก่า-ใหม่ก็ได้ทั้งคู่ หรือ

ในรุ่นที่ผ่านมาก็มีผู้เรียนบางท่านที่ไม่ได้ใช้คอมพิวเตอร์ เรียนผ่าน Tablet ก็ได้เช่นกันครับ

ระบบการเขียนโค้ดทั้งหมดของเรา จะอยู่บน Web Browser เช่นกันครับ สะดวกสุด ๆ

Q: คอร์สนี้เรียนทางไหนบ้าง

เราจะเรียนกันแบบ Live เป็นเวลา 7 สัปดาห์ ระหว่าง 14 สิงหาคม - 25 กันยายน
โดยเนื้อหาหลัก จะเรียนทุกวันเสาร์ บ่าย 1 - 4.30 ครับ
และระหว่างอาทิตย์ ก็จะมีกิจกรรมต่าง ๆ เช่น จองเวลาปรึกษากับ TA (ผู้ช่วยสอน) แบบตัวต่อตัว, Session แชร์ความรู้พิเศษ จากทีม TA ฯลฯ

นอกจากนั้นจะมีมีส่วนของการ Live สอนเนื้อหาสุดพรีเมี่ยม และสัมภาษณ์ Guest Speaker ที่ทำงานในสาย Data ทุก 2 เดือน 

โดยเราจะส่งลิงค์เข้าชม Live ไปให้ทางอีเมลครับ

ทุกครั้งที่เรา Live ก็จะมีวีดิโออัดไว้ ถ้าไม่ว่างก็สามารถมาดูย้อนหลังได้ตลอดเวลาครับ



Q: ถ้าเรียนแล้วมีคำถาม สอบถามได้ทางไหน

เราพร้อมช่วยเหลือผู้เรียนเต็มที่ครับ สามารถสอบถามตามช่องทางด้านล่างนี้ครับ
1. จองเวลาพูดคุยกับ TA แบบตัวต่อตัว เดี๋ยวจะมีการแจ้งวิธีจองเวลาพูดคุยกับ TA ให้อีกครั้งครับ

2. Group Call พูดคุยกับ TA แบบเป็นกลุ่ม ทุกวันเสาร์ หลังสอนเสร็จ (ประมาณบ่าย 4 - 4.30)
3. Facebook Group สำหรับผู้เรียน จะมีทีมสอนอยู่ในกรุ๊ป มาโพสสอบถามได้ตลอดระยะเวลาเรียนเลยครับ

ไม่ต้องกลัวว่าไม่ถนัดด้านไหน หรือไม่มีพื้นฐานมาก่อน แล้วจะตามไม่ทันครับ เรายินดีช่วยเหลือคุณเต็มที่

Q: ชำระผ่านบัตรเครดิต หรือบัตรเดบิตได้มั้ย

ได้ครับ

สามารถกรอกบัตรเครดิต หรือเดบิตในระบบชำระเงินของ Paypal ได้ครับ 

โดยจะมีปุ่ม Pay with Debit or Credit Card ด้านล่างสุดในหน้าชำระเงิน ตามรูปด้านล่างนี้ครับ

Q: ถ้าตอนนี้ยังไม่ว่างเรียน ซื้อแล้วมาดูทีหลังได้มั้ย

ได้ครับ
คอร์สเราเปิดให้เข้าชม 2 ปีเต็มหลังจากที่ชำระเงินครับ 
ค่อยๆ เข้ามาเรียนตามตารางเวลาของคุณได้ครับ

เราอยากให้คนเรียนทุกคนเรียนจบครับ จะได้ช่วยกันนำความรู้ด้าน Data Engineer ไปเผยแพร่ต่อ

Q: หากมีคำถามเพิ่มเติม สอบถามได้ที่ไหน

สามารถส่งข้อความมาที่เพจ DataTH ของเราได้ตลอดเวลาเลยครับผม

สรุปสิ่งที่คุณจะได้รับ ถ้าคุณสมัครเรียนตอนนี้

ปิดรับสมัคร เที่ยงคืน 31 กรกฎาคม 2021

00
Days
00
Hours
00
Minutes
00
Seconds

คอร์สสด รอบแรกและรอบเดียว ในปี 2021


🎁 เลือกซื้อคอร์สสุดคุ้ม

คอร์ส Road to Data engineer 2.0
✔️ Download slide ทบทวนย้อนหลังได้ 2 ปี
✔️ ดูแลใกล้ชิดโดยทีมสอนและ TA
✔️ รับ Certificate ประกาศหลังทำข้อสอบจบ
✔️ Bonus เพิ่มเติมสุดคุ้ม

เรียน Live 14 สิงหาคม - 25 กันยายน 2021

คูปองส่วนลดพิเศษ 
สำหรับนักเรียน - นักศึกษา - เด็กจบใหม่ที่อายุ 25 ปี หรือต่ำกว่า

เราอยากสนับสนุนนักเรียน - นักศึกษา - และเด็กจบใหม่ในไทยทุกคน ที่สนใจเรียนรู้ด้าน Data Engineer ครับ โดยมอบส่วนลดให้เลย  4,000 บาท

หากคุณอยู่ในเกณฑ์นี้ สามารถส่งข้อความมาที่ Inbox ของ เพจ DataTH เพื่อขอรับคูปองส่วนลดได้เลยครับ

และถ้าคุณรู้จักเพื่อน ๆ น้อง ๆ หรือลูกหลานที่สนใจงานด้านนี้ ช่วยแชร์ไปหน่อยนะคร้าบ บริษัทคนไทยเราจะได้นำ Data มาใช้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ สู้กับต่างประเทศได้ครับ :)

มีคำถามเพิ่มเติม? สอบถามมาที่เพจ DataTH ได้เลยครับ

ทัก Inbox มาคุยกันได้ตลอดเลยนะคร้าบ