สอบถามรายละเอียดเพิ่มเติม หรือสมัครในนามองค์กร

• ติดต่อคุณตุ๊กตา โทร: 065-047-5688 / Email: tukta.lck@skooldio.com
• ติดต่อคุณตี้ โทร: 083-237-0781 / Email: thiti.d@skooldio.com
• ++ขอใบเสนอราคาในนามองค์กร++ (ทีมงานจะจัดส่งให้ภายใน 1 วันทำการ)

เวิร์กชอป Getting Started with Analytics Engineering นี้จะเปลี่ยนคุณให้สามารถส่งมอบข้อมูลที่เชื่อถือได้ (Trusted Data) ได้เร็วมากขึ้น และให้คุณสามารถเตรียมข้อมูลให้พร้อมนำไปใช้ในงาน Analytics เร็วมากขึ้น และสะดวกมากยิ่งขึ้น โดยในหลักสูตรนั้นจะเน้นในเรื่องของการ Transform, Test, และดูแลรักษาชุดข้อมูลในฐานข้อมูลต่างๆ ของคุณผ่านเครื่องมือ dbt (Data build tool) ซึ่งเป็นการนำศาสตร์ความรู้ด้าน Software Engineering มาใช้กับการทำงานในโลกของข้อมูล

เวิร์กชอป 1 วันเต็มนี้ออกแบบมาเพื่อให้คุณเรียนรู้ เข้าใจ และฝึกฝนกระบวนการทำงาน Analytics Engineering ผ่าน 4 บทเรียนสำคัญ เริ่มต้นตั้งแต่ทำความเข้าใจการทำงาน พร้อมเปลี่ยนจากการจัดการข้อมูลแบบ ETL มาเป็นแบบ ELT และภาพรวมของ Modern Data Stack ก่อนเข้าสู่ส่วนของการ Transform Data ด้วย dbt ที่เริ่มจากการแบ่งข้อมูลให้เป็นโมดูล เพื่อจัดการ Dependency ระหว่างตารางข้อมูลได้อย่างเป็นระบบ (Data Modeling for Modularity) การวาง Dependency ซ้อนต่อกัน (Model Layers) การทดสอบความสมบูรณ์และความถูกต้องของข้อมูล (Data Testing) และการจัดระเบียบข้อมูลตารางอย่างเป็นระบบ (Data Documentation/Cataloging)

และในระดับแอดวานซ์คุณจะได้เรียนรู้ Best Practice เกี่ยวกับการเตรียมข้อมูลให้พร้อมใช้งานผ่าน DRY Model (Don't Repeat Yourself) ที่จะทำให้โค้ดที่คุณเขียนสามารถนำกลับมาใช้ได้ โดยใช้ Templates, Macros, และ Packages เข้ามาสนับสนุน รวมไปถึงการรับมือความท้าทายในโลกของ Data Warehouse ผ่าน dbt ที่มีเครื่องมือที่ช่วยให้คุณตรวจสอบ Data ในแต่ละช่วงเวลาได้

สุดท้ายนี้คุณยังได้ฝึกทำ Product Funnel Data Modeling ผ่านตัวอย่างแอปพลิเคชัน ที่ถ้าคุณอยากติดตามลูกค้าขณะใช้งานผลิตภัณฑ์ของคุณว่ามีกิจกรรมอะไรบ้าง แล้วจะใช้แนวคิด Analytics Engineering ในการรวบรวมข้อมูลให้สมบูรณ์แบบได้อย่างไรอีกด้วย

เวิร์กชอปนี้เหมาะสำหรับ

• Data Engineer ที่ต้องการสร้าง Data Model เพื่อตอบคำถามทางธุรกิจ และประยุกต์ใช้ความรู้ด้าน Software Engineering ในการวิเคราะห์ข้อมูลมากยิ่งขึ้น
• Developer / Software Engineer ที่ต้องรับผิดชอบในการดูแล Data Platform ในองค์กรของตนเอง หรือทำงานกับทีม Data ในการจัดเตรียมข้อมูลเพื่อการวิเคราะห์
• Data Analyst, BI Analyst ที่ต้องการลดข้อจำกัดในการทำงานกับฐานข้อมูล เพื่อนำไปตอบคำถามทางธุรกิจ
• Data Scientist ที่ต้องการจะสร้าง Dataset ไว้สำหรับทำโมเดล Machine Learning และทดลองวิเคราะห์ เพื่อสร้างประโยชน์ในทางธุรกิจ อย่างเป็นระบบมากขึ้น
• บุคคลทั่วไปที่มีความสนใจด้าน Analytics Engineering

สิ่งที่คุณจะได้รับจากเวิร์กชอปนี้

• เข้าใจบทบาท หน้าที่ และชุดเครื่องมือของตำแหน่งงานที่ทำงาน Analytics Engineering
• วิธีการประยุกต์ใช้แนวคิดของ Software Engineer ในการวิเคราะห์ข้อมูล
• วิธีสร้าง Data Model ที่ช่วยวิเคราะห์ปัญหาทางธุรกิจต่างๆ โดยลดการโค้ดดิ่งลง
• วิธีการใช้ dbt เพื่อช่วยชี้ให้เห็นปัญหาในการทำงาน Data Engineering และวิธีการแก้ไข
• วิธีพัฒนาโปรเจกต์ตั้งแต่จุดเริ่มต้นด้วย dbt
• เริ่มต้นสร้าง Product Funnel Data Modeling ได้ด้วยตนเอง

ความรู้พื้นฐานและการเตรียมตัว

• ความรู้พื้นฐานการเขียนภาษา SQL สามารถเขียน query พื้นฐานได้ เช่น Aggregating Data, Combining Tables, WITH Clause และ CASE WHEN Statements
• ความรู้พื้นฐานเกี่ยวกับ Data Warehouse และมีประสบการณ์การใช้งาน Data Warehouse เช่น SQL Server, Snowflake และ BigQuery
• ถ้าเคยใช้ Git และ Command Line จะทำให้เข้าใจบทเรียนได้ง่ายขึ้น