เปิดรับสมัครแล้ว ! Practical Big Data Engineering in Generative AI Era รุ่น 8 เริ่ม 27 มีนาคม 2567 เพื่อเรียนรู้การพัฒนา Big Data ด้วยเทคโนโลยีที่หลากหลาย

สถาบันไอเอ็มซี เปิดคอร์ส Practical Big Data Engineering in Generative AI Era รุ่น 8 เริ่มเรียน 27 มีนาคม 2567 นี้  เพื่อเปิดโอกาสการเรียนรู้การพัฒนา Big Data ด้วยเทคโนโลยีที่หลากหลาย อาทิ Hadoop, Google Cloud Platform, AWS, Azure Hadoop HDFS, Hive, Apache Spark, Apache Airflow Cloud Storage, Hadoop as a Service, Data warehouse as a Service บนพื้นฐานหลักการ DevOps ด้วย Azure Pipeline รวมถึงการนำ Generative AI อย่าง ChatGPT Advanced Data Analysis มาช่วยงาน 

คำอธิบายหลักสูตร

ปัจจุบันมีการใช้เทคโนโลยีที่หลากหลายสำหรับจัดการและประมวลข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) ทั้ง on-Premises Software และ on-Cloud Services ความเข้าใจในเรื่องความแตกต่างระหว่างเทคโนโลยีจึงเป็นสิ่งสำคัญต่อการเลือกใช้ให้เหมาะสมกับงานและความต้องการทางธุรกิจ ด้วยเหตุนี้ วิศวกรข้อมุลในยุคสมัยใหม่ (Modern Data Engineer) ซึ่งมีบทหน้าที่ในการออกแบบและใช้งาน Data pipeline ที่เป็นการผสมผสานบูรณาการระหว่างเทคโนโลยีในแบบ Multi-Clouds หรือ Multi-Platforms จะต้องได้รับการพัฒนาความรู้ของตนเอง เพื่อให้ได้รับประโยชน์สูงสุดจากข้อมูลและใช้งานเทคโนโลยีต่างๆ ให้เกิดประโยชน์สูงสุดต่อไป

หลักสูตร Big Data Engineer Using DevOps เป็นหลักสูตรที่ต้องการพัฒนาให้ผู้เรียนได้เข้าใจถึงการออกแบบสถาปัตยกรรมระบบ และ Data pipeline ให้มีความเหมาะสมกับโจทย์ทางธุรกิจ และสามารถใช้เครื่องมือที่หลากหลายในการจัดการข้อมูลและประมวลผลข้อมูล ซึ่งรวมถึงการทำ Big Data Analytics อย่างเช่น Descriptive Analytics ได้อย่างมีประสิทธิภาพ คณะผู้สอนได้นำประสบการณ์ตรงจากการเป็นผู้ลงมือทำ งานด้าน Data Engineer มาถ่ายทอดให้ความรู้กับผู้เรียน ผ่านการบรรยายภาคแนวคิดทฤษฎีต่างๆ การสาธิต และการให้ผู้เรียนลงมือปฏิบัติ (Lab/Hands-on) ด้วยการใช้เครื่องมือต่างๆ โดยใช้ระบบบน Cloud  Platform สามรายคือ Google Cloud Platform,, Microsoft Azure และ AWS โดยมีการสอน Services ต่าง ๆ เช่น Apache Spark, Google Cloud Storage, Google Dataproc, Google BigQuery, Google AI Platform, Azure DataLake, Azure HDInsight, Amazon S3, Amazon EMR, Amazon Athena, Amazon Sagemaker รวมถึงการใช้ Azure Pipeline สำหรับการพัฒนาตามแนวทาง CI/CD เป็นต้น

นอกจากนี้ในปัจจุบัน Generative AI กำลังเข้ามา Disrupt งานทางด้าน Data Engineer และสามารถนำมาช่วนงาน Data Engineer ทั้งการเขียนโค้ด การวิเคราะห์ข้อมูล การทำ Data Science และ การทำ Data Visualization จึงจะมีการนำ ChatGPT Advanced Data Analysis มาสอนเป็นส่วนหนึ่งในในหลักสูตร

ลงทะเบียนได้ที่ >> คลิก

ค่าใช้จ่ายในการอบรม 21,900 บาท (ไม่รวมภาษีมูลค่าเพิ่ม 7%)

**พิเศษสุด รับ Voucher 1,400 บาท  สำหรับสมัครใช้งาน ChatGPT Plus ภายในคลาส
**รับจำนวนจำกัดเพียง 30 คน

 ตารางการฝึกอบรม : รุ่นที่ 8 : เริ่ม 27 มีนาคม 2567

 รายนามผู้สอน

• ดร.ศักดิ์ เสกขุนทด (ดูโปรไฟล์ >> ที่นี่)
• รศ.ดร.ธนชาติ นุ่มนนท์ (ดูโปรไฟล์ >> ที่นี่)
• ผศ.ดร.ณัฐวุฒิ หนูไพโรจน์ (ดูโปรไฟล์ >> ที่นี่)
• อาจารย์เอกอนันต์ ทองแท้ (ดูโปรไฟล์ >> ที่นี่)
• อาจารย์สมหมาย กรังพานิช  (ดูโปรไฟล์ >> ที่นี่)

รูปแบบการอบรม : Physical Training

• อาคารชุดสกุลไทย สุรวงศ์ ทาวเวอร์ ชั้น 8 (ใกล้ MRT สามย่าน ทางออก 1 และ BTS ศาลาแดงทางออก 3) >> ดูแผนที่
• ทุกวันพุธ และ วันพฤหัสบดี
• เวลา 09:00 น. – 16:00 น.

หลักสูตรที่เหมาะกับ 
บุคคลทั่วไปที่สนใจจะพัฒนา Big Data และท่านที่ต้องการเป็น Big Data Professional โดยต้องมีความรู้พื้นฐานด้านไอที

ความรู้เบื้องต้นของผู้อบรม

• มีความรู้พื้นฐานด้านการเขียนโปรแกรมพื้นฐาน หรือเขียนคอมพิวเตอร์ภาษาใดภาษาหนึ่งได้
• มีความสนใจงานด้านวิเคราะห์และการพยากรณ์ข้อมูล

Course Outline

Module 1: Data Engineering in Big Data Ecosystem ( 1 Day) 

• Big Data ในสภาพแวดล้อมทางธุรกิจที่หลากหลาย (3 ชม.)
  • ความสำคัญของข้อมูลขนาดใหญ่ที่มีต่อการดำเนินงานด้านวิศวกรรมข้อมูล
  • JMI for Data Analyst
  • Data Governance
    
    
• เทคโนโลยี Big Data และตัวอย่างการประยุกต์ใช้งานในประเทศไทย (3 ชม.)
  • รูปแบบการออกแบบสถาปัตยกรรมข้อมูลขนาดใหญ่
  • Use case เกี่ยวกับการใช้ GenAI กับ Data Engineer

Module 2: Designing Modern Big Data Architecture (1 Day) 

• Big Data Life Cycle และเทคโนโลยีเกี่ยวข้อง (2 ชม.)
  • หลักการของ Data Warehouse และ Data Lake
  • หลักการการออกแบบสถาปัตยกรรมข้อมูลขนาดใหญ่ และการใช้ ChatGPT ช่วยออกแบบสถาปัตยกรรม
  • เทคโนโลยี Apache Hadoop
• Big Data as a Service บน Public Cloud Platform ต่าง ๆ (2 ชม.)
  • เปรียบเทียบ Big Data Services บน Public cloud กับระบบบน On-premise
  • Big Data Services บน Microsoft Azure, GCP, AWS, Huawai Cloud, etc.
• Generative AI for Data Analysis (3 ชม.)
  • How to use Generative in data life cycle,
  • ChatGPT Advanced Data Analysis.
  • Data engineering using Generative AI

Model 3: Practical Data Engineering with Generative AI (2 Days)

       (ผู้บรรยายสาธิต และมีวีดีโอให้ผู้เรียนได้ทดลองปฏิบัติตาม)

   อ.เอกอนันต์

• สรุปการใช้ Cloud Services ใน Data Pipeline ตั้งแต่ raw data สู่ cleaned data
• Data Parsing: การสร้าง Structural data จาก Unstructural data ด้วย Generative AI [ดูตัวอย่าง]
• Data Profiling/Data Understanding: การทำความเข้าใจข้อมูลผ่านค่าทางสถิติ ด้วย Generative AI
• Data Preparation: การปรับแต่งข้อมูล ด้วย Generative AI กรณีศึกษา Data Warehousing [ดูตัวอย่าง]

Module 4: Fine-tuning AI model for better works (2 Days)
      (ผู้บรรยายสาธิต และมีวีดีโอให้ผู้เรียนได้ทดลองปฏิบัติตาม)

     อ.เอกอนันต์

• ทำความเข้าใจสถาปัตยกรรม LLMs และ Prompt Design
• การปรับแต่งโมเดลด้วยเทคนิคที่หลากหลาย เช่น Quantization, LoRA
• เรียนรู้การใช้งาน module/library เช่น BitsandBytes, PEFT, SFT อื่นๆ
• ทดลองปรับแต่งโมเดล (Fine-tuning) เพื่อนำไปใช้ Data Paring กรณีศึกษา Graph Data [ดูตัวอย่าง]

Workshop #1: Preparing to be a Data Engineer in AI Era (1 Day)

      อ.เอกอนันต์

• ทบทวนการใช้ Cloud Services สำหรับ Big Data Engineering
• ทำความเข้าใจข้อมูล และสร้าง Data Profile ด้วยการใช้ Cloud Services และ ChatGPT
• ปรับปรุงและปรับแต่งข้อมูลให้มีคุณภาพ ด้วยการใช้ Cloud Services และ ChatGPT

Module 5: IaC for Data Engineering (1 Day )

      อ.สมหมาย

• แนวคิดการนำ IaC (Infrastructure as Code) มาใช้สนับสนุนงาน Data Engineering
• Containerization using Docker
• Infrastructure and Configuration Management using Ansible/Terraform
• Code Management using Git/GitLab/GitHub

Module 6: CI/CD for Data Engineering

อ.สมหมาย

• การทำ Unit testing และการสร้าง Test cases ในงาน Data Engineering
• เรียนรู้ Jenkins สำหรับทำ Automated Data Pipeline

Workshop #2 Real Life with Professional Big Data Engineer  (1 Day )

อ.เอกอนันต์

• ทดลองปฏิบัติงาน โดยสวมบทบาท Professional Big Data Engineer ที่มีการใช้ Automated Data Pipeline และใช้ ChatGPT ช่วยพัฒนาโค้ด บน Cloud Services [ดูตัวอย่าง]

  ลงทะเบียนได้ที่ >>คลิก

  เงื่อนไขการชำระเงิน (Payment Conditions)
  1. รบกวนโอนชำระเงินเต็มจำนวนภายใน 5 วันหลังจากได้รับใบแจ้งหนี้ เมื่อดำเนินการเรียบร้อยแล้วส่งหลักฐานการชำระเงินที่ contact@imcinstitute.com, kwanhathai@imcinstitute.com
  2. กรณีจ่ายเป็นเช็คสั่งจ่ายในนาม สถาบัน ไอเอ็มซี หรือ IMC Institute หรือ บริษัท ไอเอ็มซี เอ้าท์ซอร์สซิ่ง (ประเทศไทย) จำกัด เต็มจำนวน โดยสามารถนัดรับเช็คพร้อมเอกสารหัก ณ ที่จ่าย (หากมี) ได้ที่ 088-192-7975, contact@imcinstitute.com, kwanhathai@imcinstitute.com
  3. ที่อยู่ที่ใช้ในการออกเอกสารหัก ณ ที่จ่าย (ถ้ามี) บริษัท ไอเอ็มซี เอ้าท์ซอร์สซิ่ง (ประเทศไทย) จำกัด สถาบันไอเอ็มซี สำนักงานใหญ่ เลขที่ 141/7 อาคารชุดสกุลไทย สุรวงศ์ ทาวเวอร์ ชั้น 7  (ยูนิต P8) ถนนสุรวงศ์ แขวงสุริยวงศ์ เขตบางรัก กรุงเทพฯ 10500 เลขประจำตัวผู้เสียภาษี 0105545057217
  ธนาคารกสิกรไทย	ธนาคารกรุงเทพ
  ชื่อบัญชี สถาบัน ไอเอ็มซี ธนาคาร กสิกรไทย ประเภท บัญชีออมทรัพย์ เลขที่บัญชี 616-2-07327-1 สาขาถนนนราธิวาสราชนครินทร์	ชื่อบัญชี บริษัท ไอเอ็มซี เอ้าท์ซอร์สซิ่ง (ประเทศไทย) จำกัด ธนาคาร กรุงเทพ ประเภทบัญชีออมทรัพย์ เลขที่บัญชี 147-4-49493-5 สาขา สุรวงศ์

  ติดต่อเพิ่มเติม
  สำหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดติดต่อผู้ประสานงานหลักสูตรของเราที่ : คุณขวัญหทัย ถาวรพงษ์ / คุณผกาวรรณ อุดมพันธ์ เบอร์โทรศัพท์: 099-347-9694, 088-192-7975

  อีเมล: contact@imcinstitute.com / kwanhathai@imcinstitute.com / pakawan@imcinstitute.com /