BigQuery สำหรับ Data Engineering: การทำงานภายในและการปรับแต่งประสิทธิภาพคิวรี
ทำความเข้าใจสถาปัตยกรรมของ BigQuery เขียน SQL คิวรีที่ปรับแต่งแล้ว และจัดการไปป์ไลน์ข้อมูลขนาดใหญ่โดยใช้คอนโซล บรรทัดคำสั่ง และ Python
-
💬
ผู้สอน AI
ถามเกี่ยวกับบทเรียนใดก็ได้ แล้วรับคำตอบที่ชัดเจนทันที ทุกเมื่อ -
🕐
เริ่มเมื่อไรก็ได้
ไม่มีตารางหรือเดดไลน์ — เรียนตามจังหวะของคุณ เมื่อไรก็ได้ -
🌐
เป็นภาษาไทย
บทเรียน แบบฝึกหัด และใบรับรอง — ทั้งหมดเป็นภาษาของคุณอย่างครบถ้วน
เกี่ยวกับคอร์สนี้
เมื่อปริมาณข้อมูลเติบโตขึ้น ฐานข้อมูลแบบดั้งเดิมจึงประสบปัญหาในการตามให้ทันความต้องการด้านการวิเคราะห์ BigQuery นำเสนอโซลูชันคลังข้อมูลแบบไร้เซิร์ฟเวอร์ (serverless) ที่ปรับขนาดได้อย่างสูง แต่การใช้งานให้มีประสิทธิภาพจำเป็นต้องมีความเข้าใจอย่างถ่องแท้ว่ามันประมวลผลและจัดเก็บข้อมูลอย่างไร หลักสูตรแบบเน้นข้อความนี้จะพาคุณตั้งแต่แนวคิดพื้นฐานไปจนถึงเทคนิคขั้นสูงของ Data Engineering โดยแสดงให้คุณเห็นวิธีออกแบบ คิวรี และปรับแต่งชุดข้อมูลขนาดใหญ่
ผ่านคำอธิบายที่ชัดเจนและตัวอย่างโค้ดที่เป็นลายลักษณ์อักษร คุณจะเปลี่ยนผ่านจากการเขียนคิวรีพื้นฐานไปสู่การจัดการไปป์ไลน์ข้อมูลที่พร้อมใช้งานจริง คุณจะได้รับความเข้าใจอย่างลึกซึ้งว่า BigQuery แยกส่วนการจัดเก็บและการประมวลผลออกจากกันอย่างไร ซึ่งช่วยให้คุณสามารถเขียนคิวรีที่ทำงานได้เร็วขึ้นและมีต้นทุนถูกลง
สิ่งที่คุณจะได้เรียนรู้:
- ทำความเข้าใจสถาปัตยกรรมที่แยกส่วนการจัดเก็บและการประมวลผลของ BigQuery เพื่อเขียนคิวรีที่คุ้มค่าคุ้มราคา
- กำหนดค่าตารางแบบแบ่งส่วน (partitioned) และจัดกลุ่ม (clustered) เพื่อปรับแต่งประสิทธิภาพของคิวรีและลดปริมาณข้อมูลที่ถูกสแกน
- เขียน SQL คิวรีขั้นสูงโดยใช้ฟิลด์แบบซ้อนและแบบทำซ้ำ รวมถึง structs และ arrays
- โต้ตอบกับ BigQuery แบบโปรแกรมมิ่งโดยใช้ส่วนติดต่อบรรทัดคำสั่งและไลบรารีไคลเอ็นต์ Python
- ฝึกฝนกลยุทธ์การควบคุมต้นทุนโดยใช้การทดสอบรันคิวรี (dry runs) การตั้งค่าไบต์สูงสุดที่เรียกเก็บ และแผนการดำเนินการ
- ประยุกต์ใช้แนวปฏิบัติสมัยใหม่ของ Data Engineering รวมถึงการออกแบบสคีมาสำหรับภาระงานวิเคราะห์และการจัดการแหล่งข้อมูลภายนอก
เส้นทางการเรียนรู้ของคุณเริ่มต้นด้วยคำศัพท์หลัก คำจำกัดความทางสถาปัตยกรรม และเทคนิคการโหลดข้อมูลพื้นฐาน จากนั้นคุณจะก้าวไปสู่แบบฝึกหัดการปรับแต่ง SQL แบบลงมือปฏิบัติจริง รูปแบบการออกแบบสคีมา และการทำงานอัตโนมัติด้วยโปรแกรมโดยใช้ Python
หลักสูตรนี้ออกแบบมาสำหรับผู้ที่ต้องการเป็น Data Engineers, ผู้ดูแลระบบฐานข้อมูล และ Data Analysts ที่ต้องการทำงานกับชุดข้อมูลขนาดมหึมา ไม่จำเป็นต้องมีประสบการณ์เกี่ยวกับ BigQuery มาก่อน แม้ว่าจะแนะนำให้มีความคุ้นเคยพื้นฐานกับ SQL มาตรฐานก็ตาม
เริ่มอ่านวันนี้เพื่อสร้างคลังข้อมูลที่รวดเร็ว ปรับขนาดได้ และคุ้มค่าใช้จ่ายด้วย BigQuery
สิ่งที่คุณจะได้รับ
-
📜
ใบประกาศนียบัตร
เพิ่มในโปรไฟล์ LinkedIn ของคุณ -
💬
ติวเตอร์ AI ส่วนตัว
ติดขัดในบทเรียน? ถามติวเตอร์ในตัวของคุณได้ทุกอย่าง ทุกเวลา -
♾️
เข้าถึงตลอดชีพ
กลับมาเรียนได้ตลอด ไม่มีหมดอายุ -
📱
โทรศัพท์หรือคอมพิวเตอร์
ใช้งานได้ทุกที่ ทุกอุปกรณ์ -
💸
คืนเงิน 14 วัน
ไม่ต้องอธิบาย -
⚡
กระชับและตรงประเด็น
2 ชม. 54 นาที เนื้อหาเชิงปฏิบัติ
รีวิว
ยังไม่มีรีวิว — เป็นคนแรกที่แชร์ประสบการณ์
ผู้เรียนคนอื่นเรียน
🏆 ยอดนิยมมากที่สุด
🎓 มีใบรับรอง
รากฐานการจัดการข้อมูลด้วย Python, SQL และ Big Data
ใบรับรอง
ลงมือทำ
฿1,800
→
🎓 มีใบรับรอง
เทคนิคฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์สำหรับการทำ Data Warehousing
ใบรับรอง
ลงมือทำ
฿1,800
→
🌟 ที่นิยมในหมู่ผู้เรียน
🎓 มีใบรับรอง
พื้นฐานการวิเคราะห์ระบบและคลังข้อมูล
ใบรับรอง
ลงมือทำ
฿3,200
→
🎓 มีใบรับรอง
พื้นฐานของบิ๊กเดต: คำศัพท์, สถาปัตยกรรม, และท่อน้ำมันสมัยใหม่
ใบรับรอง
ลงมือทำ
฿1,800
→
คำถามที่พบบ่อย
ฉันต้องใช้อะไรในการเรียนคอร์สนี้? +
แค่โทรศัพท์หรือคอมพิวเตอร์ที่มีอินเทอร์เน็ต ไม่ต้องติดตั้งหรือใช้อุปกรณ์พิเศษ
ฉันชำระเงินอย่างไร? +
ผ่านบัตรด้วย Stripe เราไม่เก็บข้อมูลบัตร — Stripe จัดการอย่างปลอดภัย
ฉันขอคืนเงินได้ไหม? +
ใช่ — คืนเงินเต็มจำนวนใน 14 วัน ไม่ต้องอธิบาย
ฉันมีสิทธิ์เข้าถึงนานเท่าไร? +
ตลอดไป เมื่อซื้อแล้วคอร์สเป็นของคุณ กลับมาเรียนได้ตลอด
ฉันจะได้ใบประกาศนียบัตรไหม? +
ได้ เมื่อเรียนจบจะได้รับใบประกาศนียบัตรที่เพิ่มในโปรไฟล์ LinkedIn ได้
ออกแบบสำหรับผู้เรียนใน
เทคโนโลยี
ดีไซน์
การเงิน
การตลาด
สาธารณสุข
การศึกษา
ธุรกิจการบริการ
อุตสาหกรรม
×2
เติมครั้งเดียว จ่ายครึ่งเดียว
เพิ่ม ฿3,600 → รับเครดิต 200 เครดิต ทำให้แต่ละหลักสูตรมีราคาประมาณ ฿450.00 เครดิตไม่มีวันหมดอายุ
฿3,600
200 เครดิต
฿450.00 / คอร์ส
คุ้มที่สุด
฿9,000
550 เครดิต
฿409.09 / คอร์ส
฿18,000
1200 เครดิต
฿375.00 / คอร์ส
เครดิตใช้ได้กับทุกคอร์สและไม่หมดอายุ