Direct to Dean

Data Engineering

วิศวกรรมข้อมูล

4(4-0-12)

วิชาบังคับก่อน : ไม่มี

แนวคิดและทฤษฎีต่างๆ ที่เกี่ยวข้องกับวิศวกรรมข้อมูล การเก็บรวบรวมข้อมูล การดึงข้อมูลจากแหล่งข้อมูล การทำความสะอาดข้อมูล การใช้งาน Cloud Computing ที่กระทำร่วมกับข้อมูล กระบวนการทำ Data pipeline การใช้งาน Data Warehouse และการจัดเก็บข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อการวิเคราะห์ การนำข้อมูลแสดงผลในรูปแบบแผนภูมิหรือกราฟ การประยุกต์ใช้งานทางด้านวิศวกรรมข้อมูลในด้านต่างๆ งานวิจัยที่เกี่ยวข้องกับวิศวกรรมข้อมูลและการพัฒนางานวิจัยในอนาคต

เค้าโครงรายวิชา

  1. การรวบรวมและการจัดการข้อมูล (6 ชม.)
  2. การทำความสะอาดข้อมูล (6 ชม.)
  3. การใช้งาน Cloud Computing ที่กระทำร่วมกับข้อมูล (6 ชม.)
  4. กระบวนการทำ Data pipeline (6 ชม.)
  5. การใช้งาน Data Warehouse (6 ชม.)
  6. การ Data Visualization (6 ชม.)
  7. การประยุกต์ใช้งานทางด้านวิศวกรรมข้อมูลในด้านต่างๆ (6 ชม.)
  8. งานวิจัยที่เกี่ยวข้อง (6 ชม.)

ผลสัมฤทธิ์การเรียนรู้
ผู้เรียนสามารถอธิบายแนวคิดของการประมวลผลภาษาธรรมชาติ รวมทั้งเข้าใจในทฤษฎีเชิงลึกของการประมวลผลภาษาธรรมชาติ สามารถใช้งานเครื่องมือที่ใช้ประมวลผลภาษาธรรมชาติ และวิเคราะห์ผลขั้นสูงได้
 

Data Engineering

Prerequisite : None

This course covers the concepts and theories related to data engineering, data collection, data extraction from sources, data cleaning, using Cloud Computing in conjunction with data, Data pipeline processes, Data Warehouse usage, and large-scale data storage for analysis. It also includes data visualization techniques, application of data engineering in various fields, research related to data engineering, and the development of future research.

Course Outline

  1. Data Collection and Management. (6 hr.)
  2. Data Cleaning. (6 hr.)
  3. Using Cloud Computing with Data. (6 hr.)
  4. Data Pipeline Processes. (6 hr.)
  5. Data Warehouse Usage. (6 hr.)
  6. Data Visualization. (6 hr.)
  7. Applications of Data Engineering in Various Fields. (6 hr.)
  8. Related Research. (6 hr.)

Learning Outcomes
Students will be able to explain advanced data engineering concepts, understand and explain data engineering theories thoroughly, perform data management tasks following data engineering processes correctly, and appropriately select tools related to data engineering. Students will also understand the direction of research in data engineering.