data type...???

#พื้นฐานการเขียนเว็ปไซต์

#variable #datatype

#javascrip

Datatype ใน JavaScript คือ ประเภทของค่า ที่ตัวแปรสามารถเก็บได้ การรู้และเข้าใจประเภทข้อมูลช่วยให้คุณสามารถดำเนินการกับค่าเหล่านั้นได้อย่างถูกต้อง

ประเภทข้อมูลหลัก (Primitive Data Types)

JavaScript มีประเภทข้อมูลพื้นฐาน 7 ชนิด:

String 📝

ใช้สำหรับเก็บ ข้อความ หรือลำดับของอักขระ

ต้องล้อมรอบด้วยเครื่องหมายคำพูดเดี่ยว (') หรือคู่ (") หรือ Backticks (``) สำหรับ Template Literals

ตัวอย่าง: 'Hello world', "JavaScript", ชื่อ: ${name}

Number 🔢

ใช้สำหรับเก็บ ตัวเลข ทั้งจำนวนเต็มและทศนิยม

มีค่าพิเศษเช่น Infinity, -Infinity และ NaN (Not a Number)

ตัวอย่าง: 10, 3.14, -50

BigInt 🐘

ใช้สำหรับเก็บ จำนวนเต็ม ที่มีขนาดใหญ่กว่าที่ Number สามารถรองรับได้ (เกิน 2

53

−1)

ต้องต่อท้ายด้วยตัวอักษร n

ตัวอย่าง: 9007199254740991n, 12345678901234567890n

Boolean ✅

ใช้สำหรับเก็บค่า ตรรกศาสตร์ มีเพียงสองค่าเท่านั้นคือ true (จริง) และ false (เท็จ)

มักใช้ในการตัดสินใจ (Conditional logic)

ตัวอย่าง: true, false

Undefined ❓

หมายถึงตัวแปรที่ถูกประกาศแล้ว แต่ยังไม่ได้กำหนดค่า

เป็นค่าเริ่มต้นของตัวแปรที่เพิ่งประกาศ

ตัวอย่าง: let x; // x มีค่าเป็น undefined

Null 🚫

หมายถึง ไม่มีค่า หรือ ค่าว่างเปล่าโดยเจตนา

นักพัฒนาเป็นผู้กำหนดค่านั้นเองเพื่อแสดงว่าตัวแปรไม่มีค่าใด ๆ

ตัวอย่าง: let data = null;

Symbol ✨

เป็นประเภทข้อมูลที่เพิ่มเข้ามาใน ES6 (ECMAScript 2015)

ใช้สำหรับสร้าง ค่าที่ไม่ซ้ำกัน (Unique identifier) เพื่อใช้เป็นคุณสมบัติของ Object (Object properties)

ประเภทข้อมูลแบบอ้างอิง (Non-Primitive / Reference Data Type)

JavaScript มีประเภทข้อมูลแบบอ้างอิงหลัก ๆ คือ:

Object 🧱

ใช้สำหรับเก็บคอลเล็กชันของข้อมูลที่ซับซ้อน (Key-value pairs)

เป็นรากฐานของโครงสร้างข้อมูลที่ซับซ้อนใน JavaScript รวมถึง Array และ Function

ตัวอย่าง:

Plain Object: let person = { name: "Alice", age: 30 };

Array: let colors = ["red", "green", "blue"]; (ทางเทคนิคแล้ว Array คือ Object ชนิดหนึ่ง)

Function: function greet() { /* code */ } (Function ก็ถือว่าเป็น Object ชนิดหนึ่งด้วย)

ข้อสังเกต:

Primitive types จะเก็บค่าโดยตรง (By value)

Reference types จะเก็บการอ้างอิง (Address) ไปยังตำแหน่งของค่าในหน่วยความจำ (By reference)

การทำความเข้าใจประเภทข้อมูลเหล่านี้มีความสำคัญอย่างยิ่งในการเขียนโค้ด JavaScript ที่ถูกต้องและมีประสิทธิภาพ!

2025/10/2 แก้ไขแล้ว

... อ่านเพิ่มเติมเมื่อคุณเริ่มเขียนโค้ดใน JavaScript การเข้าใจประเภทข้อมูลหรือ datatype เป็นสิ่งสำคัญมาก เพราะช่วยให้จัดการกับตัวแปรและค่าได้อย่างถูกต้องและมีประสิทธิภาพ นอกจากข้อมูลพื้นฐาน 7 ประเภทที่กล่าวถึงในเนื้อหาแล้ว JavaScript ยังเน้นถึงประเภทข้อมูลที่ไม่เหมือนกันในแง่ของการจัดเก็บข้อมูล ได้แก่ ประเภทข้อมูลพื้นฐาน (Primitive types) ที่เก็บค่าแบบตรง ๆ เช่น String หรือ Number และประเภทข้อมูลแบบอ้างอิง (Reference types) ที่เก็บเป็นที่อยู่ของข้อมูลในหน่วยความจำ ซึ่งเข้าใจความแตกต่างนี้ช่วยหลีกเลี่ยงข้อผิดพลาดเมื่อเปลี่ยนแปลงค่าของตัวแปรที่เป็น Object หรือ Array อีกสิ่งสำคัญคือ datatype Symbol ซึ่งถูกเพิ่มเข้ามาตั้งแต่ ES6 โดยใช้สร้างตัวระบุที่ไม่ซ้ำกัน ทำให้สามารถใช้เป็นกุญแจ (key) ใน Object ได้โดยไม่ต้องกลัวชนกันของชื่อสมบัติเหมือนการใช้ String เรื่อง BigInt เป็นประโยชน์มากเมื่อคุณต้องจัดการกับจำนวนเต็มที่ใหญ่เกินกว่าค่าที่ประเภท Number สามารถเก็บได้ ตัวอย่างเช่น การจัดเก็บเลขประจำตัวประชาชนหรือค่าทางการเงินขนาดใหญ่ที่ต้องการความแม่นยำสูง การมีความรู้เรื่องค่า Undefined และ Null ก็ช่วยให้คุณเข้าใจสถานะของตัวแปรระหว่างเขียนโค้ด เช่น Undefined หมายถึงตัวแปรที่ถูกประกาศแต่ยังไม่ได้กำหนดค่า ขณะที่ Null ใช้แสดงเจตนาเพื่อว่างเปล่าหรือไม่มีค่าอะไร การใช้งาน object ใน JavaScript มีความยืดหยุ่นสูง โดยสามารถเก็บข้อมูลในรูปแบบ key-value pairs และยังสามารถสร้างข้อมูลเชิงซ้อนอย่าง Array หรือ Function ได้ ซึ่งเป็นความสามารถที่สำคัญในการจัดการข้อมูลและสร้างโปรแกรมที่มีโครงสร้างดี หากคุณสนใจเพิ่มพูนความรู้เกี่ยวกับการใช้งาน datatype ในสถานการณ์จริง การทดลองเขียนโค้ดและทดสอบผลลัพธ์ด้วย typeof operator จะช่วยให้เห็นภาพชัดเจนขึ้นว่าข้อมูลแต่ละชนิดทำงานอย่างไร และช่วยให้คุณพัฒนาทักษะเขียนโค้ด JavaScript ที่ถูกต้องและทันสมัยมากขึ้น

1 ความคิดเห็น

รูปภาพของ peemai Ccn
peemai Ccn

🥰🥰🥰

โพสต์ที่เกี่ยวข้อง

ภาพแสดงตัวอย่างโค้ด Python สำหรับประเภทข้อมูล Text Type: str โดยใช้ฟังก์ชัน type() เพื่อตรวจสอบชนิดข้อมูลของตัวแปร 'a' ที่เก็บข้อความ 'Hello World' ซึ่งผลลัพธ์คือ <class 'str'>
ภาพแสดงตัวอย่างโค้ด Python สำหรับประเภทข้อมูล Numeric Types: int, float, complex โดยใช้ฟังก์ชัน type() เพื่อตรวจสอบชนิดข้อมูลของตัวแปร 'x', 'y', 'z' ที่เก็บค่าตัวเลขประเภทต่างๆ
ภาพแสดงตัวอย่างโค้ด Python สำหรับประเภทข้อมูล Sequence Types: list, tuple, range โดยใช้ฟังก์ชัน type() เพื่อตรวจสอบชนิดข้อมูลของตัวแปร 'x', 'y', 'z' ที่เก็บข้อมูลแบบลำดับ
🚀 สรุป Data Types ใน Python ที่ต้องรู้!
นี่คือประเภทข้อมูล (Data Types) พื้นฐานที่สำคัญมากๆ ในภาษา Python ค่ะ/ครับ! การรู้ว่าข้อมูลแต่ละประเภทเก็บค่าอย่างไรและทำงานอย่างไรคือหัวใจของการเขียนโค้ดเลย! 📊 ประเภทข้อมูลหลัก (Key Data Types): • Text Type: str (String) - ใช้สำหรับข้อความ • Numeric Types: int (จำนวนเต็ม), float (ทศนิยม), com
เดฟ

เดฟ

ถูกใจ 11 ครั้ง

Python 104 : Data Type คืออะไร
#python #py #แชร์ทริคไอที #coding #programming
Learn with Dog

Learn with Dog

ถูกใจ 37 ครั้ง

💼ไม่ต้องนั่งนับวันลา วันขาด วันมาสายเองให้ปวดหัว
🎀ใครทำงาน HR หรือเป็นเจ้าของกิจการ ต้องมีเทมเพลตนี้ติดไว้เลย! 💼✨ ไม่ต้องนั่งนับวันลา วันขาด วันมาสายเองให้ปวดหัว 📅😵‍💫 เพราะแค่ใส่รหัส P A L S ก็รู้ผลทันที 📊✔️ ช่วยสรุปข้อมูลอัตโนมัติ ใช้ง่าย ประหยัดเวลา น่ารักแต่โปรสุด ๆ 🧸💡” ⸻ #ExcelTemplate #HRLife #excel #ตารางลางาน #กฎหมาย
Excel Data Mast

Excel Data Mast

ถูกใจ 256 ครั้ง

แยกชื่อ และ สกุล ออกจาก คอลัมน์เดียวกัน ใครอยากรู้มาดูจ้า
เคล็ดไม่ลับ ใช้เทคนิคในการทำ Excel แยกชื่อและสกุลออกจากคอลัมน์เดียวกันง่ายๆภายใน 1 นาทีดูตามคลิปได้เลย หากเห็นว่าคลิปนี้มีประโยชน์กดติดตามให้หน่อยนะครับ จะทำคลิปออกมาเรื่อยๆครับสำหรับคนวัยทำงาน ที่ต้องใช้ Excel
TJfamily

TJfamily

ถูกใจ 16 ครั้ง

ภาพหน้าปกแสดงหัวข้อ 'พื้นฐานที่ควรมีก่อนทำ Dashboard ใน Power BI 1. พื้นฐานด้านข้อมูล #2' พร้อมไอคอนที่สื่อถึงการเขียนโค้ด กราฟแท่ง การวิเคราะห์ข้อมูล และประเภทข้อมูลตัวเลขและข้อความ
ภาพอธิบายประเภทข้อมูลหลักใน Power BI โดยเน้นที่ 'ตัวเลข (Number)' ซึ่งแบ่งเป็นจำนวนเต็ม ทศนิยม และสกุลเงิน พร้อมตัวอย่างประกอ��บ
ภาพอธิบายประเภทข้อมูล 'ข้อความ (Text/String)' สำหรับเก็บตัวอักษร และ 'วันที่และเวลา (Date/Time)' สำหรับข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับเวลา พร้อมการใช้งาน
พื้นฐานที่ควรมีก่อนทำ Dashboard #2 (Data Type)
🧩 ประเภทข้อมูล (Data Types) ใน Power BI การกำหนดประเภทข้อมูลอย่างถูกต้องเป็นขั้นตอนสำคัญในการสร้างโมเดลข้อมูล เพราะช่วยให้การคำนวณ การกรอง และการแสดงผลข้อมูลเป็นไปอย่างถูกต้องและมีประสิทธิภาพ 📌 ประโยชน์ของการกำหนดประเภทข้อมูลที่ถูกต้อง 1️⃣ ช่วยให้สูตร DAX ทำงานได้อย่างแม่นยำ 2️⃣ ปรับปรุงประสิ
Pram12

Pram12

ถูกใจ 70 ครั้ง

ภาพหน้าจอแล็ปท็อปและสมุดบันทึก พร้อมโลโก้ Python และข้อความว่า "แชร์ลายแทงฝึกเขียนโปรแกรม Python สำหรับสาย Data"
ภาพหน้าจอแล็ปท็อปและคีย์บอร์ด แสดงข้อความ "Step 1: Basic Coding" และคำอธิบายพื้นฐาน Python เช่น Data Type, Flow Chart, If-Else, For Loop, While Loop, Method
ภาพหน้าจอแล็ปท็อปแสดงตารางข้อมูลในโปรแกรมวิเคราะห์ และข้อความ "Step 2: Data Preparation" พร้อมคำอธิบายการใช้ Pandas จัดการ Big Data
แชร์ลายแทงฝึกเขียนโปรแกรม Python สำหรับสาย Data 📈
สวัสดีค่า วันนี้เตยจะแชร์ลายแทง แนวทางการฝึกเขียนโปรแกรม Python สำหรับสาย Data Science Step 1: Basic Coding Link: Basic Python Coding Step 2: Data Preparation Link: Python for Data Analysis Step 3: Data Visualization Link: Python for Data Visualization Step 4: Machine Learning L
Baitoey

Baitoey

ถูกใจ 1330 ครั้ง

ภาพรวมการสร้าง Scatter Chart ใน Power BI แสดงกราฟความสัมพันธ์ระหว่างราคาสินค้าและปริมาณการขาย พร้อมข้อมูลจากไฟล์ supermarket_sales.csv ที่ใช้ในการสร้างแดชบอร์ด
แสดงขั้นตอนการเตรียมข้อมูลโดยดาวน์โหลดไฟล์ Super Market Sales จากเว็บไซต์ Kaggle เพื่อนำมาใช้สร้าง Dashboard ใน Power BI
ภาพแสดงขั้นตอนการนำเข้าข้อมูล supermarket_sales.csv จาก Kaggle เข้าสู่ Power BI Desktop ผ่านเมนู Home → Get Data → Text/CSV และคลิก Load
มือใหม่ก็ทำได้! สร้าง Scatter Chart ภายใน 5 นาที
Scatter Chart (แผนภูมิกระจาย, Scatter Plot) เป็นกราฟที่ใช้แสดง ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรสองตัว โดยใช้จุดกระจายอยู่บนแกน X และ Y ✅️ ประโยชน์ของ Scatter Chart ✔ วิเคราะห์ความสัมพันธ์ (Correlation) → เช่น "ราคาสินค้ามีผลต่อยอดขายหรือไม่?" ✔ ตรวจจับแนวโน้ม (Trends) → เช่น "สินค้าประเภท
Pram12

Pram12

ถูกใจ 67 ครั้ง

ภาพหน้าจอแสดงผลการค้นหา Google สำหรับ Kaggle และหน้าแรกของ Kaggle ที่เน้นว่าเป็นแพลตฟอร์มออนไลน์สำหรับชุมชน AI & ML ที่คนทำงานสาย Data ชื่นชอบ
ภาพแสดงสถิติของ Kaggle ที่มี Datasets, Notebooks และ Models จำนวนมาก พร้อมตัวอย่าง Trending Datasets ที่สามารถดาวน์โหลดไปฝึกทำโจทย์ได้
ภาพหน้าจอ Kaggle แสดงส่วน Learn ที่มีคอร์สเรียน Python, SQL, Machine Learning และส่วน Datasets ที่มีตัวอย่างข้อมูลหลากหลายให้ฝึกทำโจทย์
Kaggle แพลตฟอร์มออนไลน์ที่คนสาย Data ชอบ
Kaggle เป็นแพลตฟอร์มออนไลน์ที่มีแหล่งข้อมูล (Datasets) สำหรับทดลองทำโจทย์ Machine Learning (ML) และ Data Science และการวิเคราะห์ข้อมูล เหมาะสำหรับ: คนที่ต้องการฝึกฝน Data Science, ML และ AI หรือทดลองพัฒนาโมเดลโดยใช้ชุดข้อมูลจริง ไว้ครั้งหน้าจะมาแชร์การนำ Dataset ไปทำ Dashboard โดยใช้ Tool Pow
Pram12

Pram12

ถูกใจ 211 ครั้ง

เช็คข้อมูลว่าเป็นประเภทใด
บางทีเราก็ดูข้อมูลแบบผ่าน ๆ ดูแล้วก็หน้าตาเหมือน ๆ กัน แต่จริง ๆ แล้วอาจจะเป็นข้อมูลคนละประเภทกันก็ได้ ​วิธีเช็คประเภทข้อมูลก็ไม่ยากเลย ลองทำตามกันได้​ 😎💚 #excelsoezy #excel #exceltips #exceltricks #Lemon8ฮาวทู
Excel So Ezy

Excel So Ezy

ถูกใจ 7 ครั้ง

Excel สร้างแผนที่จังหวัดประเทศไทย
Excel สร้างแผนที่จังหวัดประเทศไทย #เทคโนโลยี #excel #excelวัยทํางาน #เรื่องนี้ต้องรู้ #ต้าวสอนดาต้า
ต.เจมส์สอนดาต��้า

ต.เจมส์สอนดาต้า

ถูกใจ 256 ครั้ง

📊 ทำ Excel ติดตามความคืบหน้า Project แบบนี้ได้ง่ายกว่าที่คิด!
ใครทำงาน Project แล้วต้องคอยถามว่า “งานนี้ถึงไหนแล้ว?” “เหลืออีกกี่เปอร์เซ็นต์?” “งานไหนเสร็จแล้วบ้าง?” ลองทำ Template แบบนี้ไว้ใช้เองค่ะ ✨ ภายในไฟล์สามารถ ☑️ เช็กสถานะงานด้วย Checkbox 📈 คำนวณความคืบหน้าอัตโนมัติ 🎯 ดู % งานที่เสร็จและยังไม่เสร็จ 📊 แสดง Progress Bar 📋 ใช้ติดตาม Tasks,
Excel Data Mast

Excel Data Mast

ถูกใจ 537 ครั้ง

ภาพประกอบแสดงหัวข้อ 'พื้นฐานที่ควรมีก่อนทำ Dashboard ใน Power BI' และ '1. พื้นฐานด้านข้อมูล #1' พร้อมภาพคนกำลังวิเคราะห์ข้อมูล กราฟแท่ง และไอคอนโซเชียลมีเดีย
ภาพอธิบายโครงสร้างข้อมูลใน Power BI ที่จัดเก็บในรูปแบบตาราง แสดงตัวอย่างตารางข้อมูลพร้อมคอลัมน์และแถว และคำอธิบายว่าคอลัมน์แทนลักษณะข้อมูลและแ�ถวแทนข้อมูลแต่ละรายการ
ภาพแสดงไอคอนแหล่งข้อมูลต่างๆ เช่น SQL, Excel, SharePoint และ Cloud พร้อมข้อความระบุว่าสามารถนำเข้าข้อมูลจากหลายแหล่งเหล่านี้ได้
พื้นฐานที่ควรมีก่อนทำ Dashboard ใน Power BI
🧩 1. พื้นฐานด้านข้อมูล (Data Foundation) สิ่งนี้สำคัญที่สุด เพราะ Power BI คือเครื่องมือ “วิเคราะห์และแสดงผลข้อมูล” โครงสร้างข้อมูล (Data Structure): เป็นการทำความเข้าใจว่า Data มีกี่ตาราง ความสัมพันธ์ (Relationship) ระหว่างตารางเป็นยังไง 📍 สำคัญเพราะ: ถ้าไม่เข้าใจข้อมูล จะทำให้วิเคราะห์ผิด
Pram12

Pram12

ถูกใจ 52 ครั้ง

ภาพรวมการสำรวจข้อมูลด้วย Python แสดงการใช้ df.info() เพื่อดูโครงสร้างข้อมูลและ heatmap เพื่อวิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรเชิงตัวเลข พร้อมภาพประกอบการค้นหาข้อมูล
แสดงการโหลดข้อมูลลงในตัวแปร df และคำสั่ง Python พื้นฐาน df.head(), df.shape, df.columns สำหรับการดูข้อมูลเบื้องต้นและโครงสร้างของ DataFrame
อธิบายการใช้คำสั่ง df.info() เพื่อตรวจสอบข้อมูลภาพรวมของ DataFrame รวมถึงจำนวนแถว คอลัมน์ ชื่อคอลัมน์ จำนวนค่าที่ไม่เป็น NaN ประเภทข้อมูล และขนาดหน่วยความจำที่ใช้
ใช้ Python ในการสำรวจข้อมูล (Data Exploration)
Data Exploration (หรือ Exploratory Data Analysis - EDA) คือกระบวนการ สำรวจและเข้าใจข้อมูลเบื้องต้น ก่อนนำไปวิเคราะห์ สร้างโมเดล หรือสื่อสารเชิงธุรกิจ ✅️ จุดประสงค์หลัก 🔍 เข้าใจโครงสร้างของข้อมูล เช่น มีข้อมูลกี่แถว/คอลัมน์, แต่ละฟีเจอร์คืออะไร, มีประเภทข้อมูลอะไรบ้าง 🧼 ตรวจสอบคุณภาพข้อมู
Pram12

Pram12

ถูกใจ 262 ครั้ง

ภาพหน้าจอเว็บไซต์ Kaggle แสดงผลการค้นหาโมเดล AI ชื่อ 'Gemma' ซึ่งเป็นโมเดลสำเร็จรูปจาก Google และ Keras พร้อมข้อมูลการอัปเดตและจำนวน Notebooks เน้นย้ำถึง Kaggle ในฐานะแหล่งรวมคนรัก Data Science และ AI
รู้จักกับ kaggle แหล่งรวมพลคนรัก Data Science และ AI!
💡 รู้จักกับ kaggle แหล่งรวมพลคนรัก Data Science และ AI! คุณเคยสงสัยไหมว่านักวิทยาศาสตร์ข้อมูล (Data Scientists) เค้าฝึกฝีมือกันที่ไหน? คำตอบหนึ่งคือ Kaggle! 🌐 Kaggle คืออะไร? (แบบเข้าใจง่าย) Kaggle คือแพลตฟอร์มออนไลน์ที่เปรียบเสมือน "สนามแข่งขันและห้องแล็บ" สำหรับ Data Science และ Ma
Data Space Cafe

Data Space Cafe

ถูกใจ 1 ครั้ง

หน้าปกหนังสือ Practical Statistics for Data Scientists โดย O'REILLY พร้อมข้อความ 'สาย Data อ่านฟรี ! สถิติสำหรับ Data Science แปะลิงค์ใน comment'
สารบัญบทที่ 1: การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจ (EDA) ครอบคลุมหัวข้อเช่น โครงสร้างข้อมูล การประมาณค่าตำแหน่งและความแปรปรวน การสำรวจการกระจายข้อมูล และความสัมพันธ์
สารบัญบทที่ 2: การสุ่มตัวอย่างและการแจกแจงข้อมูล รวมถึงการสุ่มตัวอย่างแบบสุ่ม การแจกแจงแบบปกติและแบบอื่นๆ และช่วงความเชื่อมั่น
สาย Data อ่านฟรี สถิติสำหรับ Data Science 📈
สถิติเป็น 1 ในทักษะสำคัญในการทำงานด้าน Data Science และอยู่ในทุกขั้นตอนของ Data Science Process และเป็นพื้นฐานสำคัญในการทำ Data Modeling ทั้ง Statistic Model และ Machine Learning เนื้อหาในหนังสือมีครบตั้งแต่ • การทำ EDA ด้วยหลักการทางสถิติ • การทำ Data Sampling ทางสถิติ • การออกแบบการทดลองทาง
Baitoey

Baitoey

ถูกใจ 329 ครั้ง

🚀 Beyond Rows and Columns: 4 แนวคิดการออกแบบข้อมูล
🚀 Beyond Rows and Columns: 4 แนวคิดการออกแบบข้อมูล ในยุคปัจจุบัน ที่ไม่ได้มีแค่ตารางสี่เหลี่ยมแบบเดิมๆ อีกต่อไป 4 แนวคิดสำคัญในการออกแบบข้อมูล (Data Modeling) 1. Fact Table Design (การออกแบบตาราง Fact) - คือการแยก "ตัวเลข/ยอดสรุป" (Fact) ออกจาก "มิติ/รายละเอียด" (Dimensi
Data Space Cafe

Data Space Cafe

ถูกใจ 0 ครั้ง

หน้าเว็บไซต์ DataLemur แสดงหัวข้อ SQL & Data Interview Questions พร้อมข้อความทับว่า “แชร์เว็บไซต์ฝึก SQL สำหรับสายงาน Data ฝึกฟรี ไม่มีค่าใช้จ่าย!” และมีผู้หญิงกำลังมองลงมา
หน้าเว็บไซต์ DataLemur แสดง URL และข้อความทับว่า “เป็นเว็บไซต์ที่รวบรวมโจทย์ไว้ฝึกทักษะด้าน Data โดยเฉพาะ SQL ซึ่งฝึกฟรี!” พร้อมคำอธิบายว่าฝึกคำถาม SQL, สถิติ, ML, และ Python
หน้าเว็บไซต์ DataLemur แสดงเมนูหมวดหมู่ที่เปิดอยู่ มีตัวเลือกเช่น SQL, Statistics, Machine Learning, Probability, Python พร้อมข้อความทับว่า “มีให้ฝึกทุกทักษะที่ใช้ทำงานสาย Data”
แชร์เว็บไซต์ฝึก SQL & Data Interview Questions
สวัสดีค่า วันนี้เตยจะแชร์เว็บไซต์ที่รวบรวมไว้เขียน SQL ซึ่งก็คือ https://datalemur.com มีให้ฝึกทุกทักษะที่ใช้ทำงานสาย Data ทั้ง SQL, สถิติ, ความน่าจะเป็น, Python และ Machine Learning ครบถ้วนจริงๆ แถมมีให้เราเลือกระดับความยากง่ายด้วย เมื่อเราเลือกทักษะที่ต้องการฝึก และเลือกระดับความยากแล้ว ก
Baitoey

Baitoey

ถูกใจ 506 ครั้ง

ทำ Dynamic Image Dashboard (Looker Studio)
EP5 มาแว้วว โพสนี้มาเรียนวิธีสร้าง Dynamic Image หรือ รูปภาพที่แสดงให้สอดคล้องกับการ filter ข้อมูลใน Dashboard บน Looker Studio . 🍵การสร้าง Dynamic Image บน Dashboard สามารถทำได้ 2 วิธี แบ่งตามแหล่งข้อมูลคือ Public source และ Private souce . 🍵Private source จะต้องมีการแปลง URL เสียก่อนถึงจะแสด
Tah DataTrippu

Tah DataTrippu

ถูกใจ 17 ครั้ง

ภาพหน้าจอ Google Sheet แสดงข้อมูลดิบของลูกค้า เพศ ประเภทสินค้า ราคา จำนวน ภาษี และยอดรวม พร้อมข้อความซ้อนทับว่า \"ลองทำโจทย์ Google sheet\" เพื่อเชิญชวนให้ฝึกทำโจทย์ Data analyst
ภาพหน้าจอ Google Sheet แสดงข้อมูลวัน เวลา และกลุ่มวัน พร้อมคำแนะนำว่าโจทย์ไม่ยากเกินไป และระบุสูตรพื้นฐานที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูล เช่น Sumifs, Month, Split, Text, Xlookup และ Pivot table
ภาพหน้าจอ Google Sheet แสดงตารางสรุปยอดขายรายเดือนแยกตามสาขาและยอดรวม, การแบ่งลูกค้าตามประเภทและเพศ, และยอดขายตามชั่วโมง พร้อมข้อความเน้นการสรุปและเปรียบเทียบยอดขาย รวมถึงการหา Customer profile
มาลองฝึกทำโจทย์ Data analyst แบบไม่ยากกันเถอะ
สวัสดีครับ ถ้าช่วงปลายปีนี้ใครอยากอัพสกิล Google sheet หรือว่างๆ มาลองเทสโจทย์ Data กันเถอะครับ โดยจะมีโจทย์ และเนื้อเรื่องให้นิดหน่อยครับเพื่อเข้าใจการทำโจทย์ Link google sheet : https://docs.google.com/spreadsheets/d/1RMSONaOrrm4V8UXnxZgbIINnbP7OyigwwXANquKa7Gg/edit #gid =0 สามารถเข้าใช้
แตมซูเกะ

แตมซูเกะ

ถูกใจ 335 ครั้ง

ภาพหน้าจอ Skillshare แสดงผลการค้นหาคอร์สสำหรับ Data engineer รวมถึงคอร์ส Azure Data Factory Essentials Training และ SQL for Beginners 2024 พร้อมข้อความ 'Skillshare กับคนทำงานสาย Data'
ภาพหน้าจอคอร์ส Azure Data Factory Essentials Training บน Skillshare แสดงวิดีโอแนะนำคอร์สและรายละเอียด พร้อมข้อความ 'คอร์สนี้เหมาะกับการปูพื้นฐานเกี่ยวกับ Data pipeline'
ภาพหน้าจอส่วน Projects ของคอร์ส Azure Data Factory Essentials Training แสดงคำแนะนำโปรเจกต์ 'Integrate Azure Data Factory with Databricks' และไฟล์ทรัพยากร พร้อมข้อความ 'มี Project ให้ลองทำด้วย'
แนะนำคอร์สเรียนพัฒนาสกิลสาย Data กับ Skillshare
เว็บไซต์ Skillshare: แพลตฟอร์มเรียนออนไลน์สำหรับคนรักการพัฒนาทักษะ คอร์สเรียนที่น่าสนใจสำหรับคนทำงานสาย Data ✅️ Azure Data Factory Essentials Training คอร์สนี้จะเป็นการแนะนำ Azure Data Factory และกระบวนการประมวลผลข้อมูลแบบแบตช์ (Batch Processing) มีโปรเจกต์เกี่ยวกับการใช้งาน Data Factory ให
Pram12

Pram12

ถูกใจ 49 ครั้ง

อันดับความแรง Retinoid ✨
เรตินอยด์ % ประมาณไหน เหมาะกับผิว เลือกตามความเหมาะสมได้เลยน้า เรียงจากเบา ไปแรง #เรตินอล #retinol #retinoid <a class="l8editor-forum" data-type="forum" data-name="#รีว" data-id="7044764863175983106">#รีว</a>ิวบิวตี้ #พอพีรีวิว
พอ. พี (potter P)

พอ. พี (potter P)

ถูกใจ 946 ครั้ง

ภาพแสดงโลโก้ roadmap.sh และข้อความว่า 'เว็บที่ช่วยแนะนำการเตรียมตัวย้ายงานไปสาย Tech แบบฟรีๆ' พร้อมรายการเส้นทางอาชีพ (ROLE BASED ROADMAPS) เช่น Frontend, Backend, Data Analyst, Data Scientist และอื่นๆ อีกมากมาย
แผนผังเส้นทางอาชีพ Data Analyst Roadmap แสดงโครงสร้างการเรียนรู้ตั้งแต่พื้นฐาน การเขียนโปรแกรม การจัดการข้อมูล การวิเคราะห์ข้อมูล การแสดงผลข้อ�มูล และหัวข้อขั้นสูง พร้อมคำแนะนำว่านี่คือฉบับย่อ
แผนผังเส้นทางอาชีพ Data Scientist Roadmap เน้นการเรียนรู้คณิตศาสตร์ สถิติ และเศรษฐมิติ รวมถึงการทดสอบสมมติฐานและการวิเคราะห์การถดถอย พร้อมระบุว่าจัดทำโดยทีม AI และ DS ของ Careem และเป็นฉบับย่อ
Roadmap.sh เว็บแนะนำแนวทางการย้ายสายไป แบบฟรีๆ
#ย้ายสายงาน #อาชีพ #dataanalyst #datascience #developer
Data Dungeon

Data Dungeon

ถูกใจ 350 ครั้ง

ภาพหญิงสาวกำลังทำท่าทางตกใจและชี้ขึ้นไปด้านบน พร้อมข้อความหัวข้อว่า "รู้จัก 3 โมเดล ใช้งานบ่อยในสายงาน Data Science" และแสดงรายชื่อโมเดลบนหน้าจอแล็ปท็อป เช่น Linear Regression, Decision Tree, Random Forests
ภาพแสดงหัวข้อ "1. Classification Model" พร้อมคำอธิบายว่าเป็นโมเดลที่ใช้ทำนายคำตอบแบบ Yes-No Question และตัวอย่างโมเดล เช่น Logistic Regression, Decision Tree, Random Forest
ภาพแสดงหัวข้อ "2. Forecasting Model" พร้อมคำอธิบายว่าเป็นโมเดลสำหรับการคาดการณ์ตัวเลขในอนาคต และตัวอย่างโมเดล เช่น Linear Regression, SARIMA, Exponential Triple Smoothing
รู้จัก 3 โมเดล ใช้งานบ่อยในสายงาน Data Science 📈
1. Classification Model เป็น model ที่เอาไว้ใช้เพื่อทำนายคำตอบที่เป็น Yes-No Question หรือ two-way answer เช่น - ลูกค้ามีแนวโน้มจะผิดนัด ชำระหนี้หรือไม่ (Yes / No) - ลูกค้ามีแนวโน้มจะกลับซื้อซ้ำหรือไม่ (Yes / No) - ธุรกรรมนี้มีแนวโน้มจะเป็น fraud หรือไม่ (Yes / No) ตัวอย่าง Model : Logis
Baitoey

Baitoey

ถูกใจ 114 ครั้ง

ภาพหน้าปกแนะนำเว็บไซต์ Kaggle สำหรับ Data Analyst มือใหม่และมืออาชีพ แสดงถึงผู้คนหลากหลายพร้อมข้อความเกี่ยวกับคอร์สฟรี ข้อมูลสำหรับ Portfolio และการแข่งขันชิงรางวัล
ภาพแสดงรายการคอร์สเรียน Python ฟรีบน Kaggle เช่น Intro to Programming, Python, Machine Learning, Pandas, Data Visualization และ SQL เพื่อพัฒนาทักษะด้าน Data Science
ภาพหน้าจอการสอนพื้นฐานเรื่อง Arithmetic and Variables ในคอร์ส Intro to Programming ของ Python บน Kaggle พร้อมตัวอย่างโค้ด 'print("Hello, world!")' และผลลัพธ์
แนะนำ Web Kaggle สำหรับ Data Analyst มือใหม่และมืออาชีพ
#data #dataanalyst #datascience #ย้ายสายงาน #อาชีพ
Data Dungeon

Data Dungeon

ถูกใจ 650 ครั้ง

ภาพหน้าจอ Google Colab แสดงไฟล์ข้อมูล NFL Play by Play และข้อความว่า “ไม่ต้องโหลดโปรแกรม” เป็นการแนะนำการทำ Data Inspection และ Data Explorer สำหรับมือใหม่
ภาพแสดงขั้นตอนการโหลดข้อมูลเข้า Google Colab โดยมีลูกศรชี้ไปที่ไอคอนโฟลเดอร์ ไอคอนอัปโหลด และการเลือกไฟล์ข้อมูล พร้อมคำอธิบายว่า Colab เป็นบริการของ Google สำหรับเขียน Python
ภาพแสดงขั้นตอนการโหลดข้อมูลเข้า DataFrame ใน Python โดยการคัดลอก Path ของไฟล์ข้อมูล NFL Play by Play จาก Kaggle และแสดงตัวอย่างข้อมูล 5 แถวแรก
มือใหม่ก็ทำได้! การ Clean Data #1
การทำความสะอาดข้อมูลหรือ Data Cleaning เป็นกระบวนการปรับปรุงและแก้ไขข้อมูลให้มีความถูกต้อง สมบูรณ์ และพร้อมสำหรับการวิเคราะห์หรือการใช้งานต่อไป ซึ่งเป็นขั้นตอนสำคัญในกระบวนการวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analysis) และการทำเหมืองข้อมูล (Data Mining) เนื่องจากข้อมูลดิบมักจะมีข้อผิดพลาดหรือปัญหาต่างๆ ที่อาจส
Pram12

Pram12

ถูกใจ 164 ครั้ง

Cozy daily trick
5 ฟีเจอร์ที่ช่วยให้เริ่มทำรายงานได้เป็นระบบมากขึ้น 🦥 ช่วงนี้เริ่มฝึกทำ Dashboard ใน Power BI แล้วเพิ่งรู้ว่า สิ่งสำคัญไม่ได้มีแค่การเลือกกราฟให้สวย แต่ต้องเริ่มจากการจัดข้อมูลและวางโครงสร้างให้ดีก่อน 📊💛 🧹 Power Query ใช้ทำความสะอาดและแปลงข้อมูล เช่น ลบข้อมูลซ้ำ เปลี่ยนชนิดข้อมูล และรวมไฟล์จ
Cozytrick

Cozytrick

ถูกใจ 27 ครั้ง

“ค้นหาข้อมูลใน Excel ง่ายๆ ด้วย INDEX + MATCH!
เบื่อกับการใช้ VLOOKUP แล้วข้อมูลผิดพลาด? ลองใช้สูตร INDEX + MATCH แทนสิ! สูตรนี้ช่วยให้คุณค้นหาข้อมูลใน Excel ได้แม่นยำและยืดหยุ่นมากขึ้น ไม่ว่าจะค้นหาจากซ้ายไปขวาหรือขวาไปซ้าย สูตรนี้ช่วยให้ชีวิตคุณง่ายขึ้นเยอะ! 💡 #ExcelTips #INDEXMATCH #สูตรExcel #งานเอกสาร #สอนExcel #เทคนิคEx
Excel Data Mast

Excel Data Mast

ถูกใจ 333 ครั้ง

วิธีการแยกคำนำหน้าออกจากชื่อนามสกุลทำไง
วิธีการแยกคำนำหน้าออกจากชื่อนามสกุลทำไง สวัสดีค่ะทุกคน วันนี้ปริ้นจะมาแนะนำวิธีการแยกชื่อกับนามสกุลกันค่ะ สามารถทำได้ง่ายๆเลยค่ะ วิธีการทำ การแยกคำนำหน้าออกจากชื่อนามสกุล ดังนี้ค่ะ - เลือกแถวที่มีคำนำหน้าชื่อและนามสกุล - กดแทบเมนูด้านบนเลือก Home >> Find & Select >>Replace
Princessceleb

Princessceleb

ถูกใจ 312 ครั้ง

ภาพแสดงหน้าจอ Looker Studio สำหรับการ Blend data โดยมีตัวเลือก "Configure join" ระหว่างสองตาราง ตารางหนึ่งมีข้อมูลพนักงาน (ชื่อพนักงาน, ตำแหน่ง) และอีกตารางมีข้อมูลเงินเดือน หัวข้อระบุ "EP 4: Blend Data (Join Data)"
สอน Blend data (Join) Looker Studio
เรียน Dashboard Looker Studio จาก Bootcamp มาวันก่อน วันนี้หยิบเรื่องการ Blend data มาสรุป ให้เพื่อนๆสามารถลองไปทำตามได้ครับ การ Join data คืออะไร? ในการสร้าง Dashboard ส่วนใหญ่เรามักจะมี Data source มากกว่า 1 แหล่ง หรือก็คือมี มากกว่า 1 Table ซึ่งข้อจำกัดของ Chart ใน Looker คือ 1 chart สามาร
Tah DataTrippu

Tah DataTrippu

ถูกใจ 4 ครั้ง

ภาพรวมการทำความสะอาดข้อมูล #3 Outliers แสดงโค้ด Python สำหรับสร้าง Box Plot, ตัวอย่าง Box Plot ที่ใช้ตรวจจับ Outlier และตารางตัวอย่างข้อมูล Outlier ที่มีค่าผิดปกติ 50,000 บาท
คำอธิบาย Outliers (ค่าผิดปกติ) คือค่าที่แตกต่างจากข้อมูลอื่นอย่างมีนัยสำคัญ อาจเกิดจากความผิดพลาดหรือมีความหมายทางธุรกิจ พร้อมตารางตัวอย่างข้อมูล Outlier ที่แสดงยอดซื้อ 50,000 บาท
วิธีการตรวจสอบข้อมูลผิดปกติด้วย Box Plot แสดงโค้ด Python และกราฟ Box Plot ที่ระบุ Outlier เป็นจุดนอก Whiskers พร้อมระบุว่ามีหลายวิธี เช่น IQR, Z-score และ Box Plot
มือใหม่ก็ทำได้! การ Clean Data #3 Outliers
Outliers (ค่าผิดปกติ) คือค่าที่แตกต่างจากค่าข้อมูลอื่นๆ อย่างมีนัยสำคัญ ซึ่งอาจเกิดจากความผิดพลาดในการเก็บข้อมูล หรืออาจเป็นค่าที่มีความหมายทางธุรกิจ เช่น การซื้อสินค้าจำนวนมากผิดปกติ 📌 ในการทำงานการเข้าใจธุรกิจในส่วนของ Operation นั้นสำคัญ เพราะค่า Outliers อาจเป็นค่าที่มีเหตุการณ์บางอย่างเกิดข
Pram12

Pram12

ถูกใจ 173 ครั้ง

🕒 Excel เช็กเวลาเข้างานพนักงานให้แบบอัตโนมัติ!
🕒 Excel เช็กเวลาเข้างานพนักงานให้แบบอัตโนมัติ! ใครทำงาน HR / Admin แล้วต้องเช็กเวลาพนักงานทุกวัน น่าจะชอบวิธีนี้ค่ะ 👀 แค่กรอกเวลาเข้างานจริง Excel ก็ช่วยคำนวณให้ทันทีว่า 🟢 ตรงเวลา 🔴 มาสาย ⏱️ สายกี่นาที 📊 รวมจำนวนคนที่ตรงเวลาและมาสาย 📈 รวมเวลาสายทั้งหมด ตัวอย่างจากพนักงาน 15 คน ✅ ตร
Excel Data Mast

Excel Data Mast

ถูกใจ 62 ครั้ง

📍เทคนิคออกแบบตารางชำระหนี้ #creatorsearchinsights #ExcelTip #Excel #exceltipstricks #viral
Excel Data Mast

Excel Data Mast

ถูกใจ 357 ครั้ง

ภาพปกแสดงผู้หญิงสวมเสื้อสีชมพูอ่อน มีข้อความสีสันสดใสว่า "ข้ามสาย First Jobber รีวิวช่องหางาน กว่าจะได้ตำแหน่ง Data Analyst ทำอะไรบ้างกว่าจะได้งาน"
ภาพแล็ปท็อป MacBook Air และแท็บเล็ตที่กำลังแสดงหน้า LinkedIn Learning พร้อมแก้วน้ำสีแดงข้างๆ ข้อความระบุว่าเรียนคอร์สออนไลน์เพื่อเก็บ certificate จาก LinkedIn และ Coursera
ภาพขวดน้ำวางอยู่ด้านหน้าห้องสัมมนาที่มีจอโปรเจคเตอร์ฉายอยู่ด้านหลัง ข้อความอธิบายว่าผู้เขียนเข้าร่วมสัมมนาเกี่ยวกับการเริ่มต้นธุรกิจ SME เพื่อเพิ่มความรู้รอบตัว
👩‍💻 รีวิวข้ามสายไป Data Analyst ตามประสา First Jobber ✨
🙌วันนี้จะมารีวิวว่ากว่าจะได้งานแรก เราทำอะไรไปบ้างค่ะ เราเรียนจบด้านวิศวะการบินมาค่ะ แต่พอเรียนจบเราก็ค้นพบว่าเราอยากย้ายไปสายที่ได้ใช้ analysis & business acumen เลยหางานที่เหมาะกับตัวเองค่ะ ซึ่ง Data Analyst คือคำตอบค่ะ💻 📝 เรามีพื้นฐานจากมหาลัยแค่ coding เบื้องต้น(มากๆ) และอาจจะมี benefit
fluffy🫧

fluffy🫧

ถูกใจ 4270 ครั้ง

ภาพหน้าจอแล็ปท็อปแสดงโค้ด Python ใน JupyterHub พร้อมข้อความซ้อนทับว่า "4 เครื่องมือที่ใช้บ่อย Data Analyst" ซึ่งเป็นหัวข้อของบทความ
ภาพแสดงโค้ด SQL และข้อความระบุว่า SQL เป็นเครื่องมือแรกที่ Data Analyst ใช้บ่อยที่สุด ใช้ดึงข้อมูลจากฐานข้อมูล เรียนรู้ง่ายแต่ต้องมีตรรกะ
ภาพแสดงโลโก้ Power BI และตัวอย่างแดชบอร์ดบนแท็บเล็ต พร้อมข้อความระบุว่าเป็นเครื่องมือที่สองที่ใช้บ่อยสำหรับการสร้าง Visualization และ Dashboard
4 เครื่องมือที่ใช้บ่อยของ Data Analyst
สวัสดีค่า วันนี้เตยจะมาแชร์เครื่องมือที่ใช้งานบ่อยของอาชีพ Data Analyst มีอะไรบ้างไปดูกันเลยยย 1. SQL เป็นเครื่องมืแที่สำคัญมากๆ ใครทำสาย Data ยังไงก็ต้องใช้เครื่องมือนี้ เพราะ SQL ช่วยให้เราสามารถดึงข้อมูลจากฐานข้อมูลได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ ดังนั้น เราสามารถเรียกดูข้อมูลที่เก็บไว้ในรู
Baitoey

Baitoey

ถูกใจ 1000 ครั้ง

ผู้หญิงยิ้มยืนหน้าร้านกาแฟ มีข้อความว่า 'อยากเป็น Data Analyst เริ่มจากเรียนอะไรดี ?' และ 'พื้นฐานสำหรับคนย้ายสาย' พร้อมป้ายเวลาเปิด-ปิดร้าน
หน้าจอแล็ปท็อปแสดงโค้ดและ Execution log พร้อมข้อความ '1.) พื้นฐานสถิติ' และคำอธิบายความสำคัญของการตีความค่าทางสถิติสำหรับ Data Analyst
หน้าจอคอมพิวเตอร์แสดง BigQuery และแล็ปท็อปสองเครื่อง มีข้อความ '2.) ภาษา Programming เช่น SQL, Python' และคำแนะนำว่า SQL ก็เพียงพอสำหรับงาน
อยากเป็น Data Analyst เริ่มจากเรียนอะไรดี ?
สวัสดีค่ะ วันนี้มายจะแนะนำเพื่อนๆ ที่อยากเป็น Data Analyst ว่าเราควรเริ่มจากเรียนอะไรดี 1.) พื้นฐานสถิติ เป็นสิ่งที่จำเป็นมากๆ ของเหล่า Data analyst เพราะมีหลายคำศัพท์ที่เราต้องเข้าใจการตีความขของข้อมูลจากค่าทางสถิติเหล่านี้ 2.) เรียนรู้ภาษา Programming ได้แก่ SQL, Python แต่แล้วแต่ที่ด้วย
Mindjew

Mindjew

ถูกใจ 1702 ครั้ง

ภาพรวมของทักษะ 5 อันดับแรกที่บริษัทไทยต้องการสำหรับ Data Analyst พร้อมระบุว่าเป็นการสำรวจจาก JobsDB
ภาพหน้าจอคอมพิวเตอร์แสดงโปรแกรม Microsoft Excel พร้อมข้อความระบุว่าเป็นทักษะอันดับ 1 ที่ 62.89%
ภาพหน้าจอแสดงโค้ด SQL และตารางข้อมูล พร้อมข้อความระบุว่าเป็นทักษะอันดับ 2 ที่ 35.74%
Top 5 Skills ของงาน Data Analyst ที่บริษัทไทยต้องการ 📈
สวัสดีค่า จากผลการสำรวจกว่า 500 ตำแหน่งงานของ Data Analyst ปี 2024 ใน JobsDB ว่าบริษัทไทยของต้องการ Data Analyst ที่มีทักษะอะไรบ้าง จะมีทั้งหมด 15 ทักษะ ซึ่งเตยจะจัดอันดับจากมากไปน้อยตามนี้ค่า 1. Microsoft Excel : 62.89% 2. SQL : 35.74% 3. Math & Stat : 29.10% 4. Power BI : 21.48% 5. Pyt
Baitoey

Baitoey

ถูกใจ 1396 ครั้ง

ภาพแสดงหน้าจอรวมเพจ Medium ที่แนะนำสำหรับสาย Data ประกอบด้วยชื่อเพจ เช่น Microsoft Power BI, Data Science Collective, Towards AWS, Google Cloud - Community, Data Engineer Things และ Towards Data Science พร้อมจำนวนผู้ติดตามและตัวอย่างบทความ
แนะนำเพจ Medium ที่สาย Data ไม่ควรพลาด
Medium เป็นแพลตฟอร์มออนไลน์สำหรับ เผยแพร่บทความและบล็อก ที่เปิดให้ทั้งนักเขียนมืออาชีพและมือสมัครเล่นสามารถแชร์ไอเดีย ความรู้ และเรื่องราวต่าง ๆ ได้ ดังนั้นจะมีผู้คนมาแชร์ความรู้เทคนิค วิธีการที่ไปลองใช้งาน มาสรุปให้ฟัง บางอย่างละเอียดจนสามารถมาทำตามเป็น Step by Step ได้เลย ✅️ เพจที่น่าสนใจสำหรั
Pram12

Pram12

ถูกใจ 329 ครั้ง

ภาพหน้าจอ Jupyter Notebook แสดงโค้ด Python และข้อมูลตาราง พร้อมข้อความว่า "งานสาย Data เปิดรับเยอะ แต่ทำไม? เด็กจบใหม่หางานยาก!" โดยมีผู้หญิงทำหน้าตกใจอยู่ด้านล่าง
ภาพแสดงความต้องการตำแหน่งงาน Data ในประเทศไทยมากกว่า 7,500 ตำแหน่ง ณ วันที่ 10 ก.ค. 68 พร้อมคำถามว่า "แต่ทำไมเด็กจบใหม่หางานยาก ไปดู"
ภาพหน้าจอ LinkedIn แสดงความคิดเห็นจาก CEO ที่ระบุว่าเด็กจบใหม่สาย Data ขาดความเข้าใจการทำงานเป็นระบบ, ทักษะการปรับตัว, Resilience, Analytical Thinking และ Communication Skill
งานสาย Data เปิดรับเยอะ แต่ทำไมเด็กจบใหม่กลับหางานยาก ‼️
How to Get a Data Job in 2025 คือ ทุกคนควรมีโปรเจกต์อย่างน้อย 1 ชิ้นติดมือเพื่อบอกว่าเราทำงานเป็น คิดเป็น และเข้าใจการตัดสินใจต่างๆในองค์กร คำถามคือ Project แบบไหน บริษัทถึงจะเห็นว่าเราเข้าใจการทำงานจริงๆ ซึ่งเตยไปเจอ Framework การทำ Data Project มาจาก Linkedin ของคุณ Tharathep Chuayrod (เขี
Baitoey

Baitoey

ถูกใจ 692 ครั้ง

ภาพหญิงสาวกำลังยิ้มพร้อมข้อความ 'มัดรวม ! คำถามสัมภาษณ์ตำแหน่ง Data Analyst จากประสบการณ์จริง !!' บนพื้นหลังหน้าจอคอมพิวเตอร์แสดงโค้ด JupyterHub
ภาพรายการคำถามสัมภาษณ์งาน Data Analyst หมวด 'คำถามทั่วไป' เช่น แนะนำตัว, เหตุผลเปลี่ยนงาน, จุดแข็งจุดอ่อน, และความสนใจในตำแหน่ง
ภาพรายการคำถามสัมภาษณ์งาน Data Analyst หมวด 'คำถามวัด Hard Skills' ครอบคลุมการเล่าโปรเจกต์, การใช้เครื่องมือ, สถิติ, และการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อหา Insight
มัดรวมคำถามสัมภาษณ์งานตำแหน่ง Data Analyst 📈
สวัสดีค่า วันนี้จะมาแชร์คำถามสัมภาษณ์งานตำแหน่ง Data Analyst จากประสบการณ์จริง ! ที่เตยก็สัมภาษณ์มาหลายที่ แล้วก็ผ่านเกือบทุกที่ 😂 จะได้เป็นแนวทางให้คนที่กำลังสนใจมาทำสาย Data ได้เตรียมตัวค่า 👩🏻‍💼 คำถามทั่วไป เป็นคำถามที่ผู้สัมภาษณ์อยากรู้จักตัวตนของเรามากขึ้น ที่เตยเคยเจอมาส่วนใหญ่ก็คือ 🔘 แน
Baitoey

Baitoey

ถูกใจ 714 ครั้ง

เทคนิค การทำตารางแบบในคลิป
Excel Data Mast

Excel Data Mast

ถูกใจ 22 ครั้ง

ภาพปกแสดงหญิงสาวกำลังพูดพร้อมพื้นหลังเป็นหน้าจอคอมพิวเตอร์แสดงข้อมูลและโค้ด พร้อมข้อความ 'แชร์ทริคสัมภาษณ์งาน เล่าโปรเจค Data Science ให้โดนใจคนสัมภาษณ์' และ 'กระชับ ได้ใจความ'
ภาพแสดงข้อความแนะนำว่าคำถามสัมภาษณ์งาน Data Science ที่พบบ่อยคือ 'เล่าโปรเจคด้าน Data ให้ฟังหน่อย' และผู้เขียนมี 4 ขั้นตอนที่ช่วยให้ผ่านสัมภาษณ์งาน 90%++ พร้อมเชิญชวนให้เลื่อนดู
ภาพอธิบาย Step 1: 'อะไรทำให้เกิด Project นี้' โดยเน้นการเล่าที่มาของโปรเจคจากปัญหาทางธุรกิจ เช่น หนี้เสียสูง หรือการปรับปรุงสิ่งที่มีอยู่ให้ดีขึ้นด้วย Data Science
เทคนิคเล่าโปรเจค Data Science ให้โดนใจคนสัมภาษณ์ 📈
เวลาสัมภาษณ์งานสาย Data คำถามที่ต้องเจอแน่นอน 100% คือ "เล่าโปรเจคด้าน Data Science ที่เคยทำให้ฟังหน่อย" เตยจะมีเทคนิค 4 Steps ในการเล่าโปรเจคในการสัมภาษณ์งานทุกครั้งและก็ผ่านสัมภาษณ์งาน 90%++ เลย จะมีอะไรบ้าง ไปดูกันเลย Step 1: อะไรทำให้เกิด Project นี้ เป็นการเล่าเกริ่นที่มาของโป
Baitoey

Baitoey

ถูกใจ 171 ครั้ง

เจาะลึก 4 เทคนิค การวิเคราะห์ข้อมูล 🔍
1. Descriptive Analytics เพื่อวิเคราะห์ว่า "เกิดอะไรขึ้นบ้าง?" เป็นการเอาข้อมูลในอดีตมาสรุปให้เข้าใจง่ายๆ 🔍 วิธีการ: การรวมข้อมูล (Data Aggregation), การแทร็ก KPI, การดูแนวโน้ม (Trend Analysis) 💡ตัวอย่าง: รายงานยอดขายประจำเดือน, แดชบอร์ดสรุปรายได้, สรุปยอดทราฟฟิกหน้า 2. Diagnostic A
Baitoey

Baitoey

ถูกใจ 30 ครั้ง

ทักษะที่ควรมีก่อนสัมภาษณ์งานสาย Data
สวัสดีค่า วันนี้เตยจะมาแชร์ “ทักษะ” ที่ควรมีก่อนจะสัมภาษณ์งานสาย Data ไม่ว่าจะเป็น Data Analyst หรือ Data Scientist ค่า 💻 Technical Skills ส่วนใหญ่จะเป็นการ Test เขียนโปรแกรม และให้ข้อมูลมาแล้วให้วิเคราะห์จริงๆ โดยใช้เครื่องมือหรือทักษะเหล่านี้ Required Skills 🔘 SQL เพื่อดึงข้อมูลจาก Databas
Baitoey

Baitoey

ถูกใจ 814 ครั้ง

ภาพอินโฟกราฟิกแสดงหัวข้อ Data Pipeline #1 สำหรับมือใหม่ด้วย Azure Data Factory พร้อมข้อมูลบัญชี Azure ฟรี, เครดิต $200 และคำที่เกี่ยวข้อง เช่น Data Engineer และ Data Factory
ภาพหน้าจอการค้นหา Google สำหรับ 'Azure free credit' โดยเน้นผลลัพธ์แรกที่เป็นลิงก์ไปยัง 'Create Your Azure Free Account Or Pay As You Go' ของ Microsoft Azure
ภาพหน้าจอแสดงรายละเอียดเงื่อนไขของ Azure free account ที่ได้รับเครดิต $200 พร้อมคำแนะนำให้ใช้ Hotmail ในการสมัครและลบเมื่อใช้งานเสร็จเพื่อป้องกันการเรียกเก็บเงิน
Data Pipeline สำหรับมือใหม่ด้วย Azure Data Factory
Data Pipeline (หรือท่อส่งข้อมูล) คือ กระบวนการหรือระบบที่ใช้ในการรวบรวม ประมวลผล และส่งต่อข้อมูลจากแหล่งที่มาหนึ่งไปยังปลายทางที่กำหนด โดยมักจะประกอบด้วยขั้นตอนต่าง ๆ เช่น การดึงข้อมูล (Data Extraction) การแปลงข้อมูล (Data Transformation) และการโหลดข้อมูล (Data Loading) ซึ่งมักเรียกรวมกันว่า ETL (E
Pram12

Pram12

ถูกใจ 65 ครั้ง

ภาพหน้าจอแท็บเล็ตแสดงหน้า Coursera ของ Google Data Analytics Professional Certificate พร้อมข้อมูลหลักสูตรและข้อความรีวิวคอร์สเรียน Data Analytics สำหรับผู้เริ่มต้น
ภาพหน้าจอแท็บเล็ตแสดงข้อมูลเบื้องต้นของ Google Data Analytics Professional Certificate เช่น เหมาะสำหรับผู้เริ่มต้น ตารางเรียนยืดหยุ่น ค่าใช้จ่าย และการเรียนเป็นภาษาอังกฤษ
ภาพหน้าจอแท็บเล็ตแสดงรายชื่อ 8 คอร์สในชุด Google Data Analytics Professional Certificate พร้อมระบุว่าผู้ใช้เรียนไปแล้ว 4 คอร์ส
GOOGLE DATA ANALYTICS
google data analytics professional certificate by coursera สำหรับผู้เริ่มต้นอยากมาสายวิเคราะห์ข้อมูล ส่วนตัวเราเรียนไป 4 คอร์สแล้ว ชอบมากกกก นอกจากได้ความรู้แล้วยังได้ปฏิบัติจริง เปิดโลกมากๆ แถมได้ภาษาอีก เพราะเรียนเป็นภาษาอังกฤษหมดเลย ส่วนที่ชอบเพิ่มเติมคือ ทุกคอร์สจะมี glossary มาให้เราใช้
Nana

Nana

ถูกใจ 128 ครั้ง

ภาพแนะนำการดึงข้อมูลจากเว็บ (Web Scraping) ด้วย Chat4Data.AI ซึ่งเป็นเครื่องมือที่ใช้ง่าย ฟรี และไม่ต้องเขียนโค้ด พร้อมภาพประกอบขั้นตอนจากเว็บไซต์สู่ข้อมูล
ภาพอธิบายความหมายของ Web Scraping โดยแสดงแผนภาพการดึงข้อมูลจากเว็บไซต์ด้วยซอฟต์แวร์ Web Scraping เพื่อแปลงเป็นข้อมูลที่มีโครงสร้างในรูปแบบไฟล์หรือฐานข้อมูล
ภาพแสดงเครื่องมือและภาษาโปรแกรมยอดนิยมสำหรับการทำ Web Scraping เช่น Python, Beautiful Soup, Scrapy และ Selenium พร้อมคำอธิบายสั้นๆ ถึงประโยชน์ของแต่ละตัว
ดึงข้อมูลจาก Web (Web Scraping) ด้วย Chat4Data.AI
#dataanalyst #datascience #dataengineer #ย้ายสายงาน #AI
Data Dungeon

Data Dungeon

ถูกใจ 75 ครั้ง

Power BI Dashboard คืออะไร ใช้งานจริงอย่างไหร?
ผมทำคลิปวีดีโอเต็มไว้ให้แล้วสามารถเข้าไปรับชมกันได้นะครับ https://youtu.be/RbnExjTGtcY?si=uU0VyXIQegnOWHjr
Bookintelligent.com

Bookintelligent.com

ถูกใจ 287 ครั้ง

AI Data Skills ที่ทุกคนควรรู้!
ใครยังทำงานแบบไม่ data-driven บอกเลยว่าพลาด 🚨 แต่ไม่ต้องห่วง! คลิปนี้สอนใช้ AI ช่วยจัดการข้อมูลครบ — ตั้งแต่ clean 👉 วิเคราะห์ 👉 ทำกราฟสวย ๆ ง่ายเหมือนกดคีย์ลัด ✨ Prompt ที่ใช้จริง แปะให้ในคอมเมนต์แล้ว ก๊อปไปลองได้เลย 😉 #สอนใช้aiเพื่อการทํางาน #เรียนai #dataanalyst #dataskills #cha
Olyvia Ma

Olyvia Ma

ถูกใจ 1313 ครั้ง

ภาพแสดงการเปรียบเทียบเรซูเม่แบบเก่ากับแบบใหม่ โดยเรซูเม่แบบเก่ามีข้อผิดพลาด เช่น รูปแบบอ่านยาก ขาดคีย์เวิร์ด และภาษาอังกฤษไม่เหมาะสม ทำให้ไม่ถูกเรียกสัมภาษณ์ ส่วนเรซูเม่แบบใหม่มีการปรับปรุงให้ดีขึ้นเพื่อดึงดูด HR/Recruiter
เขียนเรซูเม่แบบไหน ให้ถูกใจ Recruiter/HR
💁🏻‍♀️ก่อนอื่นหอมเองเป็นคนที่พลาดในการเขียนเรซูเม่เหมือนกัน เวอร์ชันแรกๆแทบที่จะไม่โดนนัดสัมภาษณ์เลย จนลองผิดลองถูกและได้ออกมาเป็นเวอร์ชันปัจจุบันที่มีโอกาสโดนนัดสัมภาษณ์สูงกว่าเวอร์ชันเดิม ก่อนอื่นหอมได้ศึกษา reference มาจาก Youtuber channel “Alex The Analyst”, Facebook page “Data Trick By Ravy”, แ
Callme.Tonhom

Callme.Tonhom

ถูกใจ 831 ครั้ง

การใส่วันที่อัตโนมัติ
#ExcelMacTips #exceltips #MacBook
ใช้ Mac ก็เทพ EXCEL ได้

ใช้ Mac ก็เทพ EXCEL ได้

ถูกใจ 566 ครั้ง

ดูเพิ่มเติม