菜单
So you have a data project, what now?

Watch the Recording Here

The webinar is over. Thanks everyone for joining. For those who missed it, watch the recording here.

งานสัมมนาออนไลน์จบลงเป็นที่เรียบร้อยแล้ว ขอบคุณทุกคนที่เข้าร่วมงานสัมมนา สำหรับคนที่พลาดชมวันงาน สามารถรับชมวิดีโอได้ที่นี่

Thoughtworks x Sertis Webinar | June 23rd | 7:00 pm

ประเด็นที่เราจะนำมาคุยกัน:


- ประเภทของ data project และเหตุใดจึงมีความเกี่ยวข้อง

- ความท้าทายที่พบได้บ่อยเมื่อเริ่มทำ data project

- วิธีประมวลผลข้อมูลแต่ละประเภทใน projects ต่าง ๆ

- เราจะประมวลผลข้อมูลที่ไหน และเราจะเลือกตัวเลือกที่เหมาะสมได้อย่างไร

- Best practicesใน data project


Highlights include:

 

- What are the different kinds of data projects, and why are they relevant?

- What are the common challenges faced in such data projects?

- How can we process the different types of data in these projects?

- Where do we process the data, and how do we choose the right options?

- What best practices should be applied in data projects?


ในยุคที่เทคโนโลยีและระบบอินเทอร์เน็ตสามารถเข้าถึงและเข้ามามีบทบาทสำคัญมากขึ้นในชีวิตของบุคคลจำนวนมาก ย่อมส่งผลให้มีข้อมูลเกิดขึ้นมากมายในแต่ละวัน โดยหากใครสามารถเก็บข้อมูลเหล่านั้นและรู้จักวิธีที่จะนำไปใช้ได้ ย่อมทำให้คนเหล่านั้นมีความได้เปรียบทั้งในการทำธุรกิจหรือประกอบการตัดสินใจอื่น ๆ ได้อย่างแน่นอน เราจึงเริ่มเห็นบริษัทต่าง ๆ เริ่มเข้ามาสนใจและเริ่มพูดถึงเทรนด์ Big Data มากขึ้น


ในทอล์กนี้เราจึงอยากพูดถึงข้อมูลเบื้องต้นที่เราคิดว่าทุกคนควรจะรู้เกี่ยวกับขั้นตอนต่าง ๆ ที่ประกอบกันเป็น data project และปัญหาที่มักจะพบบ่อย ๆ ก่อนที่จะเริ่มทำ data project ของตัวเอง


In an era where the internet and technology become increasingly important and inseparable from our lives, it’s inevitable that there will be more and more valuable data generated every day. And if anybody knows how to capture and use that data, they will definitely have an advantage in their business and decision-making over those who don’t. That’s why more and more companies are starting to hop onto the train of Big Data. Hence, in this talk, we want to share our version of an introduction to a data project, its common challenges and how to solve them, before you start your own data project journey.


*This webinar will be conducted in Thai.

23 มิถุนายน 2021


เวลา | 19:00 น. - 20:00 น. กรุงเทพ

ภาษา | ภาษาไทย

ในทอลก์นี้ เราจะพูดคุยกันเรื่อง:

- ประเภทของ data project และเหตุใดจึงมีความเกี่ยวข้อง
- ความท้าทายที่พบได้บ่อยเมื่อเริ่มทำ data project
- วิธีประมวลผลข้อมูลแต่ละประเภทใน projects ต่าง ๆ
- เราจะประมวลผลข้อมูลที่ไหน และเราจะเลือกตัวเลือกที่เหมาะสมได้อย่างไร
- Best practicesใน data project

Meet Your Speakers

Harmony Singh, Data Engineer


ฮาโมนิ ซิงห์ จบการศึกษาระดับปริญญาโท Computer Science เอกทางด้าน cyber security and privacy ที่ University of Edinburgh และ ปริญญาตรี Computer Science ที่ University of Nottingham


ปัจจุบัน ฮาโมนิ เป็น data engineer ที่ Sertis มีประสบการณ์ทางด้านโปรเจกต์ consulting สำหรับการสร้าง data platform และยังได้รับการ certified โดย Microsoft Azure (Data Engineer) และ Google Cloud (Data Engineer, Cloud Engineer, Cloud Architect)


Harmony Singh graduated from the University of Edinburgh with an MSc in Computer Science, specialising in cyber security and privacy, and from the University of Nottingham with a BSc Hons in Computer Science.


Harmony is currently a data engineer at Sertis, where she works on consulting projects for building data platforms. She is Microsoft Azure (Data Engineer) and Google Cloud (Data Engineer, Cloud Engineer, Cloud Architect) certified.


Kamolphan Liwprasert (Fon), Senior Machine Learning Engineer


กมลพรรณ ลิ้วประเสริฐ (ฝน) จบการศึกษาระดับปริญญาตรีจากภาควิชาวิศวกรรมคอมพิวเตอร์ คณะวิศวกรรมศาสตร์ จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย และกำลังศึกษาต่อระดับปริญญาโทวิทยาการคอมพิวเตอร์ เอกทางด้าน machine learning ที่ Georgia Institute of Technology


ปัจจุบัน ฝน เป็น senior machine learning engineer ที่ Sertis ทำงานด้านการพัฒนาระบบที่ใช้ machine learning หรือ deep learning ให้พร้อมใช้งานได้จริงบน production ฝนมีประสบการณ์ทางด้าน data engineer และได้รับการ certified โดย Google Cloud


Kamolphan Liwprasert (Fon) graduated from Chulalongkorn University with a BEng in Computer Engineering. She is pursuing a master’s degree in Computer Science, specialized in machine learning, at Georgia Institute of Technology. 


Fon is currently a senior machine learning engineer at Sertis, working on making machine learning or deep learning systems ready for production. She also has a background in data engineering and has six Google Cloud certifications.

Pitchayut Chitsinpchayakun (Junior), Developer Consultant


พิชญุตม์ จิตรศิลป์ฉายากุล (จูเนียร์) เป็น full-stack engineer ที่ Thoughtworks เขาจบการศึกษาระดับปริญญาตรีจากภาควิชาวิศวกรรมคอมพิวเตอร์ คณะวิศวกรรมศาสตร์ จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย


จูเนียร์มีประสบการณ์พัฒนาซอฟท์แวร์ทั้งบนเว็บไซต์และมือถือ รวมถึงยังเคยมีประสบการณ์การทำงานในด้าน data และ machine learning อีกด้วย จูเนียร์มีความสนใจเป็นพิเศษในเรื่องของคลาวด์และระบบโครงสร้างพื้นฐาน รวมถึงงานในด้าน data engineering และ machine learning อีกด้วย


Pitchayut Chitsinpchayakun (Junior) is a full-stack engineer at Thoughtworks. He graduated from the Department of Computer Engineering, Faculty of Engineering, Chulalongkorn University.


Junior has experience in developing applications both on website and mobile platforms, and he also has some working experience in the data and machine learning field. Junior has a keen interest in cloud and infrastructure, and also data engineering and machine learning.


Pee Tankulrat, Developer Consultant


ปีย์เป็นนักพัฒนาแบบ Fullstack ผู้มีประสบการณ์ในหลายธุรกิจ เช่น หน่วยงานของรัฐ ภาคธุรกิจการเงิน วงการสาธารณสุข การแก้ปัญหาด้วยเทคโนโลยีสารสนเทศเป็นสิ่งที่ปีย์ชอบมากเพราะ งานในสายนี้สามารถช่วยคนจำนวนมากพร้อม ๆ กันได้ โดยเฉพาะการนำ Machine Learning มาประยุกต์ใช้กับความท้าทายต่าง ๆ


ปีย์ได้รับการรับรองจาก Google ในฐานะ Professional Data Engineer Microsoft ในระดับ Data Scientist Associate และ AWS ในฐานะ Professional DevOps Engineer


Pee is a Fullstack developer who has worked on various sectors such as government, financial, and healthcare. He enjoys problem solving and fixing them scalably using Technology. I’m fascinated by Machine Learning magic; and a Cloud Computing advocate. 


Pee is a holder of Google Certified Professional - Data Engineer, Microsoft Certified Azure Data Scientist Associate and AWS Certified DevOps Engineer - Professional.