หลักสูตรไอทีสอนสด ครอบคลุมเว็บ โมบายล์ ฐานข้อมูล กราฟิก และอื่น ๆ
พนักงานจำนวนมากใช้ Microsoft 365 Copilot ช่วยร่างอีเมล สรุปประชุม หรือเขียนเอกสารได้คล่องแล้ว แต่งานจริงในแต่ละวันมักเป็นงานหลายขั้นตอนที่ต้องสลับไปมาระหว่าง Outlook, Teams, ปฏิทิน และไฟล์ Office ซึ่งยังต้องทำเองทีละขั้น Copilot Cowork…
หลายองค์กรยังมีข้อมูลกระจายอยู่ในระบบ ERP ฐานข้อมูลของแอป ไฟล์ Excel และไฟล์ CSV ที่ต้องรวมกันทุกวันเพื่อทำรายงานและ Data Warehouse งานเหล่านี้มักเริ่มจากสคริปต์หรือการคัดลอกข้อมูลด้วยมือ ซึ่งพังง่าย ตรวจสอบย้อนหลังไม่ได้ และช้าลงเรื่อย ๆ เมื่อข้อมูลโตขึ้น…
ระบบงานจำนวนมากเก็บ Logic สำคัญไว้ใน SQL Server ทั้งการบันทึกคำสั่งซื้อ ตัดสต็อก คำนวณค่าคอมมิชชัน และรายงานที่แอปเรียกใช้ทุกวัน แต่ Stored Procedure ที่เขียนโดยไม่มีมาตรฐานมักไม่จัดการ Error ปล่อยให้ข้อมูลค้างครึ่งทางเมื่อเกิดปัญหา เปิดช่อง SQL Injection…
ทีมการตลาด ฝ่ายขาย และเจ้าของธุรกิจต้องผลิตสื่อจำนวนมากขึ้นทุกปี ทั้งโพสต์โซเชียล ป้ายโฆษณา สไลด์นำเสนอ วิดีโอสั้น และเอกสารแนะนำสินค้า แต่ทีมส่วนใหญ่ยังทำงานแบบเดิมคือออกแบบทีละชิ้น ปรับขนาดเอง และแก้ข้อความทีละไฟล์ Canva มีเครื่องมือ AI…
เมื่อองค์กรเริ่มใช้ Agent ใน Copilot Studio มากขึ้น Agent ตัวเดียวที่รับทุกเรื่องมักเริ่มตอบผิดขอบเขต หยิบ Knowledge ผิดแหล่ง และดูแลยากขึ้นทุกครั้งที่เพิ่มความสามารถ ทางออกคือแบ่งงานให้ Agent เฉพาะทางหลายตัวทำงานร่วมกันภายใต้ Agent หลักที่คอยประสานงาน…
งานเอกสารในองค์กรยังใช้คนคีย์ข้อมูลจำนวนมาก ทั้งใบแจ้งหนี้ ใบเสร็จ แบบฟอร์มคำขอ และอีเมลจากลูกค้าที่ต้องอ่านแล้วคัดแยกทีละฉบับ หลายทีมใช้ Power Automate และ Power Apps อยู่แล้ว แต่ยังไม่รู้ว่า AI Builder ช่วยอ่านเอกสาร ดึงข้อมูล จัดหมวดข้อความ…
แอป Power Apps ที่เริ่มจากทีมเล็ก ๆ มักทำงานได้ดีจนวันที่ผู้ใช้เพิ่มเป็นหลักร้อยและข้อมูลเพิ่มเป็นหลักหมื่นรายการ แอปเริ่มเปิดช้า ค้นหาข้อมูลไม่ครบเพราะติดข้อจำกัด Delegation สูตรเดียวกันถูกคัดลอกไปหลายหน้าจอจนแก้ยาก ผู้ใช้เห็นข้อมูลที่ไม่ควรเห็น…
Desktop Flow ที่บันทึกด้วย Recorder ทำงานได้ดีในวันแรก แต่เมื่อนำไปใช้ทุกวันกลับพังบ่อย หน้าต่างโปรแกรมเปลี่ยนชื่อ ปุ่มบนเว็บย้ายตำแหน่ง ไฟล์บางไฟล์เปิดไม่ได้ หรือ Flow ค้างอยู่กลางทางโดยไม่มีใครรู้ ยิ่งเมื่อองค์กรต้องการให้ Flow…
หลายองค์กรเริ่มใช้ Power Automate จาก Flow เล็ก ๆ ของแต่ละทีม เมื่อจำนวน Flow เพิ่มขึ้นและกลายเป็นส่วนหนึ่งของงานหลัก ปัญหาก็ตามมา Flow หยุดทำงานเมื่อผู้สร้างย้ายงาน ค่า URL และอีเมลฝังอยู่ในทุก Action ข้อมูลหลายพันรายการทำให้ Flow ช้าหรือโดนจำกัดจำนวนคำขอ…
PivotTable เป็นเครื่องมือสรุปข้อมูลที่ทรงพลังที่สุดตัวหนึ่งใน Excel แต่ผู้ใช้จำนวนมากใช้เพียงการลากฟิลด์ไปวางแล้วรวมยอด เมื่อต้องเทียบกับปีก่อน หาสัดส่วน จัดอันดับ หรือรวมข้อมูลจากหลายตาราง ก็กลับไปเขียนสูตรยาวหรือคัดลอกตัวเลขทำมือทุกเดือน…
Power Query ทำให้การเตรียมข้อมูลใน Power BI เริ่มต้นได้ง่ายด้วยการคลิก แต่เมื่อข้อมูลมาจากหลายไฟล์ที่รูปแบบไม่ตรงกัน มาจาก API หรือมีขนาดใหญ่ขึ้น Query ที่สร้างจากการคลิกอย่างเดียวมักพังเมื่อโครงสร้างไฟล์เปลี่ยน Refresh ช้าจนรอไม่ไหว หรือ Refresh บน Power BI…
รายงาน Power BI จำนวนมากเริ่มต้นได้เร็ว แต่พอข้อมูลเพิ่มขึ้นกลับเจอตัวเลขรวมไม่ตรง Slicer กรองไม่ได้ Measure ซ้ำกันหลายสิบตัว และไฟล์ใหญ่จน Refresh ช้า ต้นเหตุส่วนใหญ่ไม่ได้อยู่ที่สูตร DAX แต่อยู่ที่ Data Model ที่ออกแบบโดยไม่ได้คิดเรื่อง Grain, Relationship…
ทีมคอนเทนต์และสื่อดิจิทัลวันนี้มีข้อมูลไหลเข้ามาจากหลายแพลตฟอร์มพร้อมกัน ทั้ง Facebook, Instagram, YouTube, TikTok, LINE และเว็บไซต์ของตัวเอง แต่ละแพลตฟอร์ม export ไฟล์ออกมาคนละรูปแบบ และนับตัวชี้วัดไม่เหมือนกัน เวลาส่วนใหญ่จึงหมดไปกับการรวบรวมและจัดรูปข้อมูล…
องค์กรจำนวนมากยังทำงานหลายอย่างด้วย Excel กระดาษ หรืออีเมล เช่น การเบิกพัสดุ การขออนุมัติ หรือการบันทึกงานประจำวัน และอยากให้พนักงานภายในสร้างระบบเล็ก ๆ ใช้เองได้ แต่ผู้เริ่มต้นมักไม่รู้ว่าจะเริ่มจากตรงไหน…
Ubuntu 26.04 LTS (Resolute Raccoon) เปลี่ยนแปลงในระดับรากฐานมากที่สุดรอบหนึ่ง มาพร้อม Linux kernel 7.0 และ systemd 259 ใช้ sudo-rs เป็น sudo หลัก ใช้ rust-coreutils เป็น Core Utilities ใช้ Chrony แทน systemd-timesyncd ใช้ OpenSSH 10.2 ที่รองรับ Post-Quantum…
หลายองค์กรยังทำรายงานผู้บริหารด้วยการดึงข้อมูลจากระบบ ERP บน Oracle มาวางใน Excel แล้วทำความสะอาด เขียนสูตร สรุปผล ทำกราฟ และส่งอีเมลด้วยมือทุกสัปดาห์ เมื่อข้อมูลมีหลายตาราง แต่ละตารางมีหลายสิบฟิลด์และมีขนาดหลักล้านแถว งานจึงช้า ตัวเลขตกหล่นง่าย…
องค์กรส่วนใหญ่มีระบบ CI/CD ใช้งานอยู่แล้ว แต่มักเป็น Pipeline ที่แต่ละทีมเขียนกันเอง ไม่มีมาตรฐานกลาง ไม่มีเกณฑ์คุณภาพโค้ดที่ชัดเจน การสแกนความปลอดภัยทำบ้างไม่ทำบ้าง และการ Deploy ขึ้น Production ยังพึ่งคนเพียงไม่กี่คน หลายองค์กรยังใช้ทั้ง GitLab CI/CD และ…
นักพัฒนาเกือบทุกทีมใช้ ChatGPT ช่วยเขียนโค้ด อธิบายโค้ดเดิม และค้นหาสาเหตุของปัญหา แต่ผลลัพธ์ยังไม่สม่ำเสมอ บางครั้งได้โค้ดที่ดูถูกต้องแต่ใช้งานจริงไม่ได้ ขณะเดียวกันองค์กรก็ต้องการนำความสามารถของ LLM ไปใส่ในระบบของตนเอง ซึ่งต้องการ Prompt ที่ควบคุมได้…
Container เป็นรูปแบบมาตรฐานของการส่งมอบซอฟต์แวร์ ตั้งแต่เครื่องของนักพัฒนา CI/CD Pipeline ไปจนถึง Kubernetes บน Production แต่หลายทีมยังใช้ Docker แค่ระดับรันได้ Image จึงใหญ่ Build ช้า มีช่องโหว่ติดมากับ Base Image รัน Container ด้วยสิทธิ์ root…
ทีมพัฒนาถูกคาดหวังให้ส่งมอบซอฟต์แวร์ได้เร็วและบ่อยขึ้น นักพัฒนา Full Stack จึงไม่ได้รับผิดชอบเพียงการเขียนโค้ด แต่ต้องเข้าใจว่าโค้ดของตนถูก Build, Test และนำขึ้น Kubernetes อย่างไร ปัญหาที่พบบ่อยคือรันบนเครื่องได้แต่ขึ้นระบบไม่ได้ Pipeline ช้าและเปราะบาง…
องค์กรจำนวนมากต้องการนักพัฒนาที่ส่งมอบฟีเจอร์ได้ครบวงจร ตั้งแต่หน้าจอผู้ใช้ API ฐานข้อมูล จนถึงการนำระบบขึ้นใช้งานจริง แต่นักพัฒนาส่วนใหญ่ถนัดเพียงฝั่งเดียว เมื่อต้องทำงานข้ามฝั่งก็มักเจอปัญหาโครงสร้างโปรเจกต์ไม่เป็นระบบ ชนิดข้อมูลระหว่าง Frontend กับ Backend…
ช่องโหว่จำนวนมากเกิดขึ้นตั้งแต่ขั้นตอนการพัฒนา ไม่ว่าจะเป็นการตรวจสอบ Input ที่ไม่รัดกุม การฝัง Secret ไว้ในโค้ด การให้สิทธิ์เกินจำเป็น หรือการใช้ Library ที่มีช่องโหว่ ขณะเดียวกันภัยคุกคามที่เกี่ยวข้องกับ AI เช่น Prompt Injection…
นักพัฒนาซอฟต์แวร์ทุกวันนี้ไม่ได้รับผิดชอบเพียงการเขียนโค้ด แต่ต้องเข้าใจว่าระบบของตนทำงานบนคลาวด์อย่างไร ตั้งแต่การเลือก Service Model การออกแบบเครือข่ายและ Storage การ Deploy ด้วยโค้ด ไปจนถึงความปลอดภัย ค่าใช้จ่าย และการแก้ปัญหาเมื่อระบบล่ม…
ทุกวันนี้ทีมพัฒนาส่งมอบซอฟต์แวร์ได้เร็วขึ้นมาก ทั้งจากเครื่องมือสมัยใหม่และ AI ที่ช่วยเขียนโค้ด แต่ความเร็วมาพร้อมความเสี่ยง โค้ดอาจมีข้อผิดพลาดซ่อนอยู่ การแก้ส่วนหนึ่งทำให้อีกส่วนพังโดยไม่รู้ตัว และชุดทดสอบที่เขียนตามหลังมักไม่ครอบคลุมพฤติกรรมสำคัญ…
