ໂທ. 02-570-8449 ມືຖື 088-807-9770 ຊຳລະເງິນ
ຈ–ສ 9:00–17:00 ໂມງ @itgenius
ສະຖາບັນໄອທີຈີເນຍສ໌IT Genius Institute
ສະຖາບັນໄອທີຈີເນຍສ໌IT Genius Institute
ຫຼັກສູດເວີກຊັອບຕາຕະລາງຝຶກອົບຮົມ
ສຳລັບອົງກອນ
ຝຶກອົບຮົມພາຍໃນອົງກອນ (In-house)AI Transformationຝຶກອົບຮົມໜ່ວຍງານລັດບໍລິການພັດທະນາລະບົບເຊົ່າຫ້ອງຝຶກອົບຮົມ
ບົດຄວາມ
ກ່ຽວກັບພວກເຮົາ
ຮູ້ຈັກສະຖາບັນໄອທີຈີເນຍສ໌ວິທະຍາກອນຜົນງານລູກຄ້າຂອງພວກເຮົາຊ່ອງທາງຊຳລະເງິນ
ຕິດຕໍ່ພວກເຮົາຄອສອອນລາຍ
ຮູບແບບສີ
ພາສາ
THENLA
ສອບຖາມຫຼັກສູດເລືອກຊ່ອງທາງທີ່ສະດວກ ທີມງານຕອບເອງທຸກຊ່ອງທາງ
LINE @itgeniusຕອບໄວທີ່ສຸດ · ຈ–ສ 9:00–17:00 ໂມງ
ໂທລະສັບ
02-570-8449ຫ້ອງການ088-807-9770ມືຖື
ອີເມວ ແລະ ໂຊຊຽວ
contact@itgenius.co.thສຳລັບໃບສະເໜີລາຄາ ແລະ ເອກະສານFacebookitgeniusonlineYouTubeitgeniusengຂໍຄຳປຶກສາຈັດຝຶກອົບຮົມໃຫ້ທີມ
ໜ້າຫຼັກ / ຫຼັກສູດ / ຖານຂໍ້ມູນ / ລາຍລະອຽດ
ຖານຂໍ້ມູນ · DBC-48

SQL for Data Analytics with BigQuery

หลักสูตร SQL for Data Analytics with BigQuery เป็นการอบรมการเขียน SQL วิเคราะห์ข้อมูลธุรกิจบน Google BigQuery ตั้งแต่ SELECT และ JOIN จนถึง Window Function และการวิเคราะห์ Cohort และ Funnel อย่างประหยัดค่าใช้จ่าย เหมาะกับนักวิเคราะห์ข้อมูล ฝ่ายการตลาด และผู้ใช้ Excel ที่ข้อมูลเริ่มใหญ่

ອັບເດດລ່າສຸດ
SQL for Data Analytics with BigQuery
ລາຄາເລີ່ມຕົ້ນ 6,210 ບາດ / ທ່ານ 6,900 −10% ຍັງບໍ່ລວມ VAT 7% · ມີລາຄາໝູ່ຄະນະ
ຂໍໃບສະເໜີລາຄາຝຶກອົບຮົມອົງກອນ ລົງຊື່ຈອງໄວ້
PDFດາວໂຫຼດ Course Outline
  • ໄລຍະເວລາ12 ຊົ່ວໂມງ · 2 ມື້
  • ຮູບແບບຢູ່ສະຖາບັນ / ອອນລາຍສົດ
  • ຮອບຕໍ່ໄປເປີດຕາມຄຳຂໍ
  • ລະດັບເລີ່ມຕົ້ນ

ພາບລວມຫຼັກສູດ

ข้อมูลยอดขาย ลูกค้า และพฤติกรรมการใช้งานขององค์กรจำนวนมากถูกเก็บไว้ในคลังข้อมูลบนคลาวด์อย่าง Google BigQuery แต่คนที่ต้องใช้ตัวเลขเหล่านี้ตัดสินใจกลับต้องรอให้ทีมข้อมูลดึงให้ทุกครั้ง หรือดาวน์โหลดมาทำใน Excel จนเครื่องค้าง ทักษะ SQL จึงเป็นทักษะพื้นฐานของนักวิเคราะห์ยุคนี้ เพราะช่วยให้ตอบคำถามทางธุรกิจได้เองจากข้อมูลจริงทั้งชุด รวดเร็ว และตรวจสอบย้อนกลับได้

หลักสูตรนี้เริ่มจากการใช้ BigQuery Sandbox ที่ใช้ได้ฟรี เขียน SQL ตั้งแต่ SELECT, WHERE และ ORDER BY ไปจนถึงการสรุปข้อมูลด้วย GROUP BY และ HAVING เชื่อมตารางด้วย JOIN จัดการวันที่และข้อความ แบ่งกลุ่มด้วย CASE และแตก Query ยาวให้อ่านง่ายด้วย CTE จากนั้นเจาะงานวิเคราะห์ด้วย Window Function สำหรับจัดอันดับ ยอดสะสม และเทียบช่วงเวลา วิเคราะห์ Cohort, Retention และ Funnel เขียน Query ให้ประหยัดค่าใช้จ่าย บันทึกเป็น View เพื่อต่อกับ Data Studio และใช้ Gemini ใน BigQuery ช่วยร่าง SQL อย่างปลอดภัย ก่อนปิดท้ายด้วยโปรเจกต์วิเคราะห์ธุรกิจ (อบรม 2 วัน วันละ 6 ชั่วโมง รวม 12 ชั่วโมง ระดับ Beginner - Inter)

ສິ່ງທີ່ທ່ານຈະໄດ້ຮັບ

  • ใช้งาน BigQuery Console และ Sandbox สำรวจ Dataset และตารางได้
  • เขียน SQL ดึง กรอง เรียง และสรุปข้อมูลด้วย GROUP BY และ HAVING ได้ถูกต้อง
  • เชื่อมหลายตารางด้วย JOIN โดยไม่ทำให้ตัวเลขซ้ำหรือหาย
  • จัดการวันที่ ข้อความ และค่าว่าง และแบ่งกลุ่มข้อมูลด้วย CASE
  • เขียน Query ที่อ่านง่ายด้วย CTE และ Subquery
  • ใช้ Window Function จัดอันดับ คำนวณยอดสะสม และเทียบช่วงเวลา
  • วิเคราะห์ Cohort, Retention และ Funnel ด้วย SQL
  • เขียน Query ที่ประหยัดค่าใช้จ่าย และส่งต่อผลลัพธ์ไปยัง Data Studio

ຫຼັກສູດນີ້ເໝາະສຳລັບ

  • Data Analyst และ Business Analyst ที่ต้องการดึงและวิเคราะห์ข้อมูลได้เอง
  • ฝ่ายการตลาด ฝ่ายขาย และฝ่ายผลิตภัณฑ์ที่ต้องติดตามตัวเลขจากข้อมูลจำนวนมาก
  • ผู้ใช้ Excel ขั้นสูงที่เจอข้อจำกัดเมื่อข้อมูลมีขนาดใหญ่
  • องค์กรที่เก็บข้อมูลไว้ใน Google BigQuery หรือกำลังจะย้ายขึ้นคลาวด์
  • ผู้ที่ต้องการเริ่มต้นสายงานวิเคราะห์ข้อมูลด้วย SQL

ພື້ນຖານຂອງຜູ້ເຂົ້າຝຶກອົບຮົມ

  • ใช้งาน Excel หรือ Google Sheets ได้ดี เช่น กรองข้อมูล ใช้สูตร และ Pivot Table
  • เข้าใจตัวเลขทางธุรกิจเบื้องต้น เช่น ยอดขาย จำนวนลูกค้า และอัตราส่วน
  • ไม่จำเป็นต้องมีพื้นฐาน SQL หรือเขียนโปรแกรมมาก่อน
  • มีบัญชี Google สำหรับเปิดใช้ BigQuery Sandbox

ຫົວຂໍ້ການຝຶກອົບຮົມ

รายละเอียดหลักสูตร

อบรม 2 วัน วันละ 6 ชั่วโมง รวม 12 ชั่วโมง (09:00-16:00 น.) รูปแบบบรรยายพร้อม Lab บนชุดข้อมูลร้านค้าออนไลน์จำลองและ Public Dataset ของ BigQuery ระดับ Beginner ถึง Intermediate ไม่ต้องมีพื้นฐาน SQL มาก่อน Lab ทั้งหมดทำบน BigQuery Sandbox ที่ใช้ได้ฟรีภายใต้ขีดจำกัดของ Google โดยไม่ต้องผูกบัตรเครดิต ส่วน Gemini ใน BigQuery ขึ้นกับการตั้งค่าโปรเจกต์ขององค์กร หลักสูตรเน้นการเขียน SQL เพื่อวิเคราะห์ข้อมูล ไม่ครอบคลุมงานออกแบบ Data Pipeline หรือดูแลระบบคลังข้อมูล ผู้เรียนจะได้ Lab Guide ไฟล์ SQL เฉลยครบทุก Lab และชุด Query ต้นแบบสำหรับ Cohort, Retention และ Funnel กลับไปใช้งานต่อ

Day 1 พื้นฐาน SQL สำหรับงานวิเคราะห์

Section 1: Lab: เริ่มต้นกับ BigQuery

  • BigQuery คืออะไร และต่างจากการวิเคราะห์ข้อมูลใน Excel อย่างไร

  • เปิดใช้ BigQuery Sandbox และรู้จัก Project, Dataset และ Table

  • สำรวจ Schema, Preview และ Public Dataset จากหน้า Console

  • Lab: รัน Query แรกและดูปริมาณข้อมูลที่ Query จะสแกนก่อนกด Run

Section 2: Lab: ดึง กรอง และเรียงข้อมูล

  • SELECT, Alias, DISTINCT และ LIMIT

  • กรองด้วย WHERE: เปรียบเทียบ AND, OR, IN, BETWEEN และ LIKE

  • เรียงผลลัพธ์ด้วย ORDER BY และจัดการค่า NULL

  • ชนิดข้อมูลใน BigQuery และการแปลงชนิดอย่างปลอดภัยด้วย SAFE_CAST

Section 3: สรุปข้อมูลด้วย Aggregate และ GROUP BY

  • COUNT, SUM, AVG, MIN, MAX และ COUNT DISTINCT

  • GROUP BY หลายคอลัมน์ และกรองผลสรุปด้วย HAVING

  • ความต่างของ WHERE กับ HAVING และลำดับการทำงานของ Query

  • Lab: สรุปยอดขาย จำนวนออร์เดอร์ และยอดเฉลี่ยต่อบิลตามเดือนและหมวดสินค้า

Section 4: Lab: เชื่อมตารางด้วย JOIN

  • INNER, LEFT และ FULL OUTER JOIN ใช้เมื่อไร

  • ปัญหาแถวซ้ำจาก JOIN ที่ทำให้ยอดรวมเกินจริง และวิธีตรวจสอบ

  • ข้อมูลแบบ Nested และ Repeated ใน BigQuery และการใช้ UNNEST

  • Lab: รวมออร์เดอร์ ลูกค้า และสินค้าเพื่อหายอดขายตามกลุ่มลูกค้า

Section 5: CASE วันที่ และข้อความ

  • แบ่งกลุ่มข้อมูลด้วย CASE WHEN และนับแบบมีเงื่อนไข

  • DATE_TRUNC, EXTRACT, DATE_DIFF และ Time Zone ของประเทศไทย

  • ฟังก์ชันข้อความและ REGEXP สำหรับทำความสะอาดข้อมูล

  • จัดการค่าว่างด้วย IFNULL และ COALESCE และหารอย่างปลอดภัยด้วย SAFE_DIVIDE

  • Lab: แบ่งลูกค้าตามยอดซื้อและสรุปยอดขายรายสัปดาห์

Section 6: Lab: CTE และ Subquery

  • Subquery ใน WHERE และ FROM

  • แตก Query ยาวเป็นขั้นตอนด้วย WITH (CTE) ให้อ่านและตรวจง่าย

  • เทคนิคตรวจผลทีละขั้นก่อนต่อ Query ขั้นถัดไป

  • Lab: หาสินค้าขายดี 10 อันดับแรกของแต่ละหมวดที่ยอดขายสูงกว่าค่าเฉลี่ย

Day 2 SQL เชิงวิเคราะห์และการใช้งานจริง

Section 7: Window Function: จัดอันดับข้อมูล

  • แนวคิด OVER, PARTITION BY และ ORDER BY

  • ROW_NUMBER, RANK และ DENSE_RANK ต่างกันอย่างไร

  • กรองผลจาก Window Function ด้วย QUALIFY

  • Lab: หาออร์เดอร์แรกของลูกค้าแต่ละคน และสินค้าขายดีอันดับต้นของแต่ละสาขา

Section 8: Lab: ยอดสะสมและเทียบช่วงเวลา

  • ยอดสะสม (Running Total) และค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ด้วย Window Frame

  • LAG และ LEAD สำหรับเทียบเดือนก่อนหน้าและปีก่อน

  • สัดส่วนต่อยอดรวม (Share of Total) และอัตราการเติบโต

  • Lab: รายงานยอดขายรายเดือนพร้อม MoM และ YoY

Section 9: Lab: Cohort, Retention และ Funnel

  • จัดกลุ่มลูกค้าตามเดือนที่ซื้อครั้งแรกเพื่อทำ Cohort

  • คำนวณ Retention รายเดือนและจัดเป็นตาราง Cohort

  • Funnel จากข้อมูล Event: เข้าชม ใส่ตะกร้า และชำระเงิน

  • อ่านผลเพื่อหาจุดที่ลูกค้าหลุด และข้อควรระวังในการตีความ

Section 10: เขียน Query ให้ประหยัดค่าใช้จ่าย

  • BigQuery คิดค่าใช้จ่ายอย่างไร และทำไมปริมาณข้อมูลที่สแกนจึงสำคัญ

  • หลีกเลี่ยง SELECT * และเลือกเฉพาะคอลัมน์ที่ใช้

  • Partitioned และ Clustered Table และการกรองให้ตรง Partition

  • Query Cache, Dry Run และการจำกัด Maximum Bytes Billed

  • Lab: เทียบปริมาณข้อมูลที่สแกนก่อนและหลังปรับ Query

Section 11: บันทึกผล ส่งต่อ และใช้ Gemini ช่วยเขียน SQL

  • บันทึก Query, สร้าง View และตั้ง Scheduled Query

  • ส่งผลลัพธ์ไป Google Sheets และเชื่อมต่อกับ Data Studio

  • ใช้ Gemini ใน BigQuery ร่างและอธิบาย SQL จากภาษาธรรมชาติ

  • ตรวจ SQL ที่ AI เขียน: ตรรกะ ตัวเลข และค่าใช้จ่ายก่อนใช้จริง

Section 12: Workshop: Capstone วิเคราะห์ธุรกิจ

  • รับโจทย์ธุรกิจจากผู้บริหารสมมุติ และแปลงเป็นคำถามที่ตอบด้วย SQL

  • เขียน Query วิเคราะห์ยอดขาย ลูกค้า และ Retention ด้วยเทคนิคที่เรียนมา

  • บันทึกเป็น View แล้วต่อ Data Studio เพื่อสรุปผลเป็นภาพ

  • นำเสนอข้อค้นพบ รีวิว SQL ร่วมกัน และสรุป Checklist การเขียน Query

ຮອບຝຶກອົບຮົມ ແລະ ຮູບແບບການຝຶກອົບຮົມ

ສຳລັບບຸກຄົນ — ຮອບຝຶກອົບຮົມທົ່ວໄປ

ຂະນະນີ້ຍັງບໍ່ມີຮອບຝຶກອົບຮົມເປີດຮັບສະໝັກ ລົງຊື່ຈອງໄວ້ໄດ້ເລີຍ ທີມງານຈະຕິດຕໍ່ກັບເປັນກຸ່ມທຳອິດເມື່ອເປີດຮອບຕໍ່ໄປ ຫຼື ສອບຖາມທາງ LINE ຫຼື ໂທ 02-570-8449 ຫຼື 088-807-9770

ລົງຊື່ຈອງໄວ້ ສອບຖາມຮອບຝຶກອົບຮົມ

ສຳລັບອົງກອນ — In-house / Private Training

  • ປັບເນື້ອໃນໃຫ້ກົງກັບເຄື່ອງມື ແລະ ວຽກຈິງຂອງທີມ
  • ເລືອກວັນເອງ ຝຶກອົບຮົມທີ່ບໍລິສັດ ຫຼື ອອນລາຍສົດ
  • ອອກໃບສະເໜີລາຄາໃນນາມນິຕິບຸກຄົນໃຫ້ຝ່າຍຈັດຊື້
ຂໍໃບສະເໜີລາຄາຝຶກອົບຮົມອົງກອນ

ວິທະຍາກອນຜູ້ສອນ

ຄຳຖາມທີ່ພົບເລື້ອຍ

Window Function ใน SQL คืออะไร ใช้ทำอะไร

Window Function คำนวณค่าข้ามหลายแถวโดยไม่ยุบแถวเหมือน GROUP BY เขียนด้วย OVER โดยใช้ PARTITION BY แบ่งกลุ่ม และ ORDER BY เรียงลำดับ ใช้ทำงานอย่างจัดอันดับด้วย ROW_NUMBER หรือ RANK คำนวณยอดสะสม หรือเทียบกับเดือนก่อนด้วย LAG ใน BigQuery ยังกรองผลจาก Window Function ได้ด้วย QUALIFY

ทำ Cohort Analysis ด้วย SQL มีขั้นตอนอย่างไร

เริ่มจากหาเดือนที่ลูกค้าแต่ละคนซื้อครั้งแรกเป็นเดือน Cohort จากนั้นนำไป JOIN กับรายการซื้อทั้งหมด แล้วคำนวณว่าแต่ละรายการห่างจากเดือนแรกกี่เดือนด้วย DATE_DIFF สุดท้าย GROUP BY ตามเดือน Cohort และจำนวนเดือนที่ห่าง นับลูกค้าแบบไม่ซ้ำ แล้วหารด้วยจำนวนลูกค้าตั้งต้นของ Cohort เพื่อได้ Retention รายเดือน

เขียน Query ใน BigQuery ให้ประหยัดค่าใช้จ่ายอย่างไร

BigQuery แบบ On-demand คิดค่าใช้จ่ายตามปริมาณข้อมูลที่ Query สแกน จึงควรเลือกเฉพาะคอลัมน์ที่ใช้แทน SELECT * กรองให้ตรง Partition ของตารางที่แบ่ง Partition ไว้ และดูปริมาณข้อมูลที่จะสแกนก่อนกด Run หรือใช้ Dry Run นอกจากนี้ควรตั้ง Maximum Bytes Billed เพื่อกัน Query ที่สแกนเกินกำหนด ส่วน LIMIT ไม่ได้ลดปริมาณข้อมูลที่สแกน

หลักสูตร SQL for Data Analytics with BigQuery เหมาะกับใคร ต้องมีพื้นฐานอะไรมาก่อน

เหมาะกับ Data Analyst และ Business Analyst ที่อยากดึงข้อมูลได้เอง ฝ่ายการตลาด ขาย และผลิตภัณฑ์ที่ติดตามตัวเลขจากข้อมูลจำนวนมาก และผู้ใช้ Excel ขั้นสูงที่เจอข้อจำกัดเมื่อข้อมูลใหญ่ ไม่จำเป็นต้องมีพื้นฐาน SQL มาก่อน แต่ควรใช้ Excel หรือ Google Sheets ได้ดี เช่น กรองข้อมูล ใช้สูตร และ Pivot Table และมีบัญชี Google สำหรับเปิด BigQuery Sandbox

เรียนจบหลักสูตร SQL for Data Analytics with BigQuery แล้วทำอะไรได้บ้าง

เขียน SQL ดึง กรอง และสรุปข้อมูล เชื่อมหลายตารางโดยไม่ทำให้ตัวเลขซ้ำ ใช้ CTE ทำ Query ยาวให้อ่านง่าย ใช้ Window Function จัดอันดับและเทียบ MoM กับ YoY วิเคราะห์ Cohort, Retention และ Funnel และเขียน Query ที่ประหยัดค่าใช้จ่ายก่อนส่งต่อผลไป Data Studio ผู้ผ่านการอบรมได้รับใบประกาศนียบัตร (Certificate of Completion) ที่มีเลขที่ของตัวเองและตรวจสอบออนไลน์ได้

จัดอบรมหลักสูตร SQL for Data Analytics with BigQuery ให้ทีมในองค์กรได้ไหม

ได้ หลักสูตรนี้จัดเป็นการอบรมแบบ In-house ให้ทีมในองค์กรได้ และปรับตัวอย่างให้ตรงกับงานของทีม เช่น ฝึกเขียน Query กับโจทย์วิเคราะห์ที่ทีมต้องตอบเป็นประจำ ขอใบเสนอราคาได้จากหน้านี้ หรือติดต่อทาง LINE @itgenius โทร 02-570-8449

ບົດຄວາມທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ

ບົດຄວາມເຜີຍແຜ່ເປັນພາສາໄທ.