คู่มือ Data Engineering

• รีโปที่รวบรวมทรัพยากรทุกอย่างสำหรับการเป็น Data Engineer
  • รวมโปรเจกต์/บทสัมภาษณ์/หนังสือ/ชุมชน/จดหมายข่าว
• ถ้าเพิ่งเริ่มต้น ให้เริ่มจากการอ่าน เส้นทางเข้าสู่ Data Engineering ปี 2024
• หนังสือสำคัญที่ควรอ่าน 3 เล่ม และหนังสือหลักอีก 25 เล่ม
  • วิศวกรรมข้อมูลที่แข็งแกร่ง
  • ออกแบบแอปพลิเคชันที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล
  • การออกแบบระบบแมชชีนเลิร์นนิง
• ชุมชนที่ควรเข้าร่วม 5 แห่ง และชุมชนหลักอื่น ๆ อีกราว 10 แห่ง
  • [DE] DataExpert.io Community Discord
  • [DE] Data Talks Club Slack
  • [DE] Data Engineer Things Community
  • [ML] AdalFlow Discord
  • [ML] Chip Huyen MLOps Discord
• บริษัทเทคโนโลยีและบล็อกที่เกี่ยวข้องกับ Data Engineering
  • จัดหมวดหมู่บริษัทตามประเภท: Orchestration, Data Lake/Cloud, Warehouse, Data Quality, การศึกษา, Analytics/Visualization, Data Integration, Modern OLAP, การประยุกต์ใช้ LLM, ข้อมูลเรียลไทม์
  • บล็อก: Netflix , Uber , Databricks , Airbnb , Amazon AWS Blog , Microsoft Data Architecture Blogs , Microsoft Fabric Blog , Oracle , Meta , Onehouse
• เอกสารไวต์เปเปอร์ด้าน Data Engineering
  • A Five-Layered Business Intelligence Architecture
  • Lakehouse:A New Generation of Open Platforms that Unify Data Warehousing and Advanced Analytics
  • Big Data Quality: A Data Quality Profiling Model
  • The Data Lakehouse: Data Warehousing and More
  • Spark: Cluster Computing with Working Sets
  • The Google File System
  • Building a Universal Data Lakehouse
  • XTable in Action: Seamless Interoperability in Data Lakes
  • MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters
• บัญชีโซเชียลและพอดแคสต์สำคัญ
• จดหมายข่าวที่ควรติดตาม 4 ฉบับ และจดหมายข่าวอื่น ๆ อีกมากกว่า 20 ฉบับ
  • DataEngineer.io Newsletter
  • Joe Reis
  • Start Data Engineering
  • Data Engineering Weekly
• คอร์สการเรียนรู้หลากหลายประเภท