เครื่องมือและแอปพลิเคชัน Big Data ที่ดีที่สุดในปี 2023

คำว่า "ข้อมูลขนาดใหญ่" ได้รับความนิยมมาระยะหนึ่งแล้วในภาคการศึกษา การธนาคาร อุตสาหกรรม ฯลฯ ตอนนี้พวกเขาเข้ามาเกี่ยวข้องในทุกด้านของชีวิต มูลค่าของ Big Data และแอปพลิเคชันเพิ่มขึ้นทุกวัน ปัจจุบัน องค์กรต่างๆ กำลังค้นหาวิธีที่จะก้าวล้ำหน้าอยู่เสมอโดยใช้ข้อมูลดังกล่าว โพสต์นี้จะกล่าวถึงรายละเอียดเกี่ยวกับแนวโน้มล่าสุดและแอปพลิเคชันข้อมูลขนาดใหญ่ในปี 2023

ข้อมูลขนาดใหญ่คืออะไร?

ข้อมูลจำนวนมากถูกสร้างขึ้นทุกปี เมื่อข้อมูลนี้ถูกรวบรวมในปริมาณมาก มันจะสร้างเป็นข้อมูลขนาดใหญ่ มันขยายตัวตามเวลาและไม่คงที่ โซเชียลมีเดียเป็นหนึ่งในตัวอย่างที่ดีที่สุดของ Big Data มันสร้างข้อมูลที่หลากหลายทุกวัน มนุษย์ทุกคนสามารถสร้างข้อมูลได้ ข้อมูลนี้ถูกจัดเก็บไว้ในอุปกรณ์และพื้นที่ที่เรียกว่าคลาวด์ ทันทีที่เราเชื่อมต่อกับบุคคล อุปกรณ์ หรือเทคโนโลยีอื่น และทำกิจกรรมบางอย่าง เราจะกลายเป็นแหล่งข้อมูล

เรียนรู้หลักสูตรการพัฒนาซอฟต์แวร์ออนไลน์จากมหาวิทยาลัยชั้นนำของโลก รับโปรแกรม PG สำหรับผู้บริหาร โปรแกรมประกาศนียบัตรขั้นสูง หรือโปรแกรมปริญญาโทเพื่อติดตามความก้าวหน้าในอาชีพของคุณอย่างรวดเร็ว

ประเภท

Big Data สามารถแบ่งออกเป็น:

1. มีโครงสร้าง

โครงสร้างข้อมูลขนาดใหญ่มีความยาวและรูปแบบเฉพาะ พวกเราส่วนใหญ่จัดการกับข้อมูลที่มีโครงสร้าง มันถูกจัดเก็บอย่างถาวรและเรียกค้นในรูปแบบคงที่ ข้อมูลประเภทนี้ถูกจัดการโดยเครื่องจักรและใช้งานโดยองค์กรในรูปแบบของ excel-sheets

2. ไม่มีโครงสร้าง

ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างเฉพาะเรียกว่าข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง ข้อมูลประเภทนี้มีอยู่เกือบทุกที่ สามารถสร้างได้ทั้งคนและเครื่องจักร ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างได้รับการวิเคราะห์ และข้อมูลที่มีโครงสร้างถูกสร้างขึ้นจากข้อมูลนั้น สิ่งนี้ไม่ได้จัดเก็บไว้ในแผ่นงาน excel เช่นข้อมูลที่มีโครงสร้าง

3. กึ่งโครงสร้าง

ประกอบด้วยข้อมูลทั้งสองประเภทข้างต้น ไม่มีรูปแบบเฉพาะ ข้อมูลที่ป้อนจะถูกจัดเรียงตามลำดับชั้น มีความเป็นไปได้ที่รายการภายในกลุ่มอาจมีลักษณะแตกต่างกัน ข้อมูลกึ่งโครงสร้างไม่สามารถจัดเก็บไว้ในแผ่นงาน Excel ได้เหมือนกับข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง

ทักษะการพัฒนาซอฟต์แวร์ตามความต้องการ

ตรวจสอบการรับรองขั้นสูงของ upGrad ใน DevOps

ลักษณะเฉพาะ

มีลักษณะดังต่อไปนี้

1. ปริมาณ

ข้อมูลจะกลายเป็นข้อมูลขนาดใหญ่ก็ต่อเมื่อมีปริมาณมหาศาลเท่านั้น ดังนั้นลักษณะที่กำหนดว่าข้อมูลใดเป็น Big Data คือปริมาณ ดังนั้นจึงเป็นหนึ่งในคุณสมบัติที่สำคัญของ Big Data

2. ความหลากหลาย

ความหลากหลายเป็นคุณสมบัติที่เห็นได้ชัดจากประเภทของข้อมูลขนาดใหญ่เอง ควรมีข้อมูลที่มีโครงสร้าง ไม่มีโครงสร้าง และกึ่งโครงสร้าง ปัจจุบันข้อมูลมีอยู่ในรูปแบบและรูปแบบที่หลากหลาย

3. ความเร็ว

ควรสร้างข้อมูลอย่างรวดเร็วเพื่อตอบสนองความต้องการของผู้ใช้ ความเร็วที่ข้อมูลถูกสร้างขึ้นจะเป็นตัวกำหนดว่าเป็น Big Data หรือไม่

4. ความจริง

ความจริงเกี่ยวข้องกับความน่าเชื่อถือของข้อมูล คุณลักษณะนี้มีความสำคัญเนื่องจากกำหนดว่าข้อมูลสามารถใช้สำหรับข้อกำหนดต่างๆ ได้หรือไม่

การทำงานของข้อมูลขนาดใหญ่

Big Data ให้ข้อมูลมากมายในหัวข้อใดก็ได้ในทันที ข้อมูลนี้ช่วยให้คุณตัดสินใจได้อย่างเหมาะสม วิธีการที่เป็นระบบและมีโครงสร้างที่ดีเป็นสิ่งสำคัญในการจัดการกับข้อมูลจำนวนมหาศาลนี้ ขั้นตอนแรกในการจัดการข้อมูลจำนวนมหาศาลคือการจัดเรียงข้อมูลที่เกี่ยวข้อง ข้อมูลนี้ถูกรวมและจัดเก็บแล้ว ผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูลสามารถจัดเก็บไว้ในระบบคลาวด์หรือระบบใดก็ได้ และคุณมีตัวเลือกในการเลือกแบบฟอร์มที่จะเก็บข้อมูล ข้อมูลที่เก็บไว้จะถูกวิเคราะห์และใช้เพื่อวัตถุประสงค์ต่างๆ ผลลัพธ์ที่คำนวณได้ดังกล่าวสามารถนำไปใช้ในการวิจัย หาความรู้เกี่ยวกับความชอบของลูกค้า การตัดสินใจทางธุรกิจ เป็นต้น

ความสำคัญของข้อมูลขนาดใหญ่

อุตสาหกรรมและบริษัทต่างๆ ใช้ข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อรู้จักลูกค้า ความชอบของพวกเขา เพื่อตัดสินใจและเพิ่มอัตรากำไร บริษัทที่ใช้เทคนิคเหล่านี้มักจะนำหน้าในตลาด พวกเขามีข้อได้เปรียบที่เหนือกว่าบริษัทอื่นๆ สิ่งนี้จะบรรลุได้ก็ต่อเมื่อมีการใช้ข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ ข้อมูลที่รวบรวมโดยบริษัทต่างๆ ยังช่วยพวกเขาค้นหาความต้องการที่เปลี่ยนแปลงของผู้ใช้และปรับให้เข้ากับพวกเขา นอกเหนือจากบริษัทต่างๆ แล้ว ยังใช้ในภาคการแพทย์อีกด้วย ช่วยให้นักวิจัยทำการทดลองต่าง ๆ และบรรลุข้อสรุปที่มีความหมาย พวกมันมีประโยชน์ในการหายาและการรักษาโรคต่างๆ ข้อมูลที่เป็นประโยชน์นี้จะถูกแบ่งปันกับรัฐบาลเพื่อประโยชน์ของคนทั้งประเทศ ยังมีอีกหลายภาคส่วนที่บิ๊กดาต้ามีบทบาทสำคัญ

ลองดู Python Bootcamp ของ upGrad

การประยุกต์ใช้ข้อมูลขนาดใหญ่ในปี 2566

ต่อไปนี้คือ แอปพลิเคชันข้อมูลขนาดใหญ่ในปี 2566

1. ภาคการศึกษา

Big Data ถูกนำมาใช้ในภาคการศึกษาเพื่อทำความเข้าใจนักเรียน พฤติกรรมและผลการเรียนของนักเรียน ข้อมูลนี้มีประโยชน์สำหรับครูและผู้ปกครอง ครูใช้ข้อมูลนี้เพื่อปรับปรุงรูปแบบการสอนและให้ความสนใจเป็นพิเศษกับนักเรียนเป็นรายบุคคล โดยทั่วไป ผู้ปกครองจะได้รับแนวคิดเกี่ยวกับการปฏิบัติงานของวอร์ดในโรงเรียน นอกจากนี้ ข้อมูลจำนวนมากถูกสร้างขึ้นทุกปีในสถาบันการศึกษา เช่น นักเรียนที่ลงทะเบียน ผลการเรียน การเข้าเรียน ค่าธรรมเนียมที่จ่าย เป็นต้น การวิเคราะห์ข้อมูลนี้เป็นประโยชน์ต่อสถาบันและนักเรียน ข้อมูลที่ใช้ในการวิเคราะห์ผลการเรียนของนักเรียนมักจะประกอบด้วยวิชาที่เลือก แหล่งที่เรียน ความเอาใจใส่ในชั้นเรียน เป็นต้น

การศึกษาผลการเรียนของนักเรียนช่วยผู้มีอำนาจของโรงเรียนในการเลือกระบบการให้เกรด การเลือกระบบการให้คะแนนควรส่งเสริมทักษะโดยรวมของนักเรียน เมื่อพิจารณาชุดทักษะเหล่านี้แล้ว ครูสามารถช่วยพวกเขาในการเลือกเส้นทางอาชีพที่เหมาะสมกับพวกเขาได้ ปัจจุบัน ระบบไบโอเมตริกถูกนำมาใช้ในสถาบันการศึกษาเพื่อบันทึกและจับภาพการเข้าเรียน การแสดงออกทางสีหน้าในชั้นเรียน ฯลฯ กล้องในระบบจะบันทึกข้อมูลเพื่อวิเคราะห์ความเอาใจใส่ของนักเรียนเป็นหลัก บนพื้นฐานของข้อมูลนี้ สถาบันสามารถพัฒนาโปรแกรมเฉพาะสำหรับนักเรียนแต่ละคนเพื่อดึงความสนใจของพวกเขากลับคืนมา เทคนิคนี้ทำให้ผลการเรียนของนักเรียนดีขึ้นในที่สุด

2. ภาคการธนาคาร

ข้อมูลที่หลากหลายจำนวนมากถูกสร้างขึ้นในธนาคาร ข้อมูลเกี่ยวข้องกับลูกค้า อุตสาหกรรมการธนาคารได้รับประโยชน์ส่วนใหญ่จากข้อมูลประเภทนี้ ช่วยให้พวกเขาระบุโครงการที่จะเชิญลูกค้ามาที่ธนาคารของพวกเขามากขึ้น ข้อมูลดังกล่าวมีบทบาทสำคัญในการขยายธุรกิจของธนาคาร ทุกวันนี้ลูกค้าไม่ต้องไปธนาคาร ธนาคารจะเดินทางแทน ด้วยการถือกำเนิดของอุปกรณ์สมาร์ทโฟน เทคโนโลยี ไอซีที บริการธนาคารออนไลน์ ลูกค้าจะไม่เห็นลูกค้ายืนต่อคิวยาวในธนาคาร บริการเหล่านี้เป็นประโยชน์ต่อทั้งลูกค้าและธนาคารด้วย เป็นการลดภาระของเจ้าหน้าที่ ตอนนี้พวกเขาสามารถมุ่งเน้นไปที่งานที่จำเป็นมากกว่างานเสมียน

การวิเคราะห์ข้อมูลดังกล่าวช่วยแยกความแตกต่างระหว่างลูกค้า สิ่งนี้ทำให้ธนาคารสามารถออกแบบบริการที่ตอบสนองความต้องการของลูกค้าเป็นรายบุคคล ข้อมูลที่รวบรวมเพื่อจุดประสงค์นี้รวมถึงบริการที่ลูกค้าใช้มากที่สุด จำนวนบัญชีที่ลูกค้าเป็นเจ้าของ การตั้งค่า ฯลฯ นอกจากนี้ ธนาคารยังรวบรวมข้อมูลผ่านพนักงานขายอีกด้วย ปฏิสัมพันธ์ที่ลูกค้ามีต่อพนักงานขายเหล่านี้จะถูกเก็บไว้ในรูปแบบของข้อมูล รู้จักลูกค้าของคุณ (KYC) เป็นวิธีหนึ่งที่ธนาคารรวบรวมข้อมูลของลูกค้า ข้อมูลดังกล่าวถูกรวบรวมด้วยความปลอดภัยสูง

3. อุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพ

หนึ่งในพื้นที่ที่สำคัญที่สุดที่ Big Data มีบทบาทสำคัญคือในอุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพ มันถูกใช้เพื่อวัตถุประสงค์ต่าง ๆ ในฟิลด์นี้ มันถูกใช้ในการทำนายการระบาดของโรคระบาด ป้องกันการแพร่กระจายของโรค ค้นพบยาและการรักษาสำหรับอาการต่างๆ เช่นเดียวกับบริษัทองค์กร บุคลากรทางการแพทย์จะรวบรวมข้อมูลจากผู้ป่วยของตน สิ่งนี้ช่วยให้โรงพยาบาลและแพทย์รู้จักผู้ป่วยของตนมากขึ้น จึงสามารถตัดสินใจเลือกการรักษาและบริการเป้าหมายเฉพาะสำหรับผู้ป่วยแต่ละรายได้ การตัดสินใจหลังจากวิเคราะห์ข้อมูลได้พิสูจน์แล้วว่าเป็นประโยชน์สำหรับผู้ป่วย นำไปสู่การค้นพบวิธีการรักษาโรคที่หายาก

ข้อมูลขนาดใหญ่ที่รวบรวมได้ช่วยอุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพในการตัดสินใจจำนวนพนักงานที่ต้องการ การวิเคราะห์ทำหน้าที่เป็นตัวช่วยในการค้นหาทีมที่จำเป็นในแต่ละกะ ประการที่สอง เป็นเรื่องยากที่จะรักษาบันทึกทางกายภาพของผู้ป่วยเป็นระยะเวลานาน ดังนั้นเอกสารดังกล่าวจึงถูกจัดเก็บทางอิเล็กทรอนิกส์และเรียกค้นตามข้อกำหนด สิ่งนี้ได้แก้ปัญหาการใส่บันทึกผิดที่ด้วย ปัจจุบันมีอุปกรณ์ต่างๆ ที่ใช้ตรวจว่าบุคคลนั้นเป็นโรคอะไร เช่น เบาหวาน ความดันโลหิต เป็นต้น ข้อมูลที่รวบรวมด้วยวิธีนี้สามารถคาดเดาสภาวะที่เขา/เธออาจป่วยได้

4. รัฐบาล

การนำ Big Data มาใช้ในภาครัฐมีผลกระทบในวงกว้าง ผลกระทบสามารถเห็นได้ทั่วประเทศ รัฐบาลของประเทศใด ๆ ในแต่ละวันต้องทนทุกข์ทรมานจากปัญหามากมาย การตัดสินใจที่พวกเขาทำเพื่อแก้ปัญหานั้นจะต้องถูกต้อง ผลพวงของการตัดสินใจเหล่านี้สามารถเห็นได้ในระดับท้องถิ่น ระดับรัฐ และระดับชาติ ในสถานการณ์นี้ Big Data ช่วยให้พวกเขาเข้าถึงโซลูชันที่เหมาะสมได้ แม้แต่ความผิดพลาดเล็กน้อยในการตัดสินใจก็สามารถมีผลลัพธ์ที่เลวร้ายที่สุดได้ เมื่อใช้ Big Data พวกเขาสามารถวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากได้ในคราวเดียว การวิเคราะห์ข้อมูลที่รวบรวมอย่างรอบคอบก็มีความสำคัญเช่นกัน เช่นเดียวกับที่จำเป็นต้องตัดสินใจอย่างรวดเร็วในเวลาที่เหมาะสม

ข้อมูลดังกล่าวใช้เพื่อความมั่นคงของประเทศ หน่วยข่าวกรองวิเคราะห์ข้อมูลนี้เพื่อรักษาความปลอดภัยของประเทศให้รัดกุมและตื่นตัวอยู่เสมอ สิ่งนี้กระตุ้นให้รัฐบาลลงทุนใน Big Data และเทคโนโลยีที่รองรับ ความพยายามดังกล่าวของรัฐบาลสามารถปรับปรุงความมั่นคงของประเทศ รัฐบาลของประเทศหนึ่งยังสามารถแบ่งปันข้อมูลกับอีกประเทศหนึ่งได้ ข้อมูลดังกล่าวมีประโยชน์ในด้านการค้าทวิภาคี ปัญหาด้านความปลอดภัย ฯลฯ เพื่อให้ทั้งสองประเทศสามารถให้ความช่วยเหลือซึ่งกันและกันได้ ปัญหาภายในของชาติสามารถแก้ไขได้โดยใช้ข้อมูลนี้

อ่านบทความยอดนิยมของเราเกี่ยวกับการพัฒนาซอฟต์แวร์

5. ภาคการเงิน

ข้อมูลขนาดใหญ่ในด้านการเงินช่วยแก้ปัญหาทางการเงินที่ซับซ้อน ติดตามแนวโน้มล่าสุด และเพิ่มผลกำไรของธุรกิจ ภาคการค้ามีการใช้มากขึ้นเพื่อรู้จักลูกค้าและปรับปรุงบริการตามที่พวกเขา ตลาดหุ้นยังทำงานด้วยความช่วยเหลือของการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ ในยุคข้อมูลข่าวสารนี้ ข้อมูลจำนวนมากถูกสร้างขึ้น การติดตามข้อมูลนี้มีความสำคัญสำหรับองค์กรการค้าและธุรกิจ ก่อนหน้านี้เมื่อข้อมูลถูกสร้างขึ้นน้อยลง มนุษย์จะวิเคราะห์ข้อมูล แต่ตอนนี้งานส่วนใหญ่ทำด้วยคอมพิวเตอร์

การตัดสินใจทางการค้าที่ดีขึ้นเป็นไปได้ในปัจจุบันด้วยความช่วยเหลือจากข้อมูลจำนวนมหาศาลที่รวบรวมไว้ การวิเคราะห์ข้อมูลช่วยให้บริษัททราบว่าบริการใดที่เหมาะกับลูกค้าของตน พวกเขาสามารถคาดการณ์ผลลัพธ์ของผลิตภัณฑ์และบริการของตนได้ สิ่งนี้จะเพิ่มความต้องการความเสี่ยงของบริษัทเนื่องจากสามารถรับความเสี่ยงที่คำนวณได้ ลูกค้าคือจิตวิญญาณของทุกธุรกิจ ดังนั้นจึงจำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องตอบสนองความต้องการของพวกเขาด้วยการให้บริการที่เหมาะสมแก่พวกเขา องค์กรทางการเงินสามารถค้นหากิจกรรมที่เป็นการฉ้อโกงได้แล้ว สามารถตรวจสอบธุรกรรมทั้งหมดได้จากทุกที่ทุกเวลา พวกเขากำลังใช้เทคโนโลยีเพื่อสิ่งเดียวกัน

6. สื่อ

เว็บไซต์โซเชียลมีเดีย หน่วยงานกระจายเสียง สำนักพิมพ์ ฯลฯ ล้วนอยู่ภายใต้การปกปิดของสื่อ บุคคลใช้สื่อเพื่อความบันเทิงและเพื่อให้ตนเองทันสมัยอยู่เสมอ ผู้ใช้ในปัจจุบันมีตัวเลือกมากมาย มีเนื้อหาข้อมูลทุกที่ สำนักสื่อจึงต้องตื่นตัวเพื่อทำความเข้าใจทางเลือกของผู้ใช้ ที่นี่ข้อมูลขนาดใหญ่เข้ามาในภาพ บริษัทด้านความบันเทิงสามารถใช้ข้อมูลนี้เพื่อวิเคราะห์รูปแบบพฤติกรรมของผู้ใช้ พวกเขาสามารถคาดเดาสิ่งที่ผู้ใช้สนใจที่จะเห็นบ่อยขึ้น การตรวจสอบข้อมูลประเภทดังกล่าวสามารถทำให้พวกเขาเข้าใกล้แนวโน้มมากขึ้น ความเข้าใจที่ชัดเจนเกี่ยวกับแนวโน้มช่วยให้พวกเขาออกแบบข้อมูลที่มีผู้ใช้เป็นศูนย์กลางได้

7. อุตสาหกรรมประกันภัย

ภาคการประกันภัย เช่นเดียวกับอุตสาหกรรมการธนาคาร หมุนรอบข้อมูล Big Data ถือเป็นการเปลี่ยนแปลงภาคธุรกิจประกันภัยจากวิธีการเดิมๆ โดยปกติแล้วการประกันภัยจะได้รับการชดเชยเพื่อชดเชยความเสี่ยงในเหตุการณ์เฉพาะ รับประกันความปลอดภัยให้กับลูกค้าในสถานการณ์ที่มีความเสี่ยง จึงเห็นได้อย่างชัดเจนว่าอุตสาหกรรมนี้มีการบริหารความเสี่ยงเป็นสำคัญ การจัดการความเสี่ยงใด ๆ จำเป็นต้องมีการศึกษาปัญหาอย่างเหมาะสม งานดังกล่าวเป็นไปได้ด้วย Big Data และการวิเคราะห์ข้อมูลนี้ การคาดการณ์ต้องทำเกี่ยวกับสถานการณ์ที่ยังไม่เกิดขึ้น ดังนั้นจึงจำเป็นต้องมีระบบโครงสร้างการวิจัยที่เป็นไปได้ด้วยข้อมูลขนาดใหญ่

บทสรุป

คำว่า Big Data ถูกนำมาใช้เป็นครั้งแรกในทศวรรษที่ 20 อย่างไรก็ตามมันมีมานานแล้ว การใช้ข้อมูลขนาดใหญ่เพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง ปัจจุบันในยุคข้อมูลข่าวสารได้กลายเป็นสิ่งสำคัญที่สุด ไม่มีฟิลด์ใดที่ไม่ได้ใช้ Big Data มนุษย์เกือบทุกคน เครื่องจักร ฯลฯ กลายเป็นแหล่งที่มาของข้อมูลขนาดใหญ่ ลดภาระของมนุษย์ไปได้มาก หากไม่มีบิ๊กดาต้า แทบจะเป็นไปไม่ได้เลยที่จะตีความข้อมูลจำนวนมากที่สร้างขึ้น

การก้าวเข้าสู่การเขียนโปรแกรมข้อมูลขนาดใหญ่ด้วยการศึกษาด้วยตนเองนั้นไม่เพียงพอ เสริมสร้างชุดทักษะของคุณและดำเนินการต่อด้วย โปรแกรมใบรับรองขั้นสูงของ upGrad ในการเขียนโปรแกรมข้อมูลขนาดใหญ่ นำเสนอโดย IIIT-Bangalore

หลักสูตรนี้ออกแบบมาเป็นพิเศษสำหรับผู้เชี่ยวชาญด้านเทคโนโลยีและนักวิเคราะห์มือใหม่ เพื่อเริ่มต้นการเดินทางด้วยข้อมูลขนาดใหญ่ผ่านโปรแกรมที่เชื่อถือได้ซึ่งขยายหลักสูตรข้อมูลขนาดใหญ่โดยละเอียดด้วยหัวข้อที่เกี่ยวข้อง หลักสูตรประกอบด้วยหลักสูตรที่มีความรอบรู้ รวมถึงหัวข้อต่างๆ เช่น การประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ คลังข้อมูล PySpark และ AWS Cloud เพื่อให้ทันกับแนวโน้มของอุตสาหกรรม หลักสูตรนี้สร้างขึ้นภายใต้ผู้นำในอุตสาหกรรมปัจจุบัน ซึ่งขยายทางเลือกที่เชื่อถือได้สำหรับผู้เรียนเพื่อคว้าโอกาสมากมายในอนาคต

นอกจากโครงสร้างหลักสูตรที่แข็งแกร่งแล้ว แพลตฟอร์มของ upGrad ยังมอบสภาพแวดล้อมที่ประสบความสำเร็จสำหรับผู้เรียนในการไขข้อสงสัยและบรรลุความชัดเจนมากขึ้นเกี่ยวกับแผนอาชีพด้วยการสนับสนุนด้านอาชีพแบบ 360 องศา การให้คำปรึกษา คำแนะนำด้านอาชีพ ฯลฯ

เยี่ยมชม upGrad เพื่อเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับหลักสูตร!

เตรียมพร้อมสำหรับอาชีพแห่งอนาคต

สมัครวิทยาศาสตรมหาบัณฑิตสาขาวิทยาการคอมพิวเตอร์