โครงการและแนวคิดด้านวิศวกรรมข้อมูลที่น่าตื่นเต้น 5 อันดับแรกสำหรับผู้เริ่มต้น [2022]

โครงการและหัวข้อวิศวกรรมข้อมูล

วิศวกรรมข้อมูลเป็นหนึ่งในสาขาหลักของข้อมูลขนาดใหญ่ หากคุณกำลังศึกษาเพื่อเป็นวิศวกรข้อมูลและต้องการให้โครงการแสดงทักษะของคุณ (หรือได้รับความรู้) แสดงว่าคุณมาถูกที่แล้ว ในบทความนี้ เราจะหารือเกี่ยวกับแนวคิดโครงการวิศวกรรมข้อมูลที่คุณสามารถทำงานได้และโครงการวิศวกรรมข้อมูลหลายโครงการ และคุณควรทราบ

ไม่จำเป็นต้องมีประสบการณ์การเข้ารหัส การสนับสนุนด้านอาชีพ 360° PG Diploma in Machine Learning & AI จาก IIIT-B และ upGrad

คุณควรทราบว่าคุณควรทำความคุ้นเคยกับหัวข้อและเทคโนโลยีบางอย่างก่อนที่จะทำงานในโครงการเหล่านี้ บริษัทต่างๆ มักมองหาวิศวกรข้อมูลที่มีทักษะซึ่งสามารถพัฒนาโครงการด้านวิศวกรรมข้อมูลที่เป็นนวัตกรรมใหม่ได้ ดังนั้น หากคุณเป็นมือใหม่ สิ่งที่ดีที่สุดที่คุณสามารถทำได้คือทำงานใน โครงการวิศวกรรมข้อมูลแบบเรียลไทม์บางโครงการ

พวกเราที่ upGrad เชื่อมั่นในแนวทางปฏิบัติ เนื่องจากความรู้เชิงทฤษฎีเพียงอย่างเดียวจะไม่ช่วยในสภาพแวดล้อมการทำงานแบบเรียลไทม์ ในบทความนี้ เราจะสำรวจ โครงการวิศวกรรมข้อมูลที่ น่าสนใจซึ่งผู้เริ่มต้นสามารถดำเนินการเพื่อนำความรู้ด้านวิศวกรรมข้อมูลไปทดสอบ ในบทความนี้ คุณจะพบกับ โปรเจ็กต์วิศวกรรมข้อมูลยอดนิยม สำหรับผู้เริ่มต้นใช้งานเพื่อสัมผัสประสบการณ์จริง หากคุณเป็นมือใหม่และสนใจที่จะเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับวิทยาศาสตร์ข้อมูล โปรดดูหลักสูตรการวิเคราะห์ข้อมูลของเราจากมหาวิทยาลัยชั้นนำ

ท่ามกลางการแข่งขันที่ดุเดือด นักพัฒนาที่ต้องการจะต้องมีประสบการณ์ตรงกับโครงการวิศวกรรมข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริง อันที่จริง นี่เป็นหนึ่งในเกณฑ์การจัดหางานหลักสำหรับนายจ้างส่วนใหญ่ในปัจจุบัน เมื่อคุณเริ่มทำงานใน โครงการ วิศวกรรมข้อมูล คุณจะไม่เพียงสามารถทดสอบจุดแข็งและจุดอ่อนของคุณเท่านั้น แต่คุณยังได้รับการเปิดเผยที่อาจเป็นประโยชน์อย่างมากในการยกระดับอาชีพของคุณ

นั่นเป็นเพราะคุณจะต้องทำโครงการให้เสร็จอย่างถูกต้อง นี่คือสิ่งที่สำคัญที่สุด:

• Python และการใช้งานในข้อมูลขนาดใหญ่
• แยกโซลูชั่นการแปลงโหลด (ETL)
• Hadoop และเทคโนโลยีบิ๊กดาต้าที่เกี่ยวข้อง
• แนวคิดของไปป์ไลน์ข้อมูล
• Apache Airflow

อ่านเพิ่มเติม: แนวคิดโครงการข้อมูลขนาดใหญ่

วิศวกรข้อมูลคืออะไร?

วิศวกรข้อมูลทำให้ข้อมูลดิบใช้งานได้และเข้าถึงได้สำหรับผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูลรายอื่นๆ องค์กรมีข้อมูลหลายประเภท และเป็นความรับผิดชอบของวิศวกรข้อมูลในการทำให้ข้อมูลสอดคล้องกัน ดังนั้นนักวิเคราะห์ข้อมูลและนักวิทยาศาสตร์จึงสามารถใช้ข้อมูลเดียวกันได้ หากนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและนักวิเคราะห์เป็นนักบิน วิศวกรข้อมูลก็คือผู้สร้างเครื่องบิน หากไม่มีสิ่งหลัง อันแรกก็ไม่สามารถทำหน้าที่ของมันได้

งานบางอย่างของวิศวกรข้อมูลคือ:

• การรับและการจัดหาข้อมูลจากหลายแห่ง
• ทำความสะอาดข้อมูลและกำจัดข้อมูลและข้อผิดพลาดที่ไม่มีประโยชน์
• ลบรายการที่ซ้ำกันที่มีอยู่ในแหล่งข้อมูล
• แปลงข้อมูลให้อยู่ในรูปแบบที่ต้องการ

เนื่องจากความต้องการข้อมูลขนาดใหญ่เพิ่มขึ้น ความต้องการวิศวกรข้อมูลก็เพิ่มขึ้นตามไปด้วย เมื่อคุณรู้แล้วว่าวิศวกรข้อมูลทำอะไร เราสามารถเริ่มพูดคุยเกี่ยวกับโครงการวิศวกรรมข้อมูลของเราได้

มาเริ่มมองหาโครงการวิศวกรรมข้อมูลเพื่อสร้างโครงการข้อมูลของคุณเองกันเถอะ!

ต่อไปนี้เป็น โครงการวิศวกรรมข้อมูล บางส่วนที่ผู้เริ่มต้นสามารถทำงานได้:

โครงการวิศวกรรมข้อมูลที่คุณควรทราบเกี่ยวกับ

ในการเป็นวิศวกรข้อมูลที่เชี่ยวชาญ คุณควรทราบเครื่องมือล่าสุดและเป็นที่นิยมมากที่สุดของภาคส่วนของคุณ นั่นเป็นเหตุผลที่เราจะมุ่งเน้นไปที่โครงการวิศวกรรมข้อมูลที่คุณควรคำนึงถึง:

1. นายอำเภอ

นายอำเภอคือผู้จัดการไปป์ไลน์ข้อมูลซึ่งคุณสามารถกำหนดพารามิเตอร์และสร้าง DAG สำหรับงานได้ มันเป็นเครื่องมือใหม่ รวดเร็ว และใช้งานง่าย เนื่องจากมันได้กลายเป็นหนึ่งในเครื่องมือไปป์ไลน์ข้อมูลที่ได้รับความนิยมมากที่สุดในอุตสาหกรรม นายอำเภอมีเฟรมเวิร์กโอเพนซอร์ซที่คุณสามารถสร้างและทดสอบเวิร์กโฟลว์ได้ สิ่งอำนวยความสะดวกเพิ่มเติมของโครงสร้างพื้นฐานส่วนตัวช่วยปรับปรุงยูทิลิตี้ให้ดียิ่งขึ้นเพราะช่วยขจัดความเสี่ยงด้านความปลอดภัยมากมายที่โครงสร้างพื้นฐานบนคลาวด์อาจก่อให้เกิด

แม้ว่าพรีเฟ็คจะมีโครงสร้างพื้นฐานส่วนตัวสำหรับการรันโค้ด คุณก็สามารถตรวจสอบและตรวจสอบงานผ่านคลาวด์ได้เสมอ เฟรมเวิร์กของพรีเฟ็คนั้นใช้ Python และถึงแม้ว่ามันจะใหม่ทั้งหมดในตลาด แต่คุณก็ยังได้รับประโยชน์อย่างมากจากการเรียนรู้พรีเฟ็ค

2. จังหวะ

Cadence เป็นแพลตฟอร์มการเข้ารหัสที่ทนทานต่อข้อผิดพลาด ซึ่งขจัดความซับซ้อนมากมายของการสร้างแอปพลิเคชันแบบกระจาย ช่วยรักษาสถานะแอปพลิเคชันที่สมบูรณ์ซึ่งช่วยให้คุณตั้งโปรแกรมได้โดยไม่ต้องกังวลเกี่ยวกับความสามารถในการปรับขนาด ความพร้อมใช้งาน และความทนทานของแอปพลิเคชันของคุณ มีกรอบงานและบริการแบ็กเอนด์ โครงสร้างรองรับหลายภาษา รวมถึง Java และ Go Cadence อำนวยความสะดวกในการปรับขนาดแนวนอนพร้อมกับการจำลองเหตุการณ์ที่ผ่านมา การจำลองแบบดังกล่าวช่วยให้กู้คืนได้ง่ายจากความล้มเหลวของโซนทุกประเภท อย่างที่คุณอาจเดาได้ในตอนนี้ Cadence เป็นเทคโนโลยีที่คุณน่าจะคุ้นเคยในฐานะวิศวกรข้อมูลอย่างไม่ต้องสงสัย

3. อมุนด์เซ่น

Amundsen เป็นผลิตภัณฑ์ของ Lyft และเป็นโซลูชันข้อมูลเมตาและการค้นหาข้อมูล Amundsen นำเสนอบริการที่หลากหลายแก่ผู้ใช้ ทำให้เป็นส่วนเสริมที่คุ้มค่าสำหรับคลังแสงของวิศวกรข้อมูล ตัวอย่างเช่น บริการข้อมูลเมตาจะดูแลคำขอข้อมูลเมตาของส่วนหน้า ในทำนองเดียวกัน มีเฟรมเวิร์กที่เรียกว่าตัวสร้างข้อมูลเพื่อดึงข้อมูลเมตาจากแหล่งที่มาที่ต้องการ ส่วนประกอบที่โดดเด่นอื่นๆ ของโซลูชันนี้คือบริการค้นหา ที่เก็บไลบรารีชื่อ Common และบริการส่วนหน้าซึ่งเรียกใช้เว็บแอป Amundsen

4. ความคาดหวังที่ยิ่งใหญ่

Great Expectations คือไลบรารี Python ที่ให้คุณตรวจสอบและกำหนดกฎสำหรับชุดข้อมูล หลังจากกำหนดกฎเกณฑ์แล้ว การตรวจสอบชุดข้อมูลจะกลายเป็นเรื่องง่ายและมีประสิทธิภาพ ยิ่งไปกว่านั้น คุณสามารถใช้ Great Expectations กับ Pandas, Spark และ SQL มีตัวสร้างโปรไฟล์ข้อมูลที่สามารถสร้างความคาดหวังแบบอัตโนมัติ พร้อมด้วยเอกสารประกอบที่ชัดเจนสำหรับข้อมูล HTML แม้ว่าจะค่อนข้างใหม่ แต่ก็กำลังได้รับความนิยมในหมู่ผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูลอย่างแน่นอน Great Expectations ทำให้กระบวนการตรวจสอบเป็นไปโดยอัตโนมัติสำหรับข้อมูลใหม่ที่คุณได้รับจากฝ่ายอื่นๆ (ทีมและผู้ขาย) ช่วยประหยัดเวลาได้มากในการทำความสะอาดข้อมูล ซึ่งอาจเป็นกระบวนการที่ละเอียดถี่ถ้วนมากสำหรับวิศวกรข้อมูล

ต้องอ่าน: แนวคิดโครงการขุดข้อมูล

แนวคิดโครงการวิศวกรรมข้อมูลที่คุณสามารถดำเนินการได้

รายชื่อ โครงการวิศวกรรมข้อมูลสำหรับนักเรียน นี้เหมาะสำหรับผู้เริ่มต้น ตัวกลาง และผู้เชี่ยวชาญ โครงการวิศวกรรมข้อมูล เหล่านี้จะช่วยให้คุณดำเนินการได้จริงทั้งหมดที่คุณต้องการเพื่อประสบความสำเร็จในอาชีพการงานของคุณ

นอกจากนี้ หากคุณกำลังมองหาโครงการ วิศวกรรมข้อมูล สำหรับปีสุดท้าย รายการนี้จะช่วยคุณได้ ดังนั้น โดยไม่ต้องกังวลใจอีกต่อไป เรามาเริ่ม โครงการวิศวกรรมข้อมูล กันเลย ที่จะเสริมความแข็งแกร่งให้กับฐานของคุณและช่วยให้คุณปีนขึ้นไปบนบันไดได้

ต่อไปนี้คือแนวคิดโครงการวิศวกรรมข้อมูลบางส่วนที่จะช่วยให้คุณก้าวไปข้างหน้าในทิศทางที่ถูกต้อง

1. สร้างคลังข้อมูล

หนึ่งในแนวคิดที่ดีที่สุดในการเริ่มต้นทดลอง โครงการวิศวกรรมข้อมูลสำหรับนักเรียนของ คุณคือการสร้างคลังข้อมูล คลังข้อมูลเป็นหนึ่งในทักษะที่ได้รับความนิยมมากที่สุดสำหรับวิศวกรข้อมูล นั่นเป็นเหตุผลที่เราแนะนำให้สร้างคลังข้อมูลเป็นส่วนหนึ่งของโครงการวิศวกรรมข้อมูลของคุณ โปรเจ็กต์นี้จะช่วยให้คุณเข้าใจวิธีสร้างคลังข้อมูลและแอปพลิเคชัน

คลังข้อมูลรวบรวมข้อมูลจากหลายแหล่ง (ที่ต่างกัน) และแปลงเป็นรูปแบบมาตรฐานที่ใช้งานได้ คลังข้อมูลเป็นองค์ประกอบสำคัญของ Business Intelligence (BI) และช่วยในการใช้ข้อมูลอย่างมีกลยุทธ์ ชื่อทั่วไปอื่นๆ สำหรับคลังข้อมูลคือ:

• แอปพลิเคชั่นวิเคราะห์
• ระบบสนับสนุนการตัดสินใจ
• ระบบจัดการข้อมูล

คลังข้อมูลสามารถจัดเก็บข้อมูลปริมาณมาก และช่วยนักวิเคราะห์ธุรกิจเป็นหลักในการทำงาน คุณสามารถสร้างคลังข้อมูลบน AWS Cloud และเพิ่มไปป์ไลน์ ETL เพื่อถ่ายโอนและแปลงข้อมูลลงในคลังข้อมูล เมื่อคุณทำโครงการนี้เสร็จแล้ว คุณจะคุ้นเคยกับการคลังข้อมูลเกือบทั้งหมด

2. ดำเนินการสร้างแบบจำลองข้อมูลสำหรับแพลตฟอร์มสตรีมมิ่ง

แนวคิดที่ดีที่สุดอย่างหนึ่งในการเริ่มทดลองทำโครงงานวิศวกรรมข้อมูลสำหรับนักเรียนคือการทำแบบจำลองข้อมูล ในโครงการนี้ แพลตฟอร์มสตรีมมิ่ง (เช่น Spotify หรือ Gaana) ต้องการวิเคราะห์การตั้งค่าการฟังของผู้ใช้เพื่อปรับปรุงระบบการแนะนำ ในฐานะวิศวกรข้อมูล คุณต้องดำเนินการสร้างแบบจำลองข้อมูลเพื่อให้สามารถอธิบายข้อมูลผู้ใช้ได้อย่างเพียงพอ คุณจะต้องสร้างไปป์ไลน์ ETL ด้วย Python และ PostgreSQL การสร้างแบบจำลองข้อมูลหมายถึงการพัฒนาไดอะแกรมที่ครอบคลุมซึ่งแสดงความสัมพันธ์ระหว่างจุดข้อมูลต่างๆ

จุดผู้ใช้บางส่วนที่คุณจะต้องทำงานด้วยคือ:

• อัลบั้มและเพลงที่ผู้ใช้ชอบ
• เพลย์ลิสต์ที่มีอยู่ในห้องสมุดของผู้ใช้
• ประเภทที่ผู้ใช้ฟังมากที่สุด
• ผู้ใช้ฟังเพลงใดเพลงหนึ่งและการประทับเวลาของเพลงนั้นนานเท่าใด

ข้อมูลดังกล่าวจะช่วยให้คุณสร้างแบบจำลองข้อมูลได้อย่างถูกต้องและให้แนวทางแก้ไขปัญหาของแพลตฟอร์มได้อย่างมีประสิทธิภาพ หลังจากเสร็จสิ้นโครงการนี้ คุณจะมีประสบการณ์เพียงพอในการใช้ไปป์ไลน์ PostgreSQL และ ETL

3. สร้างและจัดระเบียบไปป์ไลน์ข้อมูล

หากคุณเป็นมือใหม่ในด้านวิศวกรรมข้อมูล คุณควรเริ่มด้วยโครงการวิศวกรรมข้อมูลนี้ งานหลักของเราในโครงการนี้คือการจัดการเวิร์กโฟลว์ของไปป์ไลน์ข้อมูลของเราผ่านซอฟต์แวร์ เรากำลังใช้โซลูชันโอเพนซอร์สในโครงการนี้ Apache Airflow การจัดการไปป์ไลน์ข้อมูลเป็นงานที่สำคัญสำหรับวิศวกรข้อมูล และโครงการนี้จะช่วยให้คุณมีความเชี่ยวชาญในด้านเดียวกัน

Apache Airflow เป็นแพลตฟอร์มการจัดการเวิร์กโฟลว์และเริ่มต้นใน Airbnb ในปี 2018 ซอฟต์แวร์ดังกล่าวช่วยให้ผู้ใช้จัดการเวิร์กโฟลว์ที่ซับซ้อนได้อย่างง่ายดายและจัดระเบียบตามนั้น นอกเหนือจากการสร้างเวิร์กโฟลว์และการจัดการใน Apache Airflow คุณยังสามารถสร้างปลั๊กอินและตัวดำเนินการสำหรับงาน สิ่งเหล่านี้จะช่วยให้คุณสามารถทำให้ไปป์ไลน์เป็นแบบอัตโนมัติ ซึ่งจะช่วยลดปริมาณงานของคุณได้อย่างมากและเพิ่มประสิทธิภาพ

4. สร้าง Data Lake

นี่เป็นโครงการวิศวกรรมข้อมูลที่ยอดเยี่ยมสำหรับผู้เริ่มต้น Data Lake กำลังมีความสำคัญมากขึ้นในอุตสาหกรรม ดังนั้นคุณสามารถสร้างและเพิ่มประสิทธิภาพพอร์ตโฟลิโอของคุณได้ Data Lake เป็นที่เก็บข้อมูลสำหรับจัดเก็บข้อมูลที่มีโครงสร้างและที่ไม่มีโครงสร้างในทุกขนาด สิ่งเหล่านี้ช่วยให้คุณจัดเก็บข้อมูลตามที่เป็นอยู่ กล่าวคือ และคุณไม่จำเป็นต้องจัดโครงสร้างข้อมูลของคุณก่อนที่จะเพิ่มลงในที่จัดเก็บข้อมูล นี่เป็นหนึ่งในโครงการวิศวกรรมข้อมูลที่กำลังมาแรง เนื่องจากคุณสามารถเพิ่มข้อมูลของคุณลงใน Data Lake ได้โดยไม่ต้องมีการแก้ไขใดๆ กระบวนการจึงรวดเร็วและช่วยให้เพิ่มข้อมูลแบบเรียลไทม์ได้

การใช้งานที่ได้รับความนิยมและล่าสุดมากมาย เช่น แมชชีนเลิร์นนิงและการวิเคราะห์ต้องการ Data Lake เพื่อให้ทำงานได้อย่างถูกต้อง ด้วย data lake คุณสามารถเพิ่มไฟล์หลายประเภทในที่เก็บของคุณ เพิ่มในเวลาจริง และดำเนินการฟังก์ชั่นที่สำคัญกับข้อมูลได้อย่างรวดเร็ว นั่นเป็นเหตุผลที่คุณควรสร้าง Data Lake ในโครงการของคุณและเรียนรู้เกี่ยวกับเทคโนโลยีนี้ให้มากที่สุด

คุณสามารถสร้าง Data Lake ได้โดยใช้ Apache Spark บน AWS Cloud เพื่อให้โครงการน่าสนใจยิ่งขึ้น คุณยังสามารถใช้ฟังก์ชัน ETL เพื่อถ่ายโอนข้อมูลภายใน Data Lake ได้ดียิ่งขึ้น การกล่าวถึง โครงการวิศวกรรมข้อมูล สามารถช่วยให้ประวัติย่อของคุณดูน่าสนใจมากกว่าโครงการอื่นๆ

5. ดำเนินการสร้างแบบจำลองข้อมูลผ่าน Cassandra

นี่เป็นหนึ่งในโครงการวิศวกรรมข้อมูลที่น่าสนใจที่จะสร้าง Apache Cassandra เป็นระบบจัดการฐานข้อมูล NoSQL แบบโอเพนซอร์สที่ช่วยให้ผู้ใช้สามารถใช้ข้อมูลปริมาณมหาศาลได้ ประโยชน์หลักคือช่วยให้คุณใช้ข้อมูลที่กระจายไปทั่วเซิร์ฟเวอร์สินค้าโภคภัณฑ์หลายตัว ซึ่งช่วยลดความเสี่ยงของความล้มเหลว เนื่องจากข้อมูลของคุณถูกกระจายไปทั่วเซิร์ฟเวอร์ต่างๆ ความล้มเหลวของเซิร์ฟเวอร์หนึ่งตัวจะไม่ทำให้การทำงานทั้งหมดของคุณปิดตัวลง นี่เป็นเพียงหนึ่งในหลายเหตุผลที่ Cassandra เป็นเครื่องมือที่ได้รับความนิยมในหมู่ผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูลที่มีชื่อเสียง นอกจากนี้ยังมีความสามารถในการปรับขนาดและประสิทธิภาพสูงอีกด้วย

ในโครงการนี้ คุณจะต้องสร้างแบบจำลองข้อมูลโดยใช้ Cassandra อย่างไรก็ตาม เมื่อสร้างแบบจำลองข้อมูลผ่าน Cassandra คุณควรคำนึงถึงบางประเด็น ขั้นแรก ตรวจสอบให้แน่ใจว่าข้อมูลของคุณมีการกระจายอย่างเท่าเทียมกัน เป็นหนึ่งในโครงการวิศวกรรมข้อมูลที่กำลังมาแรง แม้ว่า Cassandra จะช่วยให้แน่ใจว่าข้อมูลของคุณมีการกระจายอย่างสม่ำเสมอ แต่คุณต้องตรวจสอบอีกครั้งเพื่อความแน่ใจ

ประการที่สอง ใช้พาร์ติชั่นจำนวนน้อยที่สุดที่ซอฟต์แวร์อ่านขณะสร้างแบบจำลอง นั่นเป็นเพราะพาร์ติชั่นการอ่านจำนวนมากจะเพิ่มภาระให้กับระบบของคุณและขัดขวางประสิทธิภาพโดยรวม หลังจากทำโปรเจ็กต์นี้เสร็จแล้ว คุณจะคุ้นเคยกับคุณสมบัติและแอพพลิเคชั่นมากมายของ Apache Cassandra

เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับวิศวกรรมข้อมูล

นี่คือ โครงการวิศวกรรมข้อมูล บางส่วนที่คุณสามารถทดลองใช้ได้!

ตอนนี้ ไปข้างหน้าและทดสอบความรู้ทั้งหมดที่คุณรวบรวมผ่านคู่มือโครงการวิศวกรรมข้อมูลของเรา เพื่อสร้างโครงการวิศวกรรม ข้อมูลของคุณเอง!

การเป็นวิศวกรข้อมูลไม่ใช่เรื่องง่าย มีหลายหัวข้อที่ต้องกล่าวถึงเพื่อเป็นผู้เชี่ยวชาญ อย่างไรก็ตาม หากคุณสนใจที่จะเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับบิ๊กดาต้าและวิศวกรรมข้อมูล คุณควรไปที่บล็อกของเรา เราแบ่งปันแหล่งข้อมูลมากมาย (เช่นแหล่งข้อมูลนี้) เป็นประจำที่นั่น

หากคุณสนใจที่จะเรียนรู้ python และต้องการทำให้เครื่องมือและไลบรารีต่างๆ สกปรก ให้ตรวจสอบ Executive PG Program ใน Data Science

ในทางกลับกัน คุณสามารถลงทะเบียนใน หลักสูตร Big Data และเรียนรู้ทักษะและแนวคิดที่จำเป็นทั้งหมดเพื่อเป็นวิศวกรข้อมูล

เราหวังว่าคุณจะชอบบทความนี้ หากคุณมีคำถามหรือข้อสงสัยโปรดแจ้งให้เราทราบผ่านความคิดเห็นด้านล่าง