คอร์ส Data Engineering ที่ดีที่สุดในปี 2026

Data engineering เป็นหนึ่งในสายงานที่เรียนรู้จากคอร์สเดียวได้ยาก เพราะชุดทักษะครอบคลุมตั้งแต่ SQL, Python, Spark, แพลตฟอร์มคลาวด์, คลังข้อมูลอย่าง Snowflake และ BigQuery, เครื่องมือแปลงข้อมูลอย่าง dbt ไปจนถึงระบบสตรีมมิงอย่าง Kafka ไม่มีหลักสูตรใดครอบคลุมทั้งหมดได้อย่างดี และเครื่องมือก็เปลี่ยนเร็วพอที่จะทำให้คอร์สที่ทำไว้เมื่อ 18 เดือนก่อนอาจไม่ได้พูดถึงฟีเจอร์เลกเฮาส์ที่ตอนนี้มีอยู่ในประกาศรับสมัครงานแล้ว

ไม่ว่าจะยังไม่เคยเขียน JOIN หรือย้ายข้อมูลใน Airflow ได้อยู่แล้วและอยากมีใบรับรอง Databricks หรือ SnowPro เพื่อยืนยันทักษะ รายการนี้ครอบคลุมเส้นทางการเรียนที่มีโครงสร้างในทุกระดับ ฉันให้ความสำคัญกับแทร็กและใบรับรองที่ทำจบได้จริงและใส่ในเรซูเม่ได้ ไม่ใช่วิดีโอหนึ่งชั่วโมงกระจัดกระจาย

ฉันคัดเลือกแหล่งเรียนรู้ด้วย 4 เกณฑ์: สร้างพื้นฐานก่อนหัวข้อขั้นสูงได้ดีเพียงใด สอดคล้องกับข้อกำหนดงานจริงปี 2026 หรือไม่ ความโปร่งใสด้านต้นทุน (ค่าสอบ เวลาเตรียมตัว วงจรการต่ออายุ) และสัดส่วนงานปฏิบัติจริงเทียบกับทฤษฎี แทร็กของเราอยู่ด้านบนเพราะเป็นทางขึ้นที่สะอาดสำหรับผู้เริ่มต้น และฉันอธิบายอย่างตรงไปตรงมาว่ามันหยุดไว้ตรงไหน

ถ้าเริ่มจากศูนย์ ให้ไล่อ่านตามลำดับ ถ้ามีพื้นฐาน SQL และ Python แล้ว ให้ข้ามไปที่ใบรับรองด้านคลาวด์และเลกเฮาส์ด้านล่าง

สรุปสั้นๆ

แหล่งเรียนรู้ที่ดีที่สุดสำหรับการเรียน Data Engineering

เรียงจากพื้นฐานไปขั้นสูง ผู้เริ่มต้นสามารถไล่จากบนลงล่าง ส่วนผู้มีประสบการณ์กระโดดไปยังใบรับรองที่ตรงกับสแต็กได้เลย

1. Associate Data Engineer in SQL (แทร็กอาชีพของ DataCamp)

เป็นจุดเริ่มต้นที่ถูกต้องสำหรับผู้ที่อยากเรียน data engineering แต่ยังไม่มีพื้นฐาน SQL มั่นคง และเป็นแทร็กที่ผู้รีวิวอิสระพูดถึงซ้ำๆ ว่าเหมาะที่สุดในการสร้างทักษะฐานข้อมูลและคลังข้อมูล

แทร็กเริ่มจากพื้นฐาน SQL ผ่านการ join, การสรุปผล และ window functions จากนั้นเข้าสู่แนวคิดคลังข้อมูลอย่างสตาร์และสโนว์เฟลกสคีมาและการทำ dimensional modeling พร้อมแนะนำ Snowflake และหลักการคลังข้อมูลสมัยใหม่ควบคู่พื้นฐานเวิร์กโฟลว์ ETL และ ELT

ทุกอย่างรันในเบราว์เซอร์พร้อมแบบฝึกหัดโค้ดแบบอินเทอร์แอกทีฟ จึงไม่ต้องตั้งค่าเครื่องก่อนจะเขียนคิวรีแรก ข้อจำกัดที่ต้องบอกตรงๆ คือขอบเขต: แทร็กนี้สร้างพื้นฐานได้ดี แต่จะไม่สอน Terraform, Kubernetes หรือสตรีมมิงในโปรดักชัน จึงควรมองว่าเป็นก้าวแรกไม่ใช่ทั้งหมด แน่นอนว่ามีคอร์ส DataCamp สำหรับขั้นถัดไปหลายอย่าง ซึ่งทำให้ค่าสมาชิคนั้นคุ้มค่า

• ระดับ: ผู้เริ่มต้น
• รูปแบบ: แทร็กอาชีพแบบอินเทอร์แอกทีฟ หลายคอร์สและโปรเจกต์มีไกด์
• เหมาะสำหรับ: นักวิเคราะห์และผู้ย้ายสายอาชีพที่ไม่มีพื้นฐาน SQL

เริ่มแทร็ก.

2. Data Engineer in Python (แทร็กทักษะของ DataCamp)

เป็นขั้นต่อเนื่องตามธรรมชาติเมื่อ SQL มั่นคง และต่อจากแทร็ก SQL เป็นบล็อกแกนหลักลำดับที่สอง

แทร็กครอบคลุมพื้นฐานการเขียนโปรแกรม Python การจัดการข้อมูลด้วยไลบรารีอย่าง pandas และการเชื่อมต่อฐานข้อมูลเพื่อขยับข้อมูลผ่านไปป์ไลน์ เช่นเดียวกับแทร็ก SQL ทุกอย่างรันในเบราว์เซอร์ด้วยโมดูลสั้นๆ และแบบประเมินทักษะ ช่วยฝึกตรรกะของไปป์ไลน์โดยไม่ต้องตั้งค่าสภาพแวดล้อม

ข้อพึงระวังที่ชุมชนชี้เหมือนกันคือโปรเจกต์เป็นแบบ sandbox มากกว่าดีพลอยจริง ซึ่งดีสำหรับเรียนไวยากรณ์ แต่ยังต้องทำโปรเจกต์ data engineering เองเพื่อเห็นไปป์ไลน์โปรดักชันเต็มรูปแบบ จับคู่กับแทร็ก SQL แล้วจะได้พื้นฐาน Python บวก SQL ที่เกือบทุกประกาศงาน DE ต้องการ

• ระดับ: ผู้เริ่มต้นถึงระดับกลาง
• รูปแบบ: แทร็กทักษะแบบอินเทอร์แอกทีฟ หลายคอร์ส
• เหมาะสำหรับ: ผู้เรียนที่มี SQL แล้วและอยากเพิ่มไปป์ไลน์ด้วย Python

เริ่มแทร็ก.

3. Data Engineer Certification (ใบรับรองของ DataCamp)

เป็นใบยืนยันที่ควรเล็งหลังจบแทร็ก SQL และ Python ทำหน้าที่เป็นหมุดหมายที่บอกว่าพร้อมสำหรับบทบาทวิศวกรข้อมูลระดับเริ่มต้นและจูเนียร์

ผู้ทำโรดแมปเส้นทางศูนย์สู่ได้งานมักใช้แทร็ก Associate Data Engineer in SQL เป็นจุดเริ่มและใบรับรองนี้เป็นจุดจบ ซึ่งก็ใกล้เคียงกับลำดับที่ฉันแนะนำ มันรับรองพื้นฐานที่แทร็กสอนแทนที่จะใส่เครื่องมือใหม่ๆ จึงเวิร์กที่สุดหลังผ่านคอร์สมาแล้ว

ข้อควรทราบ: ผู้จัดการจ้างบางรายอาจอยากเห็นข้อสอบเฉพาะผู้ขายอย่าง Databricks หรือ GCP ด้วย จึงควรมองใบนี้เป็นหลักฐานพื้นฐาน แล้วเพิ่มใบรับรองคลาวด์หรือเลกเฮาส์เมื่อเริ่มโฟกัสสเปเชียลไทส์

• ระดับ: ระดับกลาง
• รูปแบบ: ใบรับรองพร้อมแบบประเมิน
• เหมาะสำหรับ: ผู้สมัคร DE ระดับจูเนียร์ที่กำลังปิดจบพื้นฐาน

ดูใบรับรอง.

4. Data Engineering Zoomcamp (คอร์สของ DataTalks.Club)

ตัวเลือกฟรีที่ดีที่สุดเมื่อมีพื้นฐานแล้วและอยากทำพอร์ต โดยได้รับคำชมอย่างกว้างขวางว่าเป็นคอร์ส data engineering ฟรีที่แข็งแกร่งที่สุด และสร้างรอบไปป์ไลน์ระดับโปรดักชันแทนการฝึกในแซนด์บ็อกซ์

โปรแกรมรันแบบกลุ่มรุ่น 9 สัปดาห์ ครอบคลุมตั้งแต่ตั้งค่าอินฟราด้วย Docker และ Terraform, การจัดออเคสตราเวิร์กโฟลว์, คลังข้อมูล, analytics engineering, การประมวลผลแบบแบตช์, สตรีมมิง และโปรเจกต์แคปสโตนสุดท้าย สแต็กเทคโนโลยีเป็นของจริงตั้งใจ: Docker, Terraform, BigQuery, dbt, Spark และ Kafka จบแล้วได้ไปป์ไลน์ครบวงจรและใบรับรองจบคอร์ส

ข้อแลกเปลี่ยนคือรุ่นมีวันเริ่มตายตัว ผู้เรียนที่ไม่ตรงรอบต้องเรียนเองจากวิดีโอบันทึก และคอร์สคาดหวังความคุ้นเคยกับเทอร์มินัลและ OSS ทำให้โค้งการเรียนชันสำหรับมือใหม่สุด นั่นคือเหตุผลที่ฉันวางแทร็กของเราไว้ก่อนและ Zoomcamp ไว้อันดับสี่: ปูพื้นให้แน่น แล้วมาที่นี่เพื่อฝึกอินฟราและดีพลอยที่แทร็กของเรายังไม่ครอบคลุม

• ระดับ: ระดับกลาง
• รูปแบบ: คอร์สฟรี 9 สัปดาห์พร้อมรีโป GitHub
• เหมาะสำหรับ: ผู้มีพื้นฐานที่อยากสร้างไปป์ไลน์โปรดักชัน

อ่านไกด์.

5. Databricks Certified Data Engineer Associate (ใบรับรอง)

เป็นใบรับรองที่ควรเล็งหากต้องการบทบาทเลกเฮาส์และ Spark ซึ่งพบได้ทั่วไปในประกาศงานบิ๊กดาตาสมัยใหม่ปี 2026

ค่าสอบ $200 หมดอายุใน 2 ปี และมักใช้เวลาเตรียม 2 ถึง 3 เดือน ต้นทุน 3 ปีราว $400 พร้อมต่ออายุ 1 ครั้ง เน้นสถาปัตยกรรมเลกเฮาส์, Spark, Delta Lake และเวิร์กโฟลว์บน Databricks จึงยืนยันสแต็กที่ใช้จริงในทีมที่ใช้ Databricks หนัก

คำวิจารณ์ด้านการศึกษา DE ทั่วไปใช้ได้ที่นี่ด้วย: เนื้อหาทางการมักโฟกัสข้อสอบมากกว่าโปรเจกต์ แนะนำให้จับคู่กับงานลงมือทำหรือโปรเจกต์ Spark ของตัวเองก่อนสอบ

• ระดับ: ระดับกลาง
• รูปแบบ: ใบรับรอง ค่าสอบ $200
• เหมาะสำหรับ: วิศวกรข้อมูลที่เล็งบทบาทเลกเฮาส์และ Spark

ดูใบรับรอง.

6. SnowPro Core (ใบรับรอง)

เป็นใบเบื้องต้นสำหรับงาน Snowflake และเป็นข้อกำหนดก่อนสอบ Advanced Data Engineer

SnowPro Core ค่าสอบ $175 หมดอายุใน 2 ปี และใช้เวลาเตรียมราว 1 ถึง 2 เดือน ทำให้เป็นหนึ่งในใบรับรองที่ได้เร็วในลิสต์นี้ รับรองพื้นฐาน Snowflake รวมคลังข้อมูล, SQL และการจูนประสิทธิภาพ ซึ่งเป็นงานประจำวันของผู้ใช้สแต็ก Snowflake

หากงานเป้าหมายเอ่ยถึง Snowflake เลย นี่คือวิธีพิสูจน์พื้นฐานที่ต้นทุนต่ำและรวดเร็วก่อนจะมุ่งหน้าไป Advanced ที่แพงกว่า หากกำลังเรียนแทร็กของ DataCamp อยู่ ก็สามารถสอบรับ SnowPro Core ผ่าน DataCamp ได้ด้วย

• ระดับ: ผู้เริ่มต้นถึงระดับกลาง
• รูปแบบ: ใบรับรอง ค่าสอบ $175
• เหมาะสำหรับ: ผู้ที่ทำงานบนสแต็ก Snowflake หนัก

ดูใบรับรอง.

7. SnowPro Advanced Data Engineer (ใบรับรอง)

เป็นใบรับรอง Snowflake ระดับอาวุสสำหรับผู้เชี่ยวชาญที่ถือ Core อยู่แล้วและทำงานบนไปป์ไลน์ Snowflake ทุกวัน

ค่าสอบ $375 ต้นทุน 3 ปีราว $750 และเมื่อซ้อนกับ Core รวมราว $1,100 ซึ่งแพงที่สุดในลิสต์นี้ เตรียมตัว 2 ถึง 3 เดือน และหมดอายุใน 2 ปี จึงควรเผื่องบต่ออายุระยะยาว

แนะนำเฉพาะเมื่อ Snowflake เป็นแกนกลางของบทบาทปัจจุบันหรือเป้าหมายงาน หากต้องการความครอบคลุมคลาวด์กว้างๆ ใบของ DataCamp, GCP หรือ Databricks ให้ความคุ้มค่าต่อเงินที่พกพาได้มากกว่า

• ระดับ: ระดับสูง
• รูปแบบ: ใบรับรอง ค่าสอบ $375
• เหมาะสำหรับ: วิศวกรอาวุโสที่เชี่ยวชาญ Snowflake

ดูใบรับรอง.

8. GCP Professional Data Engineer (ใบรับรอง)

เป็นใบรับรองที่ฉันจะเลือกสำหรับ data engineering แบบคลาวด์เนทีฟบน Google Cloud และเชื่อมโยงกับเงินเดือนด้าน AI และ ML ที่สูงในสายงานนี้

ค่าสอบ $200 และใช้เวลาเตรียม 3 ถึง 4 เดือน ยาวกว่าส่วนใหญ่ที่นี่ สะท้อนความกว้างของบริการข้อมูลบน GCP หมดอายุใน 2 ปี และต้นทุน 3 ปีโดยนัยราว $300 ครอบคลุมค่าสอบและการสอบต่ออายุ

รับรองทักษะ DE บนคลาวด์แบบครบวงจร จึงเป็นสัญญาณเดี่ยวที่แข็งแรงบนเรซูเม่ แม้เวลาเตรียมจะไม่น้อย

• ระดับ: ระดับสูง
• รูปแบบ: ใบรับรอง ค่าสอบ $200
• เหมาะสำหรับ: วิศวกรที่สร้างบน Google Cloud

ดูใบรับรอง.

9. Azure Data Engineer, DP-700 (ใบรับรอง)

เป็นใบรับรองสำหรับสภาพแวดล้อม Microsoft หนัก ที่งาน data engineering ฝั่งองค์กรรันบนสแต็ก Azure

ค่าสอบ DP-700 คือ $165 และใช้เวลาเตรียม 2 ถึง 3 เดือน โดยหมดอายุโดยทั่วไปที่ 1 ปี จึงต้องต่ออายุบ่อยกว่า Snowflake และ Databricks ความถี่ที่สั้นลงถือเป็นข้อเสียหากไม่ชอบสอบซ้ำ แต่กลไกต่ออายุของ Azure ก็ช่วยผ่อนการ์ดลง

หากทำงานหรือเล็งเข้าองค์กรที่มาตรฐานเครื่องมือของ Microsoft นี่คือใบรับรองที่รีครูเตอร์ในโลกนั้นรู้จัก

• ระดับ: ระดับกลาง
• รูปแบบ: ใบรับรอง ค่าสอบ $165
• เหมาะสำหรับ: วิศวกรองค์กรบนสแต็ก Azure

ดูใบรับรอง.

10. dbt Analytics Engineering Certification (ใบรับรอง)

เป็นใบรับรองสำหรับงานแปลงและทำโมเดลข้อมูล และ dbt กลายเป็นหนึ่งในเครื่องมือที่ร้อนแรงที่สุดให้เรียน เห็นได้จากขนาดชุมชนรอบตัว

ค่าสอบราว $200 ต้นทุน 3 ปีใกล้ $400 หมดอายุใน 2 ปี และใช้เวลาเตรียมแค่ 1 ถึง 2 เดือน ครอบคลุม ELT ในคลังข้อมูล การทำโมเดลข้อมูล และการทดสอบ ซึ่งซ้อนทับกับงานประจำวันของ data engineering บนสแต็ก analytics สมัยใหม่

ฉันชอบใบนี้เพราะถูกและได้เร็ว และทักษะ dbt โอนไปใช้กับ Snowflake, BigQuery และ Databricks ได้ แทนที่จะผูกกับผู้ขายรายเดียว

• ระดับ: ระดับกลาง
• รูปแบบ: ใบรับรอง ค่าสอบประมาณ $200
• เหมาะสำหรับ: Analytics engineer ที่ทำงานแปลงและทำโมเดล

ดูใบรับรอง.

11. Confluent Certified Kafka (ใบรับรอง)

เป็นใบรับรองที่ควรสอบหากงานเกี่ยวข้องกับข้อมูลเรียลไทม์ เพราะ Kafka อยู่ใจกลางไปป์ไลน์สตรีมมิงส่วนใหญ่

ค่าสอบ $150 ต้นทุน 3 ปีราว $300 หมดอายุใน 2 ปี และใช้เวลาเตรียม 1 ถึง 2 เดือน ทำให้เป็นหนึ่งในใบสเปเชียลลิสต์ที่ถูกกว่า เน้นการสตรีมเหตุการณ์และระบบนิเวศ Kafka ที่ก้าวเติมช่องว่างที่คอร์สสายแบตช์มักปล่อยไว้

สตรีมมิงคือจุดอ่อนของวิศวกรที่เรียนเองจำนวนมาก ใบนี้จึงช่วยบังคับให้ลงมือเรียน Kafka จริงจังแทนการไล่อ่านผิวเผิน

• ระดับ: ระดับกลาง
• รูปแบบ: ใบรับรอง ค่าสอบ $150
• เหมาะสำหรับ: วิศวกรที่สร้างไปป์ไลน์สตรีมมิงแบบเรียลไทม์

ดูใบรับรอง.

12. Databricks GenAI Engineer (ใบรับรอง)

เป็นใบรับรองมาแรงสำหรับวิศวกรที่ต้องการผสาน data engineering เข้ากับไปป์ไลน์ AI เชิงกำเนิด ซึ่งพบมากขึ้นในประกาศงานปี 2026

ค่าสอบ $200 ต้นทุน 3 ปีราว $400 หมดอายุใน 2 ปี และใช้เวลาเตรียม 2 ถึง 3 เดือน ใกล้เคียงกับข้อสอบ Databricks Associate ทั้งค่าธรรมเนียมและเวลา เตรียมสะพานเชื่อมงาน DE ปกติกับไปป์ไลน์ GenAI และ ML ซึ่งเป็นจุดที่บทบาทใหม่ๆ เกิดขึ้น

มองใบนี้เป็นการสเปเชียลไทส์ไม่ใช่จุดเริ่ม: ควรได้ Databricks Data Engineer Associate ก่อน คุ้นเคยกับเลกเฮาส์ แล้วค่อยเพิ่มใบนี้หากไปป์ไลน์ AI อยู่ในบทบาทเป้าหมาย

• ระดับ: ระดับสูง
• รูปแบบ: ใบรับรอง ค่าสอบ $200
• เหมาะสำหรับ: วิศวกรที่ผสานงาน DE และไปป์ไลน์ AI

ดูใบรับรอง.

ลำดับการเรียนที่แนะนำ

นี่คือลำดับที่ฉันจะแนะนำหากเริ่มจากประสบการณ์ data engineering น้อยหรือไม่มีเลย

ระยะที่ 1: สร้างพื้นฐาน

เริ่มจากแทร็ก Associate Data Engineer in SQL จากนั้นเพิ่มแทร็ก Associate Data Engineer in Python ระหว่างสองแทร็กนี้จะครอบคลุม SQL แนวคิดคลังข้อมูล การทำ dimensional modeling และไปป์ไลน์ Python ซึ่งเป็นฐานที่ทรัพยากรต่อๆ ไปสมมติว่าคุณมีแล้ว หากเขียน SQL ได้อย่างมั่นใจอยู่แล้ว ให้ข้ามไปแทร็ก Python เพื่อประหยัดเวลาอีกหลายสัปดาห์

ระยะที่ 2: พิสูจน์และทำพอร์ต

เล็งสอบ Data Engineer Certification เพื่อยืนยันพื้นฐาน จากนั้นเรียน Data Engineering Zoomcamp เพื่อทำไปป์ไลน์โปรดักชันด้วย Docker, Terraform, dbt, Spark และ Kafka โปรเจกต์แคปสโตนของ Zoomcamp ให้โปรเจกต์ครบวงจรไว้โชว์ผู้จ้าง หากรอบเรียนไม่ตรงตาราง ให้เรียนเองจากวิดีโอบันทึกและรีโป GitHub

ระยะที่ 3: สเปเชียลไทส์ด้วยใบรับรองผู้ขาย

เลือกใบรับรองที่ตรงกับสแต็กเป้าหมาย: Databricks Data Engineer Associate สำหรับบทบาทเลกเฮาส์, SnowPro Core สำหรับ Snowflake หรือ GCP Professional Data Engineer สำหรับ Google Cloud เพิ่ม dbt Analytics Engineering หากงานเน้นการแปลงข้อมูล หรือ Confluent Kafka หากมุ่งสู่สตรีมมิง ถ้าไปป์ไลน์ AI อยู่ในอนาคต ใบ Databricks GenAI Engineer คือขั้นสุดท้ายที่ลงตัว

วิธีเลือกแหล่งเรียนรู้ที่ใช่

จุดเริ่มที่ต่างกันย่อมต้องเดินก้าวแรกต่างกัน จับคู่วิธีตามสถานการณ์เหล่านี้

• ผู้เริ่มต้นที่ไม่มี SQL เลย: เริ่มจากแทร็ก Associate Data Engineer in SQL เป็นทรัพยากรเดียวที่สมมติว่าไม่มีความรู้ฐานข้อมูลและรันได้ทั้งหมดยุคในเบราว์เซอร์ไม่ต้องติดตั้ง
• มี SQL แต่ไม่มี Python: ไปที่แทร็ก Associate Data Engineer in Python แล้วต่อด้วย Data Engineer Certification แทร็ก SQL จะกลายเป็นการทบทวน
• มีพื้นฐานแล้วและต้องการพอร์ตโฟลิโอ: เรียน Data Engineering Zoomcamp ฟรีและได้ไปป์ไลน์ครบวงจร ซึ่งคอร์สแบบแซนด์บ็อกซ์ไม่มี
• ทำงานสายข้อมูลอยู่แล้วและต้องการใบยืนยัน: เลือกใบผู้ขายที่ตรงสแต็กของคุณ Databricks สำหรับเลกเฮาส์, SnowPro สำหรับ Snowflake, GCP หรือ Azure สำหรับคลาวด์ ข้ามแทร็กผู้เริ่มต้น
• งบจำกัด: ผสานแทร็กสมาชิกรายเดือนของเรากับ Zoomcamp ที่ฟรี และชะลอการสอบแพงๆ อย่าง SnowPro Advanced Data Engineer ที่เมื่อรวมกับ Core แล้วราว $1,100

สิ่งหนึ่งที่ควรสังเกต: ใบรับรองจากแพลตฟอร์มกับใบรับรองจากผู้ขายสื่อความต่างกันกับผู้จ้าง Data Engineer Certification พิสูจน์ว่ามีพื้นฐาน ส่วนข้อสอบ Databricks หรือ GCP พิสูจน์ว่าทำงานในสภาพแวดล้อมโปรดักชันเฉพาะได้ ดังนั้นส่วนใหญ่แล้วอาชีพจะได้ประโยชน์จากการมีทั้งสองไม่ใช่เลือกอย่างใดอย่างหนึ่ง

ข้อคิดท้ายบท

จุดเริ่มที่ดีที่สุดเพียงหนึ่งเดียวสำหรับเกือบทุกคนคือแทร็ก Associate Data Engineer in SQL ของ DataCamp เพราะ data engineering ตั้งอยู่บน SQL และแนวคิดคลังข้อมูล และนี่คือทางขึ้นที่ลื่นไหลที่สุดโดยไม่มีอุปสรรคการติดตั้ง จากนั้นแทร็ก Python และ Data Engineer Certification จะช่วยปิดจบพื้นฐานก่อนเข้าสู่การสเปเชียลไทส์

ก้าวถัดไปขึ้นกับเป้าหมาย ผู้เริ่มต้นที่มุ่งงานแรกควรตามแทร็ก ทำ Zoomcamp เพื่อทำพอร์ต แล้วเพิ่มใบผู้ขายหนึ่งใบ ส่วนนักวิเคราะห์มีประสบการณ์ที่ย้ายสู่งานวิศวกรรมสามารถข้ามพื้นฐานแล้วไปที่ Databricks, SnowPro หรือ GCP ได้เลย

มีสองข้อควรระวัง ค่าใบรับรองสะสมเร็ว โดย SnowPro Advanced Data Engineer เมื่อรวมกับ Core อยู่ราว $1,100 และ Azure DP-700 ต้องต่ออายุรายปี จึงควรวางแผนงบอย่างมีสติ อีกทั้งเครื่องมือเปลี่ยนไว ทำให้คอร์สใดๆ รวมถึงของเราเอง ล้าหลังฟีเจอร์เลกเฮาส์และออเคสเตรชันล่าสุดอยู่เสมอ จึงควรวางแผนเสริมด้วยเอกสารทางการและโปรเจกต์บน GitHub

หากต้องการรากฐานกว้างๆ ใน data engineering ก่อนลงลึก แนะนำให้เริ่มจากแทร็ก Associate Data Engineer in SQL ของเรา