การอน ม ต ว สด เป นหน าท ของผ ออกแบบ

คุณสมบัติของผู้ขอใบอนุญาตภาคีวิศวกรพิเศษ

1. ต้องเป็นสมาชิกสภาวิศวกร
2. มีอายุไม่ต่ำกว่าสิบแปดปีบริบูรณ์
3. ไม่เป็นผู้ประพฤติผิดจรรยาบรรณ อันนำมาซึ่งความเสื่อมเสียเกียรติศักดิ์แห่งวิชาชีพ
4. ไม่เคยต้องโทษจำคุกโดยคำพิพากษาถึงที่สุดให้จำคุก เว้นแต่ความผิดที่กระทำโดยประมาท หรือลหุโทษ
5. ไม่เป็นผู้มีจิตฟั่นเฟือนไม่สมประกอบ หรือไม่เป็นโรคที่กำหนดตามข้อบังคับสภาวิศวกรว่าด้วยโรคต้องห้าม คือ – โรคเรื้อนในระยะติดต่อ หรือในระยะที่ปรากฏอาการเป็นที่อันตรายต่อสังคม – วัณโรคในระยะอันตรายต่อสังคม – โรคเท้าช้างในระยะที่ปรากฏอาการเป็นที่อันตรายต่อสังคม – โรคติดยาเสพติดให้โทษ หรือภาวะติดสารเสพติดให้โทษอย่างร้ายแรง – โรคพิษสุราเรื้อรัง สำหรับสมาชิกประเภทวิสามัญ
6. เป็นผู้ปฏิบัติงานเกี่ยวข้องกับวิชาชีพวิศวกรรม
7. ผู้ขอรับใบอนุญาตระดับภาคีวิศวกรพิเศษ จะต้องมีความรู้และประสบการณ์ตรงกับลักษณะงาน – วุฒิการศึกษาระดับปริญญาตรี ในสาขาวิศวกรรมศาสตร์หรือเทียบเท่าขึ้นไป และจะต้องมีผลงานในลักษณะที่ยื่นคำขอ ไม่น้อยกว่า 2ปี – วุฒิประกาศนียบัตรวิชาชีพชั้นสูง (ปวส.) หรือเทียบเท่าที่เกี่ยวกับวิชาชีพวิศวกรรม ที่ผู้ยื่นขอจะต้องมีผลงานและประสบการณ์ตรงกับลักษณะงานที่ขอ ไม่น้อยกว่า 4 ปี – วุฒิประกาศนียบัตรวิชาชีพ (ปวช.) หรือเทียบเท่าที่เกี่ยวกับวิชาชีพวิศวกรรม ที่ผู้ยื่นขอจะต้องมีผลงานและประสบการณ์ตรงกับลักษณะงานที่ขอ ไม่น้อยกว่า 6 ปี – วุฒิประกาศนียบัตรวิชาชีพ (ปวช.) หรือเทียบเท่าในสาขาอื่นที่ไม่เกี่ยวกับวิชาชีพวิศวกรรมหรือวุฒิต่ำกว่าระดับประกาศนียบัตรวิชาชีพ (ปวช.) จะต้องมี ผลงานและประสบการณ์ตรงกับลักษณะงานที่ขอ ไม่น้อยกว่า 10 ปี

ธุรกิจเก็บข้อมูลสถิติ ข้อมูลเชิงปริมาณ และข้อมูลมากมายที่ลูกค้าเผชิญและข้อมูลจากช่องทางภายใน แต่การหาข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญจะใช้การวิเคราะห์อย่างรอบคอบของข้อมูลจำนวนมาก นี้ไม่ได้เป็นความสำเร็จเล็กๆ ดูตัวอย่างบางส่วนว่าการวิเคราะห์ข้อมูลและวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถเพิ่มมูลค่าให้กับธุรกิจได้อย่างไร

การวิเคราะห์ข้อมูลช่วยปรับปรุงข้อมูลเชิงลึกของลูกค้า

การวิเคราะห์ข้อมูลสามารถทำได้บนชุดข้อมูลจากแหล่งที่มาของข้อมูลลูกค้าต่างๆ เช่น

• การสำรวจลูกค้าโดยบริษัทอื่น
• ข้อมูลบันทึกการซื้อของลูกค้า
• กิจกรรมโซเชียลมีเดีย
• คอมพิวเตอร์คุกกี้
• สถิติเว็บไซต์หรือแอปพลิเคชัน

การวิเคราะห์สามารถเปิดเผยข้อมูลที่ซ่อนอยู่ เช่น ความชอบของลูกค้า หน้ายอดนิยมบนเว็บไซต์ ระยะเวลาที่ลูกค้าใช้ในการท่องเว็บ ความคิดเห็นของลูกค้า และการโต้ตอบกับแบบฟอร์มเว็บไซต์ สิ่งนี้ช่วยให้ธุรกิจสามารถตอบสนองความต้องการของลูกค้าได้อย่างมีประสิทธิภาพและเพิ่มความพึงพอใจของลูกค้า

กรณีศึกษา: Nextdoor ใช้การวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้าอย่างไร

Nextdoor เป็นศูนย์กลางการเชื่อมต่อที่เชื่อถือได้และมีการแลกเปลี่ยนข้อมูล สินค้า และบริการที่เป็นประโยชน์ ด้วยการใช้พลังของชุมชนท้องถิ่น Nextdoor ช่วยให้ผู้คนมีชีวิตที่มีความสุขและมีความหมายมากขึ้น Nextdoor ใช้โซลูชันการวิเคราะห์ของ Amazon เพื่อวัดการมีส่วนร่วมของลูกค้าและประสิทธิภาพของคำแนะนำ การวิเคราะห์ข้อมูลช่วยให้ลูกค้าสร้างการเชื่อมต่อที่ดีขึ้นและดูเนื้อหาที่เกี่ยวข้องมากขึ้นในแบบเรียลไทม์

การวิเคราะห์ข้อมูลช่วยให้แคมเปญทางการตลาดมีประสิทธิภาพ

การวิเคราะห์ข้อมูลช่วยขจัดการคาดเดาทางการตลาด การพัฒนาผลิตภัณฑ์ การสร้างเนื้อหา และการบริการลูกค้า ช่วยให้บริษัทต่างๆ เปิดตัวเนื้อหาที่เป็นเป้าหมายและปรับแต่งโดยการวิเคราะห์ข้อมูลแบบเรียลไทม์ การวิเคราะห์ข้อมูลยังให้ข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าเกี่ยวกับวิธีการทำงานของแคมเปญทางการตลาด การกำหนดเป้าหมาย ข้อความ และครีเอทีฟโฆษณาทั้งหมดสามารถปรับเปลี่ยนได้ตามการวิเคราะห์แบบเรียลไทม์ การวิเคราะห์สามารถเพิ่มประสิทธิภาพด้านการตลาดโดยสร้างยอดขายมากขึ้นและมีการสูญเสียค่าโฆษณาน้อยลง

กรณีศึกษา: Zynga ใช้การวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อปรับปรุงแคมเปญทางการตลาดได้อย่างไร

Zynga เป็นหนึ่งในบริษัทเกมมือถือที่ประสบความสำเร็จมากที่สุดในโลก โดยมีเกมยอดฮิตอย่าง Words With Friends, Zynga Poker และ FarmVille เกมเหล่านี้ได้รับการติดตั้งโดยผู้เล่นมากกว่าหนึ่งพันล้านคนทั่วโลก รายได้ของ Zynga มาจากการซื้อในแอป ดังนั้นพวกเขาจึงวิเคราะห์การกระทำของผู้เล่นในเกมแบบเรียลไทม์โดยใช้ บริการวิเคราะห์ข้อมูลของ Amazon Kinesis เพื่อวางแผนแคมเปญทางการตลาดในเกมให้มีประสิทธิภาพมากขึ้น

การวิเคราะห์ข้อมูลช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงาน

การวิเคราะห์ข้อมูลสามารถช่วยให้บริษัทปรับปรุงกระบวนการ ลดความสูญเสีย และเพิ่มรายได้ ตารางการบำรุงรักษาแบบใช้ข้อมูลคาดการณ์ ปรับปรุงบัญชีรายชื่อพนักงาน และการจัดการซัพพลายเชนที่มีประสิทธิภาพสามารถปรับปรุงประสิทธิภาพทางธุรกิจได้อย่างทวีคูณ

กรณีศึกษา: BT Group ใช้การวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อปรับปรุงการดำเนินงานได้อย่างไร

BT Group เป็นเครือข่ายโทรคมนาคมและเครือข่ายชั้นนำของสหราชอาณาจักร ให้บริการลูกค้าใน 180 ประเทศ ทีมสนับสนุนเครือข่ายของ BT Group ใช้บริการวิเคราะห์ข้อมูลของ Amazon Kinesis เพื่อรับมุมมองแบบเรียลไทม์ของการโทรผ่านเครือข่ายในสหราชอาณาจักร วิศวกรสนับสนุนเครือข่ายและนักวิเคราะห์ข้อบกพร่องใช้ระบบนี้เพื่อระบุ ตอบสนอง และแก้ไขปัญหาในเครือข่ายได้สำเร็จ

กรณีศึกษา: Flutter ใช้การวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อเร่งการทำเกมได้อย่างไร

Flutter Entertainment เป็นหนึ่งในผู้ให้บริการด้านกีฬาและเกมออนไลน์ที่ใหญ่ที่สุดในโลก ภารกิจของพวกเขาคือการนำความบันเทิงให้กับลูกค้ากว่า 14 ล้านคนอย่างปลอดภัย มีความรับผิดชอบ และยั่งยืน ในช่วงหลายปีที่ผ่านมา Flutter ได้รับข้อมูลจากระบบต้นทางส่วนใหญ่มากขึ้นเรื่อยๆ การรวมกันของปริมาณและปัจจัยที่แฝงอยู่ทำให้เกิดความท้าทายขึ้นอย่างต่อเนื่อง Amazon Redshift ช่วยให้ Flutter ปรับขนาดตามความต้องการที่เพิ่มขึ้นแต่ยังได้รับประสบการณ์ของผู้ใช้ปลายทางที่สม่ำเสมอ

การวิเคราะห์ข้อมูลบอกเกี่ยวกับการพัฒนาผลิตภัณฑ์

องค์กรใช้การวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อระบุและจัดลำดับความสำคัญของคุณลักษณะใหม่ ๆ สำหรับการพัฒนาผลิตภัณฑ์ พวกเขาสามารถวิเคราะห์ความต้องการของลูกค้า นำเสนอคุณสมบัติเพิ่มเติมในเวลาที่น้อยลง และเปิดตัวผลิตภัณฑ์ใหม่ได้เร็วยิ่งขึ้น

กรณีศึกษา: GE ใช้การวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อเร่งการนำส่งผลิตภัณฑ์ได้อย่างไร

GE Digital เป็นบริษัทในเครือของ General Electric GE Digital มีผลิตภัณฑ์และบริการซอฟต์แวร์มากมายในแวดวงที่แตกต่างกัน หนึ่งผลิตภัณฑ์ถูกเรียกว่า Proficy Manufacturing Data Cloud

Amazon Redshift ให้อำนาจพวกเขาในการปรับปรุงการแปลงข้อมูลและเวลาในการตอบสนองของข้อมูลอย่างมาก เพื่อพวกเขาสามารถส่งมอบคุณสมบัติให้กับลูกค้าได้มากขึ้น

การวิเคราะห์ข้อมูลรองรับการปรับขนาดของการดำเนินการข้อมูล

การวิเคราะห์ข้อมูลนำเสนอการทำงานอัตโนมัติของข้อมูลหลายอย่าง เช่น การย้ายข้อมูล การเตรียมการ การรายงาน และการผสานรวม ขจัดความไร้ประสิทธิภาพแบบแมนนวล และลดเวลาและชั่วโมงแรงงานที่จำเป็นในการดำเนินการข้อมูลให้เสร็จสิ้น รองรับการปรับขนาดและช่วยให้คุณขยายแนวคิดใหม่ๆ ได้อย่างรวดเร็ว

กรณีศึกษา: FactSet ใช้การวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อปรับปรุงกระบวนการรวมลูกค้าได้อย่างไร

ภารกิจของ FactSet คือการเป็นแพลตฟอร์มเปิดชั้นนำสำหรับทั้งเนื้อหาและการวิเคราะห์ การย้ายข้อมูลเป็นกระบวนการขนาดใหญ่ สมาชิกในทีมหลายคนในฝั่งลูกค้า และบุคคลจำนวนหนึ่งในฝั่ง FactSet ทุกครั้งที่มีปัญหา เป็นเรื่องยากที่จะทราบได้ว่าการเคลื่อนไหวของข้อมูลผิดพลาดในส่วนใดของกระบวนการ Amazon Redshift ช่วยเพิ่มความคล่องตัวให้กับกระบวนการและช่วยให้ลูกค้าของ FactSet สามารถปรับขนาดได้เร็วขึ้น และนำข้อมูลมาเพื่อตอบสนองความต้องการมากขึ้น