20 คำถามสัมภาษณ์การทำเหมืองข้อมูล

หมายความว่าจะมีขอบเขตงานมากมายใน AI และ ML และเนื่องจาก Data Mining เป็นส่วนสำคัญของทั้งสองอย่าง คุณต้องสร้างรากฐานที่มั่นคงใน Data Mining การทำเหมืองข้อมูลหมายถึงเทคนิคที่ใช้ในการแปลงข้อมูลดิบให้เป็นข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมายที่ธุรกิจและองค์กรสามารถใช้ได้ ลักษณะพื้นฐานของการทำเหมืองข้อมูล ได้แก่ การจัดการข้อมูลและฐานข้อมูล การประมวลผลข้อมูลล่วงหน้า การตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูล การอัปเดตออนไลน์ และการค้นพบรูปแบบอันมีค่าที่ซ่อนอยู่ภายในชุดข้อมูลที่ซับซ้อน โดยพื้นฐานแล้ว Data Mining มุ่งเน้นไปที่การวิเคราะห์ข้อมูลปริมาณมากโดยอัตโนมัติเพื่อดึงแนวโน้มและข้อมูลเชิงลึกที่ซ่อนอยู่ออกมา นี่คือเหตุผลที่คุณต้องพร้อมที่จะตอบคำถามเกี่ยวกับ Data Mining ที่ผู้สัมภาษณ์ถามก่อน หากคุณต้องการได้งานในฝันใน AI/ML

เรียนรู้ หลักสูตรการรับรองวิทยาศาสตร์ข้อมูล จากมหาวิทยาลัยชั้นนำของโลก รับโปรแกรม PG สำหรับผู้บริหาร โปรแกรมประกาศนียบัตรขั้นสูง หรือโปรแกรมปริญญาโท เพื่อติดตามอาชีพของคุณอย่างรวดเร็ว

ในโพสต์นี้ เราได้รวบรวมรายการคำถามสัมภาษณ์ Data Mining ที่พบบ่อยที่สุด ครอบคลุมทุกระดับของคำถามและแนวคิดในการสัมภาษณ์ Data Mining (ทั้งระดับพื้นฐานและขั้นสูง) ที่ผู้ต้องการ AI/ML ทุกคนต้องรู้

ดังนั้นอย่ารอช้า มาเริ่มกันเลยดีกว่า!

1. ตั้งชื่อเทคนิคการขุดข้อมูลแบบต่างๆ และอธิบายขอบเขตของการทำเหมืองข้อมูล

เทคนิคการทำเหมืองข้อมูลที่แตกต่างกันคือ:

• การ ทำนาย – ค้นพบความสัมพันธ์ระหว่างอินสแตนซ์ที่เป็นอิสระและขึ้นอยู่กับ ตัวอย่างเช่น เมื่อพิจารณาข้อมูลการขาย หากคุณต้องการคาดการณ์กำไรในอนาคต การขายจะทำหน้าที่เป็นอินสแตนซ์อิสระ ในขณะที่กำไรนั้นขึ้นอยู่กับอินสแตนซ์ ดังนั้น ตามข้อมูลในอดีตของยอดขายและกำไร กำไรที่เกี่ยวข้องจึงเป็นมูลค่าที่คาดการณ์ไว้
• ต้นไม้แห่งการตัดสินใจ – รากของโครงสร้างการตัดสินใจทำหน้าที่เป็นเงื่อนไข/คำถามที่มีหลายคำตอบ คำตอบแต่ละข้อนำไปสู่ข้อมูลเฉพาะที่ช่วยในการตัดสินใจขั้นสุดท้ายตามข้อมูล
• รูปแบบตามลำดับ – หมายถึงการวิเคราะห์รูปแบบที่ใช้เพื่อค้นหารูปแบบที่เหมือนกันในข้อมูลธุรกรรมหรือเหตุการณ์ปกติ ตัวอย่างเช่น ข้อมูลในอดีตของลูกค้าช่วยให้แบรนด์ระบุรูปแบบธุรกรรมที่เกิดขึ้นในปีที่ผ่านมา
• การวิเคราะห์คลัสเตอร์ – ในเทคนิคนี้ จะเกิดคลัสเตอร์ของออบเจ็กต์ที่มีลักษณะเหมือนกันโดยอัตโนมัติ วิธีการจัดกลุ่มกำหนดคลาสแล้ววางอ็อบเจ็กต์ที่เหมาะสมในแต่ละคลาส
• การวิเคราะห์การจัดประเภท – ในวิธีการที่ใช้ ML นี้ แต่ละรายการในชุดเฉพาะจะถูกจัดประเภทเป็นกลุ่มที่กำหนดไว้ล่วงหน้า ใช้เทคนิคขั้นสูง เช่น โปรแกรมเชิงเส้นตรง โครงข่ายประสาทเทียม โครงสร้างการตัดสินใจ เป็นต้น
• การเรียนรู้กฎของสมาคม – วิธีการนี้สร้างรูปแบบตามความสัมพันธ์ของรายการในธุรกรรมเดียว

ขอบเขตของการทำเหมืองข้อมูลคือ:

• ทำนายแนวโน้มและพฤติกรรม – การทำเหมืองข้อมูลทำให้กระบวนการระบุข้อมูลคาดการณ์ในชุดข้อมูล/ฐานข้อมูลขนาดใหญ่เป็นไปโดยอัตโนมัติ
• ค้นพบรูปแบบที่ไม่รู้จักก่อนหน้านี้ – เครื่องมือการทำเหมืองข้อมูลจะกวาดและขูดผ่านฐานข้อมูลที่หลากหลายและหลากหลายเพื่อระบุแนวโน้มที่ซ่อนไว้ก่อนหน้านี้ นี่ไม่ใช่อะไรนอกจากกระบวนการค้นพบรูปแบบ

2. Data Mining มีกี่ประเภท?

การทำเหมืองข้อมูลสามารถจำแนกได้เป็นประเภทต่อไปนี้:

• บูรณาการ
• การคัดเลือก
• การล้างข้อมูล
• การประเมินรูปแบบ
• การแปลงข้อมูล
• การแสดงความรู้

3. การล้างข้อมูลคืออะไร?

การล้างข้อมูลเป็นขั้นตอนสำคัญในระบบการจัดการฐานข้อมูล ช่วยรักษาข้อมูลที่เกี่ยวข้องในฐานข้อมูล หมายถึงกระบวนการทำความสะอาดข้อมูลขยะโดยการกำจัดหรือลบค่า NULL ที่ไม่จำเป็นของแถวและคอลัมน์ เมื่อใดก็ตามที่คุณต้องการโหลดข้อมูลใหม่ในฐานข้อมูล อันดับแรก จำเป็นต้องล้างข้อมูลที่ไม่เกี่ยวข้องออกให้หมด

ด้วยการล้างข้อมูลฐานข้อมูลบ่อยครั้ง คุณสามารถกำจัดข้อมูลขยะที่ใช้หน่วยความจำฐานข้อมูลจำนวนมาก ซึ่งจะทำให้ประสิทธิภาพของฐานข้อมูลช้าลง

4. อะไรคือความแตกต่างพื้นฐานระหว่าง Data Warhousing และ Data Mining?

Data Warehousing เป็นเทคนิคที่ใช้ในการดึงข้อมูลจากแหล่งที่แตกต่างกัน จากนั้นจะทำความสะอาดและเก็บไว้ใช้ในอนาคต ในทางกลับกัน Data Mining เป็นกระบวนการสำรวจข้อมูลที่ดึงออกมาโดยใช้การสืบค้น แล้ววิเคราะห์ผลลัพธ์หรือผลลัพธ์ จำเป็นอย่างยิ่งในการรายงาน การวางแผนกลยุทธ์ และการแสดงภาพข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าภายในข้อมูล

5. อธิบายขั้นตอนต่างๆ ของการทำเหมืองข้อมูล

การทำเหมืองข้อมูลมีสามขั้นตอนหลัก:

การสำรวจ – ขั้นตอนนี้เน้นไปที่การรวบรวมข้อมูลจากหลายแหล่งเป็นหลัก และเตรียมสำหรับกิจกรรมเพิ่มเติม เช่น การทำความสะอาดและการแปลงสภาพ เมื่อข้อมูลได้รับการทำความสะอาดและแปลงแล้ว จะสามารถวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึกได้

การสร้างแบบจำลองและการตรวจสอบความถูกต้อง – ขั้นตอนนี้เกี่ยวข้องกับการตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลโดยใช้แบบจำลองต่างๆ กับข้อมูลดังกล่าว และเปรียบเทียบผลลัพธ์เพื่อประสิทธิภาพที่ดีที่สุด ขั้นตอนนี้เรียกอีกอย่างว่าการระบุรูปแบบ เป็นกระบวนการที่ใช้เวลานาน เนื่องจากผู้ใช้ต้องระบุด้วยตนเองว่ารูปแบบใดเหมาะสมที่สุดสำหรับการคาดคะเนแบบง่ายๆ

การปรับใช้ – เมื่อระบุรูปแบบที่เหมาะสมที่สุดสำหรับการทำนายแล้ว ก็จะนำไปใช้กับชุดข้อมูลเพื่อรับการคาดการณ์หรือผลลัพธ์โดยประมาณ

6. การใช้แบบสอบถาม Data Mining คืออะไร?

แบบสอบถามการทำเหมืองข้อมูลช่วยอำนวยความสะดวกในการประยุกต์ใช้แบบจำลองกับข้อมูลใหม่ เพื่อสร้างผลลัพธ์เดียวหรือหลายรายการ แบบสอบถามสามารถดึงกรณีที่พอดีกับรูปแบบเฉพาะอย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น พวกเขาแยกหน่วยความจำทางสถิติของข้อมูลการฝึกอบรมและช่วยในการได้รูปแบบที่แน่นอนพร้อมกับกฎของกรณีทั่วไปที่แสดงถึงรูปแบบในแบบจำลอง นอกจากนี้ แบบสอบถามสามารถดึงสูตรการถดถอยและการคำนวณอื่น ๆ เพื่ออธิบายรูปแบบ พวกเขายังสามารถดึงรายละเอียดเกี่ยวกับแต่ละกรณีที่ใช้ในแบบจำลอง

7. ข้อมูล "ไม่ต่อเนื่อง" และ "ต่อเนื่อง" ใน Data Mining คืออะไร

ใน Data Mining ข้อมูลที่ไม่ต่อเนื่องคือข้อมูลที่มีขอบเขตจำกัดและมีความหมายที่แนบมาด้วย เพศเป็นตัวอย่างคลาสสิกของข้อมูลที่ไม่ต่อเนื่อง ในทางกลับกัน ข้อมูลต่อเนื่องคือข้อมูลที่เปลี่ยนแปลงอย่างต่อเนื่องในลักษณะที่มีโครงสร้างที่ดี อายุเป็นตัวอย่างที่สมบูรณ์แบบของข้อมูลต่อเนื่อง

8. OLAP คืออะไร? ต่างจาก OLTP อย่างไร?

OLAP (การประมวลผลเชิงวิเคราะห์ออนไลน์) เป็นเทคโนโลยีที่ใช้ในแอปพลิเคชัน Business Intelligence จำนวนมากที่เกี่ยวข้องกับการคำนวณเชิงวิเคราะห์ที่ซับซ้อน นอกเหนือจากการคำนวณที่ซับซ้อนแล้ว OLAP ยังใช้สำหรับการวิเคราะห์แนวโน้มและการสร้างแบบจำลองข้อมูลขั้นสูง วัตถุประสงค์หลักของการใช้ระบบ OLAP คือเพื่อลดเวลาในการตอบกลับแบบสอบถามในขณะเดียวกันก็เพิ่มประสิทธิภาพของการรายงาน ฐานข้อมูล OLAP เก็บข้อมูลประวัติที่รวมไว้ในสคีมาหลายมิติ OLAP เป็นฐานข้อมูลหลายมิติ ช่วยให้ผู้ใช้เข้าใจว่าข้อมูลมาจากแหล่งต่างๆ อย่างไร

OLTP ย่อมาจากการทำธุรกรรมและการประมวลผลออนไลน์ มันแตกต่างจาก OLAP โดยเนื้อแท้เนื่องจากใช้ในแอปพลิเคชันที่เกี่ยวข้องกับธุรกรรมจำนวนมากและข้อมูลปริมาณมาก แอปพลิเคชันเหล่านี้พบได้ทั่วไปในภาค BFSI สถาปัตยกรรม OLTP เป็นสถาปัตยกรรมไคลเอ็นต์-เซิร์ฟเวอร์ที่สามารถรองรับธุรกรรมข้ามเครือข่ายได้

9. ตั้งชื่อรุ่นพื้นที่เก็บข้อมูลต่างๆ ที่มีใน OLAP หรือไม่

โมเดลการจัดเก็บข้อมูลต่างๆ ที่มีอยู่ใน OLAP ได้แก่:

• MOLAP (การประมวลผลการวิเคราะห์ออนไลน์หลายมิติ) – นี่คือประเภทของการจัดเก็บข้อมูลที่ข้อมูลถูกเก็บไว้ในลูกบาศก์หลายมิติแทนที่จะเป็นฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์มาตรฐาน เป็นคุณลักษณะที่ทำให้ประสิทธิภาพการสืบค้นข้อมูลเป็นเลิศ
• ROLAP (การประมวลผลเชิงวิเคราะห์ออนไลน์เชิงสัมพันธ์) – ในการจัดเก็บข้อมูลนี้ ข้อมูลจะถูกจัดเก็บไว้ในฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ และด้วยเหตุนี้ จึงสามารถจัดการข้อมูลปริมาณมหาศาลได้
• HOLAP (การประมวลผลเชิงวิเคราะห์ออนไลน์แบบไฮบริด) – นี่คือการผสมผสานระหว่าง MOLAP และ ROLAP HOLAP ใช้โมเดล MOLAP เพื่อดึงข้อมูลสรุปจากคิวบ์ ในขณะที่สำหรับความสามารถในการเจาะลึก จะใช้โมเดล ROLAP

10. “คิวบ์” คืออะไร?

ใน Data Mining คำว่า "cube" หมายถึงพื้นที่จัดเก็บข้อมูลที่จัดเก็บข้อมูล การจัดเก็บข้อมูลในคิวบ์ช่วยเร่งกระบวนการวิเคราะห์ข้อมูล โดยพื้นฐานแล้ว คิวบ์คือการแสดงข้อมูลเชิงตรรกะของข้อมูลหลายมิติ ในขณะที่ขอบของคิวบ์มีสมาชิกของมิติ เนื้อหาของคิวบ์จะประกอบด้วยค่าข้อมูล

สมมติว่าบริษัทเก็บข้อมูลพนักงาน (บันทึก) ไว้ในลูกบาศก์ เมื่อต้องการประเมินผลการปฏิบัติงานของพนักงานเป็นรายสัปดาห์หรือรายเดือน สัปดาห์/เดือนจะกลายเป็นมิติของคิวบ์

11. Data Aggregation และ Generalization คืออะไร?

การรวมข้อมูลเป็นกระบวนการที่ข้อมูลถูกรวมหรือรวมเข้าด้วยกันเพื่อสร้างคิวบ์สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล การวางนัยทั่วไปเป็นกระบวนการแทนที่ข้อมูลระดับต่ำด้วยแนวคิดระดับสูง เพื่อให้สามารถสรุปข้อมูลและสร้างความเข้าใจที่มีความหมายได้

12. อธิบายอัลกอริทึมแผนผังการตัดสินใจและอนุกรมเวลา

ในอัลกอริทึมแผนผังการตัดสินใจ แต่ละโหนดจะเป็นโหนดปลายสุดหรือโหนดการตัดสินใจ ทุกครั้งที่คุณป้อนวัตถุในอัลกอริธึม วัตถุนั้นจะสร้างการตัดสินใจ โครงสร้างการตัดสินใจถูกสร้างขึ้นโดยใช้ความสม่ำเสมอของข้อมูล เส้นทางทั้งหมดที่เชื่อมต่อโหนดรากกับโหนดปลายสุดสามารถเข้าถึงได้โดยใช้ 'AND' หรือ 'OR' หรือ 'BOTH' สิ่งสำคัญที่ควรทราบคือ โครงสร้างการตัดสินใจจะไม่ได้รับผลกระทบจากการเตรียมข้อมูลอัตโนมัติ

อัลกอริธึมอนุกรมเวลาใช้สำหรับชนิดข้อมูลที่มีค่าเปลี่ยนแปลงตลอดเวลาตามเวลา (เช่น อายุของบุคคล) เมื่อคุณฝึกอัลกอริทึมและปรับแต่งเพื่อคาดการณ์ชุดข้อมูล อัลกอริทึมจะสามารถติดตามข้อมูลต่อเนื่องและคาดการณ์ได้อย่างแม่นยำ อัลกอริธึมอนุกรมเวลาสร้างแบบจำลองเฉพาะที่สามารถทำนายแนวโน้มในอนาคตของข้อมูลตามชุดข้อมูลดั้งเดิม

13. การจัดกลุ่มคืออะไร?

ใน Data Mining การทำคลัสเตอร์เป็นกระบวนการที่ใช้ในการจัดกลุ่มอ็อบเจ็กต์นามธรรมเป็นคลาสที่มีอ็อบเจ็กต์ที่คล้ายกัน ในที่นี้ คลัสเตอร์ของออบเจ็กต์ข้อมูลจะถือว่าเป็นกลุ่มเดียว ดังนั้น ในระหว่างกระบวนการวิเคราะห์ พาร์ติชั่นข้อมูลจะเกิดขึ้นในกลุ่มซึ่งจะถูกติดป้ายกำกับตามข้อมูลที่เหมือนกัน การวิเคราะห์คลัสเตอร์มีความสำคัญต่อ Data Mining เนื่องจากสามารถปรับขนาดได้และมีมิติข้อมูลสูง และยังสามารถจัดการกับแอตทริบิวต์ที่แตกต่างกัน ความสามารถในการตีความได้ และข้อมูลที่ไม่เป็นระเบียบ

การจัดกลุ่มข้อมูลใช้ในแอพพลิเคชั่นต่างๆ รวมถึงการประมวลผลภาพ การจดจำรูปแบบ การตรวจจับการฉ้อโกง และการวิจัยตลาด

14. ปัญหาทั่วไปที่พบในการทำเหมืองข้อมูลคืออะไร

ในระหว่างกระบวนการ Data Mining คุณอาจพบปัญหาต่อไปนี้:

• การจัดการความไม่แน่นอน
• การจัดการกับค่าที่หายไป
• การจัดการกับข้อมูลที่มีเสียงดัง
• ประสิทธิภาพของอัลกอริทึม
• ผสมผสานความรู้โดเมน
• ขนาดและความซับซ้อนของข้อมูล
• การเลือกข้อมูล
• ความไม่สอดคล้องกันระหว่างข้อมูลและความรู้ที่ค้นพบ

15. ระบุไวยากรณ์สำหรับ – ข้อกำหนดการวัดความน่าสนใจ การนำเสนอรูปแบบและข้อกำหนดการแสดงข้อมูล และข้อกำหนดข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับงาน

ไวยากรณ์สำหรับข้อกำหนดการวัดความน่าสนใจคือ:

ด้วยเกณฑ์ <interest_measure_name> = threshold_value

ไวยากรณ์สำหรับการนำเสนอรูปแบบและข้อกำหนดการแสดงข้อมูลคือ:

แสดงเป็น <result_form>

ไวยากรณ์สำหรับข้อกำหนดข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับงานคือ:

ใช้ฐานข้อมูลdatabase_name

หรือ

ใช้คลังข้อมูล data_warehouse_name

เกี่ยวข้องกับ att_or_dim_list

จากความสัมพันธ์/คิวบ์ [โดยที่เงื่อนไข] สั่งซื้อโดย order_list

จัดกลุ่มตาม grouping_list

16. ระบุระดับการวิเคราะห์ที่แตกต่างกันใน Data Mining หรือไม่

ระดับต่างๆ ของการวิเคราะห์ใน Data Mining ได้แก่

• การเหนี่ยวนำกฎ
• การสร้างภาพข้อมูล
• อัลกอริทึมทางพันธุกรรม
• โครงข่ายประสาทเทียม
• วิธีเพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุด

17. STING คืออะไร?

STING ย่อมาจากตารางข้อมูลสถิติ เป็นวิธีการจัดกลุ่มแบบหลายความละเอียดตามตารางซึ่งมีอ็อบเจ็กต์ทั้งหมดอยู่ในเซลล์สี่เหลี่ยม แม้ว่าเซลล์จะถูกเก็บไว้ในความละเอียดระดับต่างๆ ก็ตาม ระดับเหล่านี้จะถูกจัดเรียงเพิ่มเติมในโครงสร้างแบบลำดับชั้น

18. ETL คืออะไร? บอกชื่อเครื่องมือ ETL ที่ดีที่สุด

ETL ย่อมาจาก Extract, Transform และ Load เป็นซอฟต์แวร์ที่สามารถอ่านข้อมูลจากแหล่งข้อมูลที่ระบุและดึงข้อมูลชุดย่อยที่ต้องการ หลังจากนี้ มันจะแปลงข้อมูลโดยใช้กฎและค้นหาตาราง และแปลงเป็นแบบฟอร์มที่ต้องการ สุดท้าย ใช้ฟังก์ชันโหลดเพื่อโหลดข้อมูลผลลัพธ์ลงในฐานข้อมูลเป้าหมาย

เครื่องมือ ETL ที่ดีที่สุดคือ:

• Oracle
• Ab Initio
• เวทีข้อมูล
• Informatica
• ชุมทางข้อมูล
• ช่างก่อสร้างโกดัง

19. เมตาดาต้าคืออะไร?

กล่าวง่ายๆ ก็คือ metadata คือข้อมูลสรุปที่นำไปสู่ชุดข้อมูลที่มีขนาดใหญ่ขึ้น ข้อมูลเมตาประกอบด้วยข้อมูลที่สำคัญ เช่น จำนวนคอลัมน์ที่ใช้ ลำดับของฟิลด์ ชนิดข้อมูลของฟิลด์ ความกว้างคงที่และความกว้างที่จำกัด และอื่นๆ

20. ข้อดีของการทำเหมืองข้อมูลคืออะไร?

การทำเหมืองข้อมูลมีข้อดีหลักสี่ประการ:

• ช่วยให้เข้าใจข้อมูลดิบและสำรวจ ระบุ และเข้าใจรูปแบบที่ซ่อนอยู่ภายในข้อมูล
• ช่วยให้กระบวนการค้นหาข้อมูลคาดการณ์ในฐานข้อมูลขนาดใหญ่เป็นไปโดยอัตโนมัติ ซึ่งจะช่วยระบุรูปแบบที่ซ่อนไว้ก่อนหน้านี้ในทันที
• ช่วยคัดกรองและตรวจสอบข้อมูลและทำความเข้าใจที่มาที่ไป
• ช่วยส่งเสริมการตัดสินใจที่รวดเร็วและดีขึ้น ซึ่งช่วยให้ธุรกิจดำเนินการที่จำเป็นเพื่อเพิ่มรายได้และลดต้นทุนการดำเนินงาน

นี่คือเหตุผลที่ว่าทำไม Data Mining จึงกลายเป็นส่วนสำคัญของอุตสาหกรรมต่างๆ มากมาย รวมถึงการตลาด การโฆษณา IT/ITES ระบบธุรกิจอัจฉริยะ และแม้แต่ข่าวกรองของรัฐบาล

เราหวังว่าคำถามสัมภาษณ์เกี่ยวกับ Data Mining และคำตอบเหล่านี้จะช่วยคุณในการทำลายล้างด้วย Data Mining แม้ว่าคำถามเหล่านี้เป็นเพียงคำถามระดับพื้นฐานสองสามข้อที่คุณต้องรู้ แต่ก็จะช่วยให้คุณเข้าใจถึงความต่อเนื่องและเจาะลึกลงไปในเนื้อหาในหัวข้อนั้นๆ

หากคุณอยากเรียนรู้เกี่ยวกับวิทยาศาสตร์ข้อมูล ลองดูโปรแกรม Executive PG ของ IIIT-B & upGrad ใน Data Science ซึ่งสร้างขึ้นสำหรับมืออาชีพที่ทำงานและมีกรณีศึกษาและโครงการมากกว่า 10 รายการ เวิร์กช็อปภาคปฏิบัติจริง การให้คำปรึกษากับผู้เชี่ยวชาญในอุตสาหกรรม 1 -on-1 พร้อมที่ปรึกษาในอุตสาหกรรม การเรียนรู้มากกว่า 400 ชั่วโมงและความช่วยเหลือด้านงานกับบริษัทชั้นนำ