โปรแกรมเมอร์/คอมพิวเตอร์/IT Database Admin SQL Data analytic (bigdata) By BuddyJob.com

ข้อมูลที่ปรากฎเป็น "ไม่เปิดเผย" ข้อมูลจะเปิดเผยเฉพาะสมาชิกเท่านั้น สำหรับสมาชิกต้องทำการ เข้าระบบ ก่อน หรือ
ต้องการสมัครสมาชิก ดูวิธีการสมัครและอัตราค่าสมาชิกได้ที่นี่

ข้อมูลส่วนตัว [ID : 410499] (ปรับปรุงประวัติล่าสุดเมื่อ 29 เม.ย. 2563) (หางานครั้งล่าสุดเมื่อ 29 เม.ย. 2563)

ชื่อ - นามสกุล :	ไม่เปิดเผย
วันเกิด :	13 สิงหาคม 2540 / อายุ 27 ปี
ส่วนสูง :	ส่วนสูง : 166 ซม. น้ำหนัก : 57 กิโลกรัม
เพศ :	ชาย
สถานะสมรส :	โสด
สัญชาติ :	ไทย
ศาสนา :	พุทธ
สถานะภาพทางทหาร :	ได้รับการยกเว้น

ข้อมูลในการติดต่อ

E-mail :	ไม่เปิดเผย
ที่อยู่ :	ไม่เปิดเผย
เขต (เฉพาะกรุงเทพ) :	จอมทอง, บางขุนเทียน, บางบอน
จังหวัด :	กรุงเทพมหานคร
รหัสไปรษณีย์ :	ไม่เปิดเผย
โทรศัพท์ :	ไม่เปิดเผย
มือถือ :	ไม่เปิดเผย
Fax :	ไม่เปิดเผย

ความพร้อมในการเริ่มงาน

พร้อมทำงาน :	เริ่มทำงานได้เลย
สถานะการทำงาน :	ว่างงาน

ประวัติการศึกษา

ปัจจุบัน :	จบการศึกษาแล้วในปี พศ. 2563
1. การศึกษาสูงสุด
ระดับการศึกษา :	ปริญญาตรี
ชื่อสถานศึกษา :	มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคลตะวันออก วิทยาเขตจักรพงษภูวนารถ
วุฒิการศึกษา :	บริหารธุรกิจบัณฑิต
สาขาวิชา :	ระบบสารสนเทศ
เกรดเฉลี่ย (GPA.) :	3.51
2. การศึกษาก่อนหน้า
ระดับการศึกษา :	ปวช.
ชื่อสถานศึกษา :	วิทยาลัยพณิชยการเชตุพน
วุฒิการศึกษา :	ประกาศณียบัตรวิชาชีพ
สาขาวิชา :	คอมพิวเตอร์ธุรกิจ
เกรดเฉลี่ย (GPA.) :	2.74

ตำแหน่งงานที่ท่านสนใจ

สาขาวิชาที่ได้ศึกษามา :	โปรแกรมเมอร์ - วิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ - IT
ประเภทงานที่สนใจ :	1. โปรแกรมเมอร์ - คอมพิวเตอร์ - IT 2. 3.
ตำแหน่งงานที่สนใจ :	1. Database Admin 2. SQL 3. Data analytic (bigdata)
ลักษณะงานที่ต้องการ :	งานประจำ (Full Time) งานนอกเวลา (Part Time) งานอิสระ (Freelance) งานสำหรับนักศึกษาฝึกงาน (training)
ระดับเงินเดือนที่ต้องการ :	18000 บาท

ความสามารถ

ความสามารถทางภาษา
ภาษา	พูด	อ่าน	เขียน
1. ภาษาไทย	ดีมาก	ดีมาก	ดีมาก
2. ภาษาอังกฤษ	พอใช้	พอใช้	พอใช้
ความสามารถอื่นๆ
พิมพ์ดีด :	ภาษาไทย 40 คำ/นาที ภาษาอังกฤษ 35 คำ/นาที

โครงการ - ผลงาน - เกียรติประวัติ - บุคคลอ้างอิง

โครงการ - ผลงาน - เกียรติประวัติ :	Analysis of customer data and company products SVOA With Machine Learning : Data analysis customers and products using type classification Prediction future data from current data by using the algorithm Decision Tree, Logistic Regression, Neural Network and Support Vector Machine to prediction the target group
บุคคลอ้างอิง :	ไม่เปิดเผย