Module 5: Validation, Schema & Capstone
ถ้าคุณเรียนมาถึงตรงนี้ คุณรู้แล้วว่า data types คืออะไร ทำงานยังไง และแต่ละเครื่องมือมองมันต่างกันอย่างไร — แต่ในโลกจริง ข้อมูลไม่ได้อยู่ในเครื่องมือเดียว มันเดินทางข้ามระบบ ข้าม format ข้ามทีม ถ้าไม่มี “สัญญา” ไว้กำกับ ข้อมูลจะพังระหว่างทาง
Learning Flow
Section titled “Learning Flow”Learning Goals
Section titled “Learning Goals”- เขียน type contract ที่ระบุ data type, nullable, และ constraint ของทุก column ได้
- รัน import checklist สำหรับ CSV ใหม่ทุกไฟล์ เพื่อตรวจสอบความถูกต้องก่อนใช้งาน
- debug cross-platform mismatches ได้ — เช่น ยอดเงินไม่ตรงเพราะ REAL vs NUMERIC
- ทำ capstone project จนสำเร็จ — ตั้งแต่ messy CSV จนถึง cleaned data + type contract
Progress 0 / 4
เป้าหมายของ Module นี้
Section titled “เป้าหมายของ Module นี้”บทเรียน
Section titled “บทเรียน” 5.1 Schema Contracts เขียน 'สัญญา' ของ dataset — ถ้าทุกคนทำตาม ไม่มีอะไรพัง
5.2 Import Checklist ทุกครั้งที่ได้ CSV ใหม่ ต้องตรวจอะไรบ้างก่อนใช้
5.3 Debugging Cross-Platform Mismatch ยอดเงินไม่ตรง 100,000 บาท — เพราะอะไร?
5.4 Capstone Briefing ข้อกำหนด deliverables และเกณฑ์การให้คะแนน
Capstone: Data Type Translator โปรเจกต์จบ — แปลง messy CSV ให้เป็นข้อมูลที่เชื่อถือได้ 3 ระบบ