ถึงเวลาแล้วที่คนไทยจะต้องจับตาดูเรื่องข้อมูลส่วนตัวที่ถูกนำไปใช้ จริงๆ แล้วประเทศไทยมีการเล่นเฟสบุ๊คกันอย่างมากมายโดยเป็นอันดับ 8 ของโลก ด้วยสถิติ 46 ล้านคน จากประชากร 70 ล้านคน นั่นคือ 70% ของคนในประเทศไทยมีเฟสบุ๊คใช้ ปัจจุบันเราอาจใช้เฟสบุ๊คกันอย่างสบายใจมานานแต่ รัฐบาลสหรัฐอเมริกา ซึ่งเป็นประเทศต้นทางของเทคโนโลยีนี้ก็พยายามหาทางเข้ามาควบคุม มาตรวจสอบเฟสบุ๊คกันอยู่เป็นประจำ มีตัวอย่างที่น่าสนใจหากผู้ใช้งานเฟสบุ๊คสังเกตนั่นคือ หากมีการสนทนาผ่านทางโทรศัพท์เพิ่งจบไปแล้วเข้าใช้งานเฟสบุ๊คทันที จะด้วยมือถือหรือ พีซี ก็ตาม เมื่อเราเลื่อนฟีดลงมาไม่เกิน 2 โพส เราจะเห็นโฆษณาที่เกี่ยวกับสิ่งที่เราเพิ่งคุยจบไปขึ้นมาให้เห็นพอดี เรื่องนี้ไม่ใช่เรื่องบังเอิญ มีคนสงสัยว่าเฟสบุ๊คอาจแอบฟังเราสนทนากันจริงๆ แต่อย่างไรก็ตามเฟสบุ๊คได้ปฏิเสธเรื่องนี้ นี่เป็นเพียงตัวอย่างหนึ่งที่แสดงให้เห็นว่าเฟสบุ๊ครู้ใจเรายิ่งกว่าคนใกล้ตัวเราซะอีก การที่เฟสบุ๊คสร้างแพลตฟอร์มขนาดใหญ่ให้เราใช้กันฟรีๆ นั้น ความจริงแล้วของฟรีไม่มีในโลก เราจำเป็นต้องแลกมาด้วยอะไรบางอย่างที่เราอาจไม่เคยสนใจ และข้อตกลงก่อนสมัครเฟสบุ๊คไม่เคยมีใคนอ่านหรือสนใจดู ก่อนสมัครทำให้เราต้องพลาดการรู้เรื่องราวถึงการนำข้อมูลของเราไปใช้ เพื่อจะอธิบายเรื่องนี้ แบไต๋ขออาสาที่จะสรุปเป็น 10 สาระสำคัญของข้อกำหนดการใช้บริการที่เราต้องรู้ ก่อนเล่นเฟสบุ๊ค สำหรับข้อกำหนดการใช้งานของเฟสบุ๊คที่นำมาเสนอนี้เป็นเวอร์ชันที่เพิ่งอัปเดตกันไปล่าสุดเมื่อวันที่ 31 ก.ค. 2019 สาระสำคัญข้อแรก เฟสบุ๊คไม่เก็บค่าบริการ ดังนั้น คุณต้องยินยอมให้เราแสดงโฆษณา จากธุรกิจ องค์กรที่จ่ายเงินให้เรา โปรโมตทั้งในและนอกผลิตภัณฑ์ในเครือเฟสบุ๊ค โดยอาศัยข้อมูลส่วนตัวของคุณ สาระสำคัญข้อที่ 2 การปกป้องความเป็นส่วนตัวของผู้คนเป็นหัวใจหลักในการออกแบบระบบโฆษณาของเรา เราไม่ได้ขายข้อมูลส่วนตัวของคุณแก่ผู้ลงโฆษณา และเราจะไม่แชร์ข้อมูลที่ระบุตัวคุณโดยตรงเช่นชื่อ นามสกุล อีเมล์ หรือข้อมูลติดต่ออื่นๆ กับผู้ลงโฆษณา เว้นแต่ว่าคุณให้สิทธิ์การอนุญาตเป็นการเฉพาะกับเฟสบุ๊ค สาระสำคัญข้อที่ 3 หลังจากที่เฟสบุ๊คยิงโฆษณาไปตามกลุ่มเป้าหมายของลูกค้าเฟสบุ๊ค เฟสบุ๊คก็จะทำรายงานประสิทธิภาพการทำงานของโฆษณากลับไปที่ลูกค้าของเฟสบุ๊คอีกที เพื่อให้ลูกค้าของเฟสบุ๊คเข้าใจกลุ่มเป้าหมายมากขึ้น ซึ่งข้อมูลที่ใช้ ก็จะมีข้อมูลประชากรศาสตร์ ข้อมูลความสนใจ เช่น เพศ อายุ เมืองที่อยู่อาศัย สนใจเรื่องอะไร รวมไปถึงวิธีการตอบโต้ระหว่างคุณกับเนื้อหาโฆษณานั้นๆ แต่ย้ำว่าเฟสบุ๊คจะไม่แชร์ข้อมูลที่ระบุตัวตนของคุณโดยตรง เว้นเสียแต่ว่าคุณให้สิทธิ์การอนุญาตเป็นการเฉพาะกับเฟสบุ๊ค  แล้วเราไปกดให้มันไปยังเนี่ย!!! สาระสำคัญข้อที่ 4 เฟสบุ๊คพูดถึงสิทธิ์การอนุญาตการใช้เนื้อหาที่คุณสร้างขึ้นและแชร์ว่า เนื้อหาบางอย่างที่คุณแชร์ หรืออับโหลดเข้ามาในระบบไม่ว่าจะเป็นภาพหรือวิดีโอ หรือข้อความเนื้อหานั้นๆ สิทธิ์ในการเป็นเจ้าของทรัพย์สินทางปัญญาคือคุณ แต่เพื่อที่คุณจะใช้เฟสบุ๊คได้ต่อไป คุณก็จำเป็นต้องให้สิทธิ์การอนุญาตทางกฎหมายกับเฟสบุ๊คที่เรียกว่าการอนุญาตให้เฟสบุ๊คใช้เนื้อหาของคุณได้ด้วย แต่ถ้าคุณแชร์โพสต์หรืออัปโหลดเนื้อหาที่มีส่วนเกี่ยวข้องกับเฟสบุ๊ค หรือทำโดยเฟสบุ๊ค เช่น การประมวลผลภาพเพื่อนำไปสู่วิดีโอประทับใจแห่งวันวานทั้งหลาย คุณจะได้สิทธิ์แบบไม่เฉพาะตัว และเฟสบุ๊คสามารถถ่ายโอนได้ ไม่มีค่าลิขสิทธิ์ ในการใช้ แจกจ่าย ปรับเปลี่ยน แสดง คัดลอก หรือเสนอต่อสาธารณะ แปล และสร้างผลงานที่มาจากเนื้อหาของคุณได้ด้วย พูดง่ายๆ ก็คือ ลิขสิทธิ์ของภาพ วิดีโอ บทความเป็นของเรา(ผู้ใช้งานเฟสบุ๊ค) แต่เมื่อคุณแชร์ด้วยเฟสบุ๊ค ก็เท่ากับว่าคุณได้ให้สิทธิ์และอนุญาตให้เฟสบุ๊คนำไปจัดเก็บ คัดลอกและแชร์สู่บุคคลอื่น ทั้งนี้ ขึ้นอยู่กับการตั้งค่าของคุณ สาระสำคัญข้อที่ 5 เนื้อหาของคุณยังคงถูกเก็บไว้ในระบบของเฟสบุ๊ค ซึ่งเฟสบุ๊คจะยังคงเก็บเนื้อหาตามระยะเวลาที่จำเป็น ซึ่งแตกต่างไปในแต่ละกรณี ดังนี้ ข้อกำจัดทางเทคนิคในกรณีนี้เนื้อหาของคุณจะถูกลบภายในเวลาไม่เกิน 90 วันจากระบบ หลังจากวันที่คุณลบเนื้อหาไม่ให้ปรากฏต่อสาธารณะชนแล้ว ผู้อื่นนำเนื้อหาของคุณไปใช้แบบอนุญาตแล้วแต่ยังไม่ได้ลบ เรื่องของการสืบสวน กิจกรรมที่ผิดกฏหมาย การเก็บรักษาหลักฐาน การปฏิบัติตามคำขอ จากเจ้าหน้าที่รัฐ สาระสำคัญข้อที่ 6 มาดูข้อจำกัดด้านความรับผิดชอบจากเฟสบุ๊ค มีดังนี้ เฟสบุ๊คระบุชัดว่า เฟสบุ๊คออกผลิตภัณฑ์ตามสภาพ จึงไม่รับประกันว่าผลิตภัณฑ์จะปลอดภัย มั่นคง หรือปราศจากข้อผิดพลาด อยู่เสมอ เฟสบุ๊คขอปฏิเสธความรับผิดชอบในการรับประกันทั้งหมด เฟสบุ๊คไม่ควบคุม หรือชี้แนะให้ทุกคนพูดหรือทำสิ่งใด เฟสบุ๊ค ไม่รับผิดชอบต่อการกระทำทั้งออนไลน์และออฟไลน์ ที่ถูกแชร์ ไม่ว่าเนื้อหานั้นจะไม่เหมาะสม ลามก ผิดกฏหมายอื่นๆ เฟสบุ๊คไม่สามารถคาดการณ์ได้ว่า เฟสบุ๊คจะมีปัญหา ดังนั้นจะไม่รับผิดชอบต่อการสูญเสียที่เกิดขึ้น สรุปง่ายๆ ก็คือเฟสบุ๊คไม่ได้รับประกันอะไรเลย และเนื่องจากเป็นแพลตฟอร์มที่มีคนใช้งานมากที่สุดในโลก ดังนั้นเฟสบุ๊คจึงถูกโจมตีจากเหล่าแฮคเกอร์อยู่ตลอดเวลา จึงไม่สามารถรับประกันเรื่องความปลอดภัยได้นั่นเอง ทำให้ผู้ใช้งานต้องรับความเสี่ยงนี้กันเอาเอง สาระสำคัญข้อที่ 7 ข้อนี้เด็ดมาก นั่นคือ เฟสบุ๊คเก็บข้อมูลทุกอย่างที่คุณปฏิสัมพันธ์ด้วย พูดง่ายๆ คือข้อมูลที่คุณให้เฟสบุ๊คไปแล้ว ทุกอย่างจะถูกประมวลผลโดยอัตโนมัติ เริ่มตั้งแต่เนื้อหาที่คุณดูหรือมีการโต้ตอบด้วย ฟีเจอร์ที่คุณชอบใช้ ใครที่คุณคุยด้วย รวมถึงเวลา ความถี่  ระยะเวลาที่ทำสิ่งนั้นๆ ทุกสิ่งอย่างที่เราใช้งานจะถูกเก็บไปประมวลผล และส่งกลับมานำเสนอให้เราอีกครั้ง เช่น ฟิลเตอร์รูปภาพที่เราอาจสนใจ เป็นต้น นอกจากนี้เฟสบุ๊คยังเก็บข้อมูลธุรกรรมทางการเงินที่เกิดขึ้น เพื่อนำมาใช้งานในอนาคต สาระสำคัญข้อที่ 8 เฟสบุ๊คจะเก็บข้อมูลของอุปกรณ์ที่คุณใช้ ทั้งคอมพิวเตอร์ โทรศัพท์ สมาร์ตทีวี และอุปกณ์ใดๆ ที่เชื่อมต่อกับอินเตอร์เน็ต โดยการใช้ร่วมกับผลิตภัณฑ์ของเฟสบุ๊ค ที่จะทำหน้ารวบรวมข้อมูลจากอุปกรณ์ต่างๆ เหล่านี้ ตัวอย่างเช่น ระบบปฏิบัติการ เวอร์ชันของฮาร์ดแวร์ ซอฟต์แวร์ ระดับแบตเตอรี่  ความแรงของสัญญาณ พื้นที่จัดเก็บที่มี ประเภทเบาร์เวอร์ ชื่อไฟล์ที่มีอยู่ในเครื่องและแอปที่มีใช้ และแม้แต่การเคลื่อนไหวของเมาส์ เพื่อนำไปใช้แยกระหว่างมนุษย์กับโปรแกรมบอตให้ได้ ยังมีการจัดเก็บข้อมูล wifi เสาสัญญาณโทรศัพท์  ข้อมูลจากการตั้งค่าอุปกรณ์ เช่น GPS กล้อง รูปภาพ ไอดีต่างๆ จากเกมส์และแอปที่เล่น (ไม่ได้เก็บพาสเวิร์ด) ชื่อผู้ให้บริการ ภาษา โซนเวลา หมายเลขโทรศัพท์มือถือ  ที่อยู่ IP ความเร็วในการเชื่อมต่อ และข้อมูลคุกกี้ สาระสำคัญข้อที่ 9 เป็นเก็บข้อมูลทางอ้อมจากพาสเนอร์ของเฟสบุ๊ค ง่ายๆ ก็คือใครที่ใช้การเข้าสู่ระบบด้วยเฟสบุ๊คเพื่อใช้งานแอปพลิเคชั่นต่างๆ ข้อมูลเหล่านี้ก็จะถูกส่งให้เฟสบุ๊คด้วยเหมือนกัน  อย่างเช่นไม่ได้เล่นเฟสบุ๊คไปเป็นปี พอกลับเล่นได้เห็นโฆษณาตรงกับสิ่งที่เราอยากได้อยู่พอดี กลไกเหล่านี้ทำผ่านทาง API หรือ SDK ที่แอปต่างๆ ได้ฝั่งเอา เพื่อให้รู้กิจกรรมนอกเฟสบุ๊ค ว่าผู้ใช้งานไปท่องเว็บไหนมา หรือเล่นเกมส์อะไรอยู่ แม้ว่าผู้ใช้งานไม่ได้เล่นเฟสบุ๊คหรือไม่มีบัญชีผู้ใช้เลยก็ตาม  นอกจากนี้ยังรวมถึงข้อมูลการซื้อ ออนไลน์ ออฟไลน์ ซึ่งสามารถบอกได้เลยว่าผู้ใช้งานซื้ออะไรไปบ้างในเว็บนั้นๆ สาระสำคัญข้อที่ 10 เฟสบุ๊คยืนยันหนักแน่นว่า  เราไม่ขายข้อมูลของคุณ และจะไม่ทำอย่างนั้นเด็ดขาด แต่เฟสบุ๊คจะนำข้อมูลที่มีทั้งหมดมาทำเป็นกราฟและสรุปใน เฟสบุ๊คบิสซิเนส  เพื่อให้ลูกค้าของเฟสบุ๊คตัดสินใจซื้อบริการโฆษณา ส่วนข้อมูลสาธารณะจะถูกส่งให้ยังบุคคลที่สาม เช่นผู้พัฒนาเกมส์ เพื่อนำไปใช้ในการพัฒนาเกมส์ให้ดียิ่งขึ้น ซึ่งขณะนี้เฟสบุ๊คกำลังจำกัดการเข้าถึงของข้อมูลของผู้พัฒนาแอป เพื่อป้องกันการนำไปใช้ในทางที่ผิด และจะไล่ลบแอปที่ผู้ใช้งานไม่ได้ใช้งานเกิน 3 เดือน เพื่อป้องกันการนำข้อมูลหรือบัญชีของผู้ใช้งานไปใช้ในทางที่ผิด ถึงตรงนี้ผู้ใช้งานเฟสบุ๊คอย่างเราคงต้องพิจารณาว่าจะใช้งานเฟสบุ๊คต่อไปหรือไม่ เพราะเฟสบุ๊คก็คือธุรกิจหนึ่งที่ต้องการทำกำไร เฟสบุ๊คทำให้เราได้ประโยชน์ทั้งความสนุก การเล่น มิตรภาพ การงาน หลายคนสร้างสังคมได้และนำไปสู่ธุระกิจการค้าที่มีประโยชน์มากมาย ดังนั้นการได้ใช้งานฟรีก็ต้องแลกอะไรบางอย่างของเรา การรู้เท่าทันข้อกำหนดการใช้งานของเฟสบุ๊ค จะช่วยให้เราระมัดระวังการใช้งาน และส่วนความเสียหายที่อาจเกิดขึ้นกับผู้ใช้งานในอนาคตได้

ตำราเรียนแบบเปิดจัดเป็นส่วนหนึ่งของคลังทรัพยากรการศึกษาแบบเปิด (open educational resources, OER) จัดเป็นสมบัติสาธารณะ (public domain) คือสิ่งนั้นไม่มีลิขสิทธิ์คุ้มครองตำราเรียนแบบเปิดมีอยู่ในรูปของดิจิทัล สามารถเข้าถึงออนไลน์หรืออยู่ในรูปแบบที่แบ่งปันกันได้ เพื่อใช้ได้ฟรีโดยใครก็ได้ เช่น นักเรียน ผู้สอน บรรณารักษ์ โดยทั่วไปตำราสามารถ เช่น ถูกดัดแปลง สั่งพิมพ์ แบ่งปัน เรียบเรียงใหม่ นำกลับมาใช้ใหม่ได้ ถ้าตำราอยู่ภายใต้สัญญาอนุญาตแบบเปิด Creative Commons หรือการอนุญาตแบบเปิดอื่นๆ ผู้ใช้ต้องปฏิบัติตามข้อกำหนดในการอนุญาตนั้นๆตำราเรียนแบบเปิดช่วยให้นักศึกษาในระดับอุดมศึกษาลดค่าใช้จ่ายในการศึกษาที่มา: BCcampus (OpenEd). What are Open Textbooks?. Retrieved September 28, 2019, from https://open.bccampus.ca/what-is-open-education/what-are-open-textbooks/

ข้างล่างเป็นแหล่งที่มีตำราเรียนแบบเปิดและสื่อการสอนอื่นๆ ซึ่งอนุญาตแบบเปิดและฟรีสำหรับผู้สอนที่จะนำไปใช้และปรับให้เหมาะสมตามความต้องการ- OpenStax College (https://openstax.org/) จัดให้มีตำราเรียนฟรีสำหรับนักเรียน ซึ่งเป็นตำราที่ผ่านการตรวจสอบและเขียนโดยผู้เชี่ยวชาญในสาขานั้นๆ - Open Academics Textbook Catalog (https://open.umn.edu/opentextbooks/) เจ้าของคือ University of Minnesota เป็นแหล่งตำราเรียนแบบเปิดของ 150 เรื่องครอบคลุมสาขาธุรกิจ บัญชี เทคโนโลยีสารสนเทศ เศรษฐศาสตร์ คณิตศาสตร์ มนุษยศาสตร์ กฎหมาย คณิตศาสตร์และสถิติ ธรรมชาติ ฟิสิกส์ และสังคมศาสตร์- Orange Grove Text โครงการคลังวัสดุการศึกษาแบบเปิดของ Florida- College Open textbooks (https://oer.thatmatter.org/) รวบรวมตำราเรียนแบบเปิดตามสาขาวิชา ส่วนใหญ่ตำราจะผ่านการตรวจสอบโดยผู้เชี่ยวชาญในสาขานั้นๆ - Global Text Project เป็นโครงการความร่วมมือระหว่าง Terry College of Business ของ University of Georgia และ The Daniels College of Business ของ University of Denver เป็นแหล่งตำราเรียนแบบเปิดในสาขาธุรกิจ คอมพิวเตอร์ การศึกษา สุขภาพ วิทยาศาสตร์ และสังคมศาสตร์- Connexions (https://cnx.org/) เป็นแหล่งวัสดุการศึกษาที่ได้รับการอนุญาตแบบเปิดและฟรีในสาขา เช่น ดนตรี วิศวกรรมไฟฟ้า- CCCOER (Community College Consortium for Open Educational Resources)ที่มา: BCcampus (OpenEd). Where to find open textbooks. Retrieved September 28, 2019, from https://open.bccampus.ca/open-textbook-101/where-to-find-open-textbooks/ 

เป็นระบบเศรษฐกิจที่เน้นการออกแบบเพื่อการปรับตัวระยะยาว โดยจะอนุรักษ์และเพิ่มการใช้ประโยชน์ต้นทุนทางธรรมชาติ ด้วยการควบคุมทรัพยากรที่มีอยู่อย่างจำกัด และใช้ทรัพยากรหมุนเวียนให้มีความสมดุลมากยิ่งขึ้น ผ่านการนำมาใช้ประโยชน์ใหม่ หรือแลกเปลี่ยนกันซึ่งก่อนให้เกิดประโยชน์กับสังคมและสิ่งแวดล้อมโดยรวม อีกทั้งยังทำให้เกิดโอกาสใหม่ๆ ทางด้านธุรกิจและเศรษฐศาสตร์ [caption id="attachment_11700" align="aligncenter" width="447"] สวทช. กับเศรษฐกิจหมุนเวียน[/caption] เศรษฐกิจหมุนเวียนช่วยแก้ปัญหาสำคัญของโลกในปัจจุบันได้เป็นอย่างดี สวทช. เร่งพัฒนางานวิจัยที่มุ่งใช้ทรัพยากรให้เกิดประโยชน์สูงสุด และคิดค้นวิธีการใช้ประโยชน์จากวัสดุเหลือทิ้ง ที่นอกจากจะไม่กลายเป็นขยะที่สร้างภาระต่อสังคมและสิ่งแวดล้อมแล้ว ยังเกิดผลิตภัณฑ์ใหม่ๆ ที่สร้างผลกระทบทางเศรษฐกิจได้ เช่น แพ็กแบตเตอรี่สำหรับรถยนต์นั่งไฟฟ้า, การพัฒนาตัวเร่งปฏิกิริยาผลิตไบโอดีเซลจากเปลือกไข่, ระบบบำบัดน้ำเสียเพื่อผลิตก๊าซชีวภาพในโรงงานแป้งมันสำปะหลัง, พีลิกนินแคร์จากกากอ้อยสู่สารต้านเชื้อ, การผลิตไบโอแคลเซียมจากเปลือกไข่, การผลิตอาหารเสริมโปรคอลลาเจนจากเยื่อหุ้มไข่

เป็นระบบเศรษฐกิจที่นำความรู้และนวัตกรรม โดยเฉพาะวิทยาศาสตร์ชีวภาพ มาช่วยพัฒนาต่อยอด สร้างมูลค่าเพิ่มจากทรัพยากรชีวภาพและผลผลิตทางเกษตรให้เป็นสินค้าและบริการที่ใช้ประโยชน์ในด้านต่างๆ เช่น การเกษตรและอาหาร สุขภาพการแพทย์และพลังงาน ให้มีความสมดุลทั้งทางเศรษฐกิจ สังคม และสิ่งแวดล้อม [caption id="attachment_11692" align="aligncenter" width="575"] สวทช. กับเศรษฐกิจชีวภาพ[/caption] ประเทศไทยได้เปรียบในการพัฒนาเศรษฐกิจชีวภาพจากการมีความหลากหลายทางชีวภาพ (Biodiversity) สูง สวทช. มุ่งพัฒนาเทคโนโลยีและนวัตกรรมสนับสนุนเศรษฐกิจชีวภาพในหลายด้าน เช่น การจัดทำธนาคารชีวภาพ (Biobank) ทั้งพืช สัตว์ และจุลินทรีย์, โรงงานผลิตพืช (Plant Factory), เกษตรแม่นยำ (Precision Agriculture), พืชสมุนไพรเศรษฐกิจ, การจัดตั้งศูนย์ชีววัสดุประเทศไทย (Thailand Bioresource Research Center, TBRC), ห้องปฏิบัติการการทดสอบการย่อยสลายได้ทางชีวภาพของวัสดุ (Biodegradation Testing), พัฒนากระบวนการ/ผลิตภัณฑ์ทางชีวภาพทดแทนสารเคมี (Bioprocess, Bioproduct)

ในปัจจุบันการพัฒนาโปรแกรมบนมือถือ สามารถทำได้ง่ายและสะดวก หากทางนักพัฒนาซอฟต์แวร์อยากเสริมทักษะการเขียนโปรแกรมบนมือถือ มีแหล่งเรียนรู้ ฟรี และมีเครื่องมือให้ทดสอบทำง่าย บนอินเตอร์เน็ตที่ทาง STKS อยากขอแนะนำดังนี้1. เรียนรู้ภาษา Kotlin เบื้องต้นกับเครื่องมือพื้นฐานต่างๆ ภายในหลักสูตรนักพัฒนาจะได้เรียนรู้ตั้งแต่ ภาษา Kotlin คืออะไร ฟังก์ชั่นการทำงาน Extensionที่เกี่ยวข้อง และการบริหารจัดการข้อมูลด้วยภาษา Kotlin โดยนักพัฒนาสามารถเข้าร่วมอบรมเป็นหลักสูตร ชื่อว่า Kotlin Bootcamp Course ตาม URL นี้ https://codelabs.developers.google.com/kotlin-bootcamp/ภายในมี 8 หัวข้อ ประกอบไปด้วย Kotlin Bootcamp for Programmers: Welcome to the course Kotlin Bootcamp for Programmers 1: Get started Kotlin Bootcamp for Programmers 2: Kotlin basics Kotlin Bootcamp for Programmers 3: Functions Kotlin Bootcamp for Programmers 4: Object-oriented programming Kotlin Bootcamp for Programmers 5.1: Extensions Kotlin Bootcamp for Programmers 5.2: Generics Kotlin Bootcamp for Programmers 6: Functional manipulation 2.เรียนรู้พื้นฐานการจัดทำโปรแกรม Android Kotlin Fundamentals Course ภายในหลักสูตรนักพัฒนาจะได้เรียนรู้ตั้งแต่การติดตั้ง Android Studio โครงสร้างของAppเพื่อใช้ในการพัฒนา การจัดการภาพและการแสดงผลให้เหมาะสมในทุกๆหน้าจอ และการเรียนรู้ Data-binding ViewModel และ LiveData ที่เกี่ยวข้อง และการบริหารจัดการ Repository รวมถึงการออกแบบระบบบนมือถือ โดย นักพัฒนาสามารถเข้าร่วมอบรมเป็นหลักสูตร ตาม URL นี้ https://codelabs.developers.google.com/android-kotlin-fundamentalsภายในมี 35 หัวข้อ ประกอบไปด้วย Android Kotlin Fundamentals: Welcome to the course Android Kotlin Fundamentals 01.0: Install Android Studio Android Kotlin Fundamentals 01.1: Get started Android Kotlin Fundamentals 01.2: Basic app anatomy Android Kotlin Fundamentals 01.3: Image resources and compatibility Android Kotlin Fundamentals 01.4: Learn to help yourself Android Kotlin Fundamentals 02.1: Linear layout using the Layout Editor Android Kotlin Fundamentals 02.2: Add user interactivity Android Kotlin Fundamentals 02.3: Constraint layout using the Layout Editor Android Kotlin Fundamentals 02.4: Data-binding basics Android Kotlin Fundamentals 03.1: Create a fragment Android Kotlin Fundamentals 03.2: Define navigation paths Android Kotlin Fundamentals 03.3: Start an external activity Android Kotlin Fundamentals 04.1: Lifecycles and logging Android Kotlin Fundamentals 04.2: Complex lifecycle situations Android Kotlin Fundamentals 05.1: ViewModel and ViewModelFactory Android Kotlin Fundamentals 05.2: LiveData and LiveData observers Android Kotlin Fundamentals 05.3: Data binding with ViewModel and LiveData Android Kotlin Fundamentals 05.4: LiveData transformations Android Kotlin Fundamentals 06.1: Create a Room database Android Kotlin Fundamentals 06.2: Coroutines and Room Android Kotlin Fundamentals 06.3: Use LiveData to control button states Android Kotlin Fundamentals 07.1: RecyclerView fundamentals Android Kotlin Fundamentals 07.2: DiffUtil and data binding with RecyclerView Android Kotlin Fundamentals 07.3: GridLayout with RecyclerView Android Kotlin Fundamentals 07.4: Interacting with RecyclerView items Android Kotlin Fundamentals 07.5: Headers in RecyclerView Android Kotlin Fundamentals 08.1: Getting data from the internet Android Kotlin Fundamentals 08.2: Loading and displaying images from the internet Android Kotlin Fundamentals 08.3 Filtering and detail views with internet data Android Kotlin Fundamentals 09.1: Repository Android Kotlin Fundamentals 09.2: WorkManager Kotlin Android Fundamentals 10.1: Styles and themes Kotlin Android Fundamentals 10.2: Material Design, dimens, and colors Kotlin Android Fundamentals 10.3: Design for everyone นอกจากนี้ยังสามารถลองพัฒนาโปรแกรมเพื่อทดลอง และใช้งานง่ายๆ ผ่าน https://try.kotlinlang.org/ ซึ่งช่วยเสริมทักษะการเรียนรู้และช่วยให้นักพัฒนาโปรแกรมได้เรียนรู้อย่างรวดเร็วขอขอบคุณแหล่งที่มา https://training.techtalkthai.com/2019/09/24/google-free-kotlin-programming-online-courses/

American Council on Science and Health ร่วมมือกับ RealClearScience จัดทำ infographic เพื่อแสดงแหล่งข่าววิทยาศาสตร์ที่ดีและที่แย่ ดังภาพด้านล่าง จากภาพด้านบน แกน X (จากซ้ายไปขวา) ได้จัดเรียงแหล่งตามความน่าเชื่อถือ แหล่งที่อยู่ในพื้นที่สีเขียวมีเนื้อหาทางวิทยาศาสตร์ที่ใช้หลักฐานในการรายงานและปราศจากความนึกคิด (ideology) ในขณะที่แหล่งในพื้นที่สีแดงใช้ความนึกคิดและการรายงานที่ลำเอียง นอกจากนี้ใช้น้อยมากหรือไม่ใช้หลักฐานเลยแกน Y (จากบนลงล่าง) ได้จัดเรียงแหล่งตามความน่าสนใจของเนื้อหา แหล่งที่อยู่ด้านบนมีความน่าสนใจของเนื้อหากว้างๆ ทั่วไปและมีการรายงานที่ดี ในขณะที่แหล่งที่อยู่ด้านล่างจำกัดความน่าสนใจของเนื้อหาหรือมีการรายงานที่ไม่ดี (หัวข้อที่เลือกน่าเบื่อหรือเนื้อหาไร้สาระหรือมาจากความรู้สึก) ที่มา:  Alex Berezow (March 2017). Infographic: The Best and Worst Science News Sites. Retrieved September 9, 2019, from https://www.acsh.org/news/2017/03/05/infographic-best-and-worst-science-news-sites-10948

มีหลายคนบอกกันมาว่า เว็บไซต์บนอินเทอร์เน็ต มีของฟรีให้ใช้งานมากมาย แต่ถ้ากลัวเรื่องลิขสิทธิ์มาก ๆ ให้ไปลองเลือกรายการบนเว็บไซต์ Public Domain จะได้มั่นใจได้ว่า สิ่งที่เอามาใช้นั้นฟรีจริงและไม่เสี่ยงกับการโดนฟ้องเรื่องลิขสิทธิ์  โดยส่วนตัวแล้วขอตั้งคำถามกับคุณผู้อ่านครับว่า "ของฟรีมีจริงหรือ ?"  ผมตั้งคำถามและยกตัวอย่างสิ่งใกล้ตัว คือเว็บไซต์ให้บริการภาพฟรีชื่อดังสองเว็บไซต์ครับ ได้แก่  https://pixabay.com/ และ  https://unsplash.com/ ที่เว็บไซต์แจ้งและหลายคนเขียนแจ้งไว้ว่าภาพใช้ฟรีและไม่มีลิขสิทธิ์  ผมถามคุณผู้อ่านว่าเคยอ่าน Terms ของการใช้งานในเว็บไซต์หรือยังครับ ?  ถ้ายัง ผมขอเวลาคุณผู้อ่าน Click ไปอ่าน Terms ของสองเว็บไซต์ ดังนี้ 1. Pixabay Terms อ่านที่นี่ https://pixabay.com/service/terms/ 2. Unsplash Terms อ่านที่นี่ https://unsplash.com/terms ถ้าคุณจับจุดได้ คุณจะพบว่า ทั้งสองเว็บไซต์ ไม่อนุญาตให้คุณโหลด หรือใช้งาน ภาพที่มีโลโก้สินค้า , ภาพของผู้คนที่เป็นที่รู้จักโดยไม่ยินยอมจากคนเหล่านั้น หรือแม้กระทั่งภาพถ่ายสถานที่ ที่ไม่ได้รับอนุญาตในการนำไปใช้  สิ่งเหล่านี้ เป็น "กับดักของฟรี" ที่เราผู้ใช้งาน ละเลยในการศึกษาทำความเข้าใจ และ "วุ่นวาย" ถ้าเราจะอ่านในทุกข้อกำหนด ซึ่งนั่นทำให้คุณเผลอเข้าใจว่าใช้ได้ฟรีจริงและของฟรีมีจริง  อ้าว..คุณต้องมีคำถามว่า "แล้วเว็บไซต์จะโหลดมาทำไม?" ถ้ามันไม่ฟรีหรือมันทำให้คนทั่วไปสับสน คำตอบง่ายมากครับ เว็บไซต์จะบอกว่า ศิลปินที่อัพโหลดภาพเข้ามาหรือผู้ใช้งานที่นำภาพไปใช้งาน ทางเว็บไซต์ไม่มีส่วนรับผิดชอบ เนื่องจากได้ประกาศ Terms เอาไว้แล้วก่อนการใช้งาน และการฟ้องร้องนั้น ศิลปินและผู้ใช้งานต้องเป็นฝ่ายรับผิดชอบครับ !! และอย่าคิดว่าเรื่องแบบนี้มันยากที่จะตามตัว เนื่องจากมีกระบวนการติดตามที่ส่งถึงองค์กรของเราและไล่ยาวไปถึง Log การใช้งานระบบที่คุณต่อสู้ได้ยากมากหากไม่มีความรู้ด้านการจัดการระบบดังกล่าว  "แล้วจะใช้ของฟรีอย่างไรให้ปลอดภัยถ้าเว็บไซต์นั้นบอกว่าฟรี  ?"  อย่างที่ได้แจ้งครับ หากคุณอยากใช้ของฟรีจริง คุณควรอ่านและทำความเข้าใจ Terms ของเว็บไซต์ก่อนเป็นอันดับแรกเพื่อลดความเสี่ยงในการ "ฟ้องร้อง" ที่สำคัญ ในการใช้งานภาพถ่ายหรือเว็บไซต์ต่าง ๆ ที่ดาวน์โหลดผ่านอินเทอร์เน็ต มักจะมีข้อกำหนดในการใช้งาน การแสดงความเป็นเจ้าของในแต่ละภาพ คุณควรทำความเข้าใจก่อนใช้งาน หรือถ้าไม่มีข้อกำหนดดังกล่าว ให้หลีกเลี่ยงการใช้งานครับ  เพราะของฟรีในโลกนี้ไม่มีจริง สิ่งที่ฟรีจริงคือรักของพ่อแม่และรักจากตัวเราครับ  แต่ช้าก่อน..ที่สำคัญท้ายสุด..เว็บไซต์เมืองไทยที่เป็นภาพฟรีใช้ฟรีก็มีจริงแล้วนะครับ ได้แก่เว็บไซต์ oer.learn.in.th ของ สวทช. ที่เราสามารถเลือกภาพไปใช้ได้อย่างสบายใจครับ ภาพฟรีจาก https://pixabay.com/photos/kitten-cute-cat-white-domestic-1285341 ภาพนี้ Free for commercial use  No attribution required  และที่สำคัญไม่เสี่ยงกับ Terms ต่าง ๆ ที่กล่าวอ้างมาตั้งแต่ต้นครับ

กรรมการจัดหางาน ได้ดำเนินการจัดทำเอกสารการจัดประเภทมาตรฐานอาชีพ (ประเทศไทย) ฉบับปี 2544 นี้ โดยทำการสำรวจและเก็บรวบรวมข้อมูลลักษณะงานอาชีพจากสถานประกอบการต่าง ๆ เพื่อนำไปวิเคราะห์ กำหนดนิยามอาชีพ และกำหนดรหัสอาชีพ โดยใช้หลักเกณฑ์และโครงสร้างตามอย่างการจัดประเภทมาตรฐานอาชีพสากลขององค์การแรงงานระหว่างประเทศ (International Standard Classification of Occupations : ISCO 1988) ทั้งนี้ เพื่อความเป็นสากลและสามารถเปรียบเทียบหรือแลกเปลี่ยนข้อมูลด้านอาชีพกับนานาประเทศได้ Download เอกสาร

  BCG Model เป็นการบูรณาการการพัฒนาเศรษฐกิจ 3 มิติ คือ เศรษฐกิจชีวภาพ (Bioeconomy) เศรษฐกิจหมุนเวียน (Circular Economy) และเศรษฐกิจสีเขียว (Green Economy) พร้อมกัน ๆ โดยนำองค์ความรู้มาต่อยอดฐานความเข้มแข็งภายในของประเทศไทย คือ ความหลากหลายทางชีวภาพและผลผลิตทางการเกษตรที่อุดมสมบูรณ์ ปรับเปลี่ยนระบบการผลิตไปสู่การใช้ทรัพยากรอย่างคุ้มค่า เพื่อรักษาสมดุลของสิ่งแวดล้อม BCG Model ตอบโจทย์การพัฒนาที่ยั่งยืน (SDG) ของสหประชาชาติอย่างน้อย 5 เป้าหมาย ได้แก่ การผลิตและบริโภคที่ยั่งยืน การรับมือการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศ การอนุรักษ์ความหลากหลาย ความร่วมมือเพื่อการพัฒนาที่ยั่งยืน อีกทั้งยังสอดรับกับปรัชญาของเศรษฐกิจพอเพียงซึ่งเป็นหลักสาคัญในการพัฒนาเศรษฐกิจและสังคมของประเทศไทย โดยวิทยาศาสตร์ เทคโนโลยีและนวัตกรรม (วทน.) จะเป็นปัจจัยสำคัญที่ช่วยให้การดำเนินการดังกล่าวบรรลุผลเป็นรูปธรรม Download เอกสาร  

    เราได้ยินคำว่า BIG DATA มาหลายปี พร้อมทั้งมีแรงผลักดันให้กับหน่วยงานภาครัฐและเอกชนหันมาทำ BIG DATA กันมากขึ้น หากวันหนึ่งคุณมีความจำเป็นต้องใช้ BIG DATA ขึ้นมา แล้วคุณต้องทำอย่างไร และควรต้องเรียนรู้อะไรบ้าง ?  ในบทความนี้ผู้เขียนจะขอทำความเข้าใจกับคุณผู้อ่านแบบง่าย ๆ  ใน 2 ประเด็นที่เป็นประโยชน์หลักสำหรับ "งาน" ของคุณ เพื่อความเข้าใจในมุม BIG DATA ก่อนการตัดสินใจว่างานนั้นเหมาะกับการทำ BIG DATA หรือไม่ ถ้าพร้อมแล้ว เราไปเรียนรู้ด้วยกันครับ    ถ้าคุณจะใช้งาน BIG DATA คุณต้องเรียนรู้อะไรบ้าง   1. คุณต้องเรียนรู้ข้อมูลของคุณและข้อมูลใน BIG DATA  คำว่าข้อมูล หรือ DATA เมื่อจะนำมาใช้ในงาน BIG DATA คุณต้องทำความเข้าใจประเภทของข้อมูลก่อน ดังภาพครับ          ประเภทของข้อมูลใน BIG DATA เราแบ่งเป็น 2 ประเภท คือ ประเภทข้อมูลที่ถูกสร้างด้วยมนุษย์ เป็นข้อมูลประเภทที่มีโครงสร้าง เช่นพวกไฟล์เอกสาร ฐานข้อมูล เหล่านี้สกัดเอามาทำฐานข้อมูลหรือเก็บเป็น Archive ได้  อีกประเภทคือ ประเภทข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง เช่นพวกข้อมูลที่เกิดจาก Sensor , IOT, หรือเกิดจากเครื่องประมวลผล เก็บเป็นข้อมูลที่มีอย่างต่อเนื่อง เป็นต้น   คำถามคือ ข้อมูลของคุณที่จะนำมาใช้งานนี้เป็นแบบไหนครับ คำถามต่อไปคือ มันมีความถี่ในการเกิดข้อมูลมากแค่ไหน ถ้าบอกว่า เก็บข้อมูลวันละครั้ง เดือนละครั้ง ปีละครั้ง รวมแล้วไม่เกินล้านข้อมูลต่อปีนำมาประมวลผลกราฟสรุปเป็นไตรมาส โดยความเห็นส่วนตัวของผู้เขียนแนะนำว่า ไม่ควรจัดทำมาเป็น BIG DATA เพราะคุณต้องลงทุนด้าน Infra structure มากขึ้นเพื่อรองรับ Software BIG DATA ดังกล่าว งานคุณใช้เป็นเพียงฐานข้อมูลก็พอครับ  กลับกัน ถ้าข้อมูลของคุณมาทุกวัน ต่อเนื่อง เช่นข้อมูลการขายของร้านสะดวกซื้อยี่สิบสาขาในแต่ละวัน ปริมาณข้อมูลรวมแล้วเกินหลักล้านเรคอร์ดแถมต้องประมวลผลวิเคราะห์อย่างหนักน่วง แบบนี้ครับ BIG DATA จะสามารถช่วยคุณได้ในด้านของการนำเข้าข้อมูลที่รวดเร็วบนฐานข้อมูลรูปแบบใหม่ การประมวลผลที่รวดเร็วกว่าการใช้ฐานข้อมูลแบบเดิมกว่าร้อยเท่า แต่สิ่งที่คุณต้องเรียนรู้เพิ่มเติมคือ การจัดการระบบรวมทั้งฐานข้อมูล BIG DATA แบบใหม่ ๆ ด้วยครับ ต้องประเมินกันแล้วว่าคุ้มหรือไม่ที่จะต้องลงทุนลงแรงและลงเงิน     2. คุณต้องเรียนรู้ภาพรวมของ BIG DATA         เพราะข้อมูลของคุณเป็นเพียงแค่ส่วนหนึ่งใน BIG DATA  ทว่าในภาพรวม จะมีกระบวนการที่เกี่ยวข้องให้คุณต้องเข้าใจ ทางผู้เขียนขอทำเป็นภาพ Infographic ให้ได้เข้าใจง่าย ๆ พร้อมอธิบาย ดังภาพครับ             จากภาพ  อธิบายจากซ้ายสุด ด้าน DATA คุณจะพบว่า คุณเข้าใจข้อมูลของคุณที่แยกเป็น 2 ประเภทได้ชัดเจน ข้อมูลของคุณจะมีส่วนที่น่าสนใจอยู่ 3V ที่น่าจะเข้าข่ายทำ BIG DATA ได้แก่ Variety  ข้อมูลคุณมีความหลากหลาย  Velocity ข้อมูลคุณมีความเร็วในการเกิดข้อมูลถี่มาก  Veracity ข้อมูลคุณมีความสำคัญในการสร้างความถูกต้องในองค์กร (เช่นพวก Log พวกข้อมูลนำไปประเมิน ข้อมูลสำคัญ ๆ ขององค์กร) หลังจากนั้น เรามาดูใน ด้าน  Storage  คุณจะพบว่าหากข้อมูลของคุณต้องการเก็บ Raw Data พร้อมทั้งข้อมูลที่มีความหลากหลายมีปริมาณมากขึ้นทวีคูณ คุณจะต้องพิจารณา Volume ที่ใช้งานใน Storage ของคุณ  ในทางกลับกัน หากข้อมูลคุณไม่ได้ใช้ปริมาณมาก คุณใช้เพียง Storage ปกติที่เพิ่มข้อมูลได้เรื่อย ๆ ก็เพียงพอ ถัดมาครับ ด้าน Data Processing  เพราะการนำเข้าข้อมูลของคุณจำเป็นต้องพิจารณาในด้าน Extract Transform Loading [ETL]  หรือการ ELT ที่นำข้อมูลพร้อมใช้งานไปประมวลผล หากข้อมูลของคุณมีปริมาณมหาศาล การใช้ BIG DATA จะเป็นประโยชน์ในด้านการช่วยกันประมวลผลแบบ Cluster ที่ยิ่งมีจำนวน Node มากขึ้น ก็ยิ่งทำให้การประมวลผลเร็วขึ้น  ถัดมาเป็น ด้าน  Data Analytic  ถือเป็นหัวใจของ BIG DATA ที่สามารถประมวลผลผ่านการใช้กระบวนการหรืออัลกอริทึมที่เกี่ยวข้องได้อย่างรวดเร็วมากกว่าการใช้งานซอฟต์แวร์ประมวลผลข้อมูลด้านอื่น ๆ อันมีสาเหตุมาจากกระบวนการจัดเก็บฐานข้อมูลและการประมวลผลในรูปแบบ BIG DATA ที่รวดเร็วและมีความเสถียรของระบบนั่นเอง   ด้านสุดท้ายที่คุณจำเป็นต้องรู้และเข้าใจมากที่สุดสำหรับงานและข้อมูลของคุณคือ ด้าน Data Visualization คือการนำเสนอข้อมูลของคุณกับผู้ใช้ให้เข้าใจได้ง่ายและทรงพลังในรูปแบบของคุณ ซึ่งเป็น Value ของงานที่สำคัญมาก  แต่ทราบไหมครับ ในความจริงแล้ว แม้คุณจะสร้างโมดูลการนำเสนอที่แปลกใหม่เร้าใจขนาดไหน ผู้รับฟังข้อมูลไม่ได้ตื่นเต้นกับสิ่งที่อยู่ตรงหน้ามากไปกว่าการเข้าใจข้อมูลที่อยู่ตรงหน้าในระยะเวลาสั้น ๆ  นี่คือโจทย์สำคัญในการนำเสนอข้อมูลของคุณครับ         โดยสรุปแล้ว เมื่ออ่านบทความมาจนถึงบรรทัดนี้ ผู้เขียนหวังว่าคุณผู้อ่านจะได้ทราบถึง 2 ประเด็นหลักๆ ที่ควรเข้าใจก่อนใช้งานหรือลงแรงไปกับ BIG DATA แล้วนะครับ ส่วนใครที่ตัดสินใจจะใช้ BIG DATA แล้วอยากรู้ว่า ต้องเริ่มเรียนรู้อะไร อย่างไร แค่ไหน ไว้ติดตามตอนหน้าครับ  ภาพที่อยู่ในบทความนี้ คุณสามารถโหลดนำไปใช้งานเพื่อการศึกษาได้ฟรี จากเว็บไซต์ oer ของ สวทช. ที่นี่ครับ  https://oer.learn.in.th/search_detail/result/87542   และที่นี่ครับ https://oer.learn.in.th/search_detail/result/87543   สุดท้ายนี้ ขอข้อมูลของคุณจงเป็นประโยชน์และใช้เทคโนโลยีให้ถูกต้องตรงกับงานที่จะเกิดขึ้นต่อไปอย่างยั่งยืนครับ   

       สำหรับนักพัฒนาเว็บไซต์หรือสาย DEV ที่นิยมชมชอบโปรแกรมภาษา PHP เป็นที่ทราบกันดีว่า การพัฒนาเว็บไซต์บนพื้นฐานการแลกเปลี่ยนเชื่อมโยงข้อมูลกันได้ง่ายนั้นจำเป็นต้องอิงกับมาตรฐานใน Schema ต่าง ๆ ที่แสนจะวุ่นวาย อีกทั้งยังมีความปวดหัวในการเลือกใช้ Tools หรือ Library ที่เสี่ยงกับสัญญาอนุญาตที่ไม่ตรงไปตรงมาหรือมีนัยยะแอบแฝงทำให้ไม่กล้าใช้งานในโปรแกรม  ถ้าคุณเห็นด้วยกับคำกล่าวนี้ วันนี้ทาง STKS ขอแนะนำทางเลือกบนเว็บไซต์หนึ่งที่เปรียบเสมือนผู้ช่วยในการแปลงข้อมูลเว็บไซต์ที่ใช้มาตรฐานกลาง Markup languague แบบ RDF (Resource Description Framework) ไปเป็นรูปแบบที่โปรแกรมภาษาอื่นรองรับ อีกทั้งยังเป็น PHP ที่ติดตั้ง Composer โมดูลใช้งานได้เลยอีกด้วย ตัวรูปแบบภาษาที่ใช้นั้นเขียนตามมาตรฐาน PSR-2 [ เป็นมาตรฐานรูปแบบการเขียนโปรแกรมที่ค่อนข้างเป็นสากล เช่นหลักการเว้นช่อง  การใช้คำตั้งตัวแปร หรืออื่น ๆ  ซึ่งเชื่อว่าเราไม่ค่อยทราบว่ามันมีมาตรฐานแบบนี้อยู่มาก ]  ตัวเว็บไซต์ดังกล่าวชื่อว่า http://www.easyrdf.org ครับ  ในเว็บไซต์มี Example Module / Source Code และ Online Tools  สามารถใช้งานได้ง่ายทันทีครับ ดังภาพ         สิ่งหนึ่งที่ผู้เขียนอยากจะสื่อสารสำหรับนักพัฒนาหรือผู้อ่านคือความหมายในด้านรูปแบบ Schema ที่มีอยู่ในโปรแกรมครับ เพื่อให้ได้เข้าใจกันมากขึ้น เรามาทำความเข้าใจกับรูปแบบที่มีและตัวอย่าง ดังนี้ครับ     1. RDF  (Resource Description Framework )        เป็นเอกสารที่จัดทำขึ้นด้านโปรแกรมสำหรับการให้ข้อมูลรายละเอียดที่ใช้กับเว็บไซต์ที่เรียกว่า metadata เช่นข้อมูล keyword,site map,page description เป็นต้น  โดยเน้นใช้งานสื่อสารกับพวก BOT หรือโปรแกรมเก็บข้อมูลผ่านคอมพิวเตอร์ ซึ่งเป็นภาษาที่มนุษย์อ่านเข้าใจได้ไม่ง่ายนัก ผู้ที่ทำ Search Engine Optimize จะเข้าใจกระบวนการจัดการไฟล์เหล่านี้ดีครับ  ตัวอย่างไฟล์ RDF ดังภาพ       2. N-Triples          เป็นไฟล์ที่มีลักษณะการเก็บเอกสารแบบแถวยาวติดต่อกัน line-based , plain text serialisation format      3.Json-LD (JavaScript Object Notation for Linked Data)        เป็นรูปแบบที่จัดทำขึ้นผ่านมาตรฐานข้อมูลการ encoding แบบ Json Mapping ซึ่งผู้ใช้งานสามารถเชื่อมโยงแปลงกับรูปแบบ RDF ได้ทันทีในเว็บไซต์นี้      4. RDF/JSON-Resource-Centric           เป็นรูปแบบที่จัดทำขึ้นแบบ Json Mapping ที่เน้นรูปแบบ Serialize ที่มนุษย์ไม่สามารถอ่านเข้าใจได้ง่าย เหมาะสำหรับการเก็บข้อมูลในรูปแบบปกปิด หรือนำไปใช้ในงานเฉพาะทาง       5. Notation3 (N3)         Notation3 เป็นรูปแบบที่รู้จักกันแพร่หลาย เป็น  Readable RDF syntax ที่สามารถอ่านและทำความเข้าใจได้ง่ายกว่า RDF  และสามารถใส่เงื่อนไขหรือกระบวนการต่าง ๆ ภายในภาษาได้อีกด้วย     นอกจากนี้ยังสามารถแปลงจากเอกสาร RDF ต้นทาง มาเป็นเอกสารแบบ Graphviz,PNG,GIF,SVG ได้อีกด้วย (แต่ก็ยังพบว่ามี error หากผู้ใช้งานเลือกข้อมูลต้นทางและปลายทางไม่สอดคล้องกับการ Convert)    โดยสรุป เว็บไซต์ http://www.easyrdf.org ถือเป็นเพื่อนร่วมทางสำหรับนักพัฒนาโปรแกรมภาษา PHP รวมถึงผู้ที่ใช้งานด้านการแปลงรูปแบบมาตรฐานชุดข้อมูล RDF ให้อยู่ในรูปแบบต่าง ๆ ที่ใช้งานได้ทั้งออนไลน์และการเขียนโปรแกรม อีกทั้งยังใช้งานในลักษณะสัญญามาตรฐานแบบ CC By 3.0 ที่เปิดโอกาสให้ผู้ใช้งานสามารถปรับปรุงและนำไปใช้ได้อย่างอิสระ โดยต้องให้เครดิตกับผู้สร้างครับ  ส่วนเว็บไซต์อื่น ๆ ก็มีให้ใช้งานเช่นกัน เช่น https://rdf-translator.appspot.com เป็นต้น  ดังนั้น เลือกใช้ให้ถูกใจ ถูกหลัก ถูกลิขสิทธิ์ในการใช้งานกันนะครับ เพื่อให้เกิดประโยชน์สูงสุดกับเราที่สุด