Developing Serverless Data Pipelines with Dataflow — PickAClass
⏱ 3 ชม. 📚 30 บทเรียน

Developing Serverless Data Pipelines with Dataflow

Learn to build, deploy, and monitor scalable serverless data pipelines using Apache Beam and Dataflow for real-time and batch processing.

  • 💬 ผู้สอน AI
    ถามเกี่ยวกับบทเรียนใดก็ได้ แล้วรับคำตอบที่ชัดเจนทันที ทุกเมื่อ
  • 🕐 เริ่มเมื่อไรก็ได้
    ไม่มีตารางหรือเดดไลน์ — เรียนตามจังหวะของคุณ เมื่อไรก็ได้
  • 🌐 เป็นภาษาไทย
    บทเรียน แบบฝึกหัด และใบรับรอง — ทั้งหมดเป็นภาษาของคุณอย่างครบถ้วน

เกี่ยวกับคอร์สนี้

Processing massive volumes of data efficiently requires scalable infrastructure that does not demand constant manual server management. This comprehensive text-based course guides you through designing, writing, and executing serverless data processing pipelines using Dataflow and Apache Beam. Through written explanations and clear code examples, you will master the concepts needed to build production-ready data pipelines. What you will learn: - Understand foundational serverless data processing concepts, pipeline lifecycles, and core terminology. - Write robust batch and streaming pipelines using the Apache Beam SDK. - Deploy and execute scalable pipelines on fully managed serverless architecture. - Implement modern pipeline patterns including schema handling, dead-letter queues, and stateful processing. - Monitor, debug, and optimize pipeline performance using built-in cloud diagnostics. - Apply modern best practices for pipeline testing, validation, and safe deployments. You will start with key definitions and foundational concepts before progressing to detailed written explanations of pipeline code, execution mechanics, and troubleshooting strategies. Designed for aspiring data engineers and software developers, this course requires no prior pipeline development experience. Start building scalable, maintenance-free data pipelines today.

สิ่งที่คุณจะได้รับ

  • 📜 ใบประกาศนียบัตร
    เพิ่มในโปรไฟล์ LinkedIn ของคุณ
  • 💬 ติวเตอร์ AI ส่วนตัว
    ติดขัดในบทเรียน? ถามติวเตอร์ในตัวของคุณได้ทุกอย่าง ทุกเวลา
  • ♾️ เข้าถึงตลอดชีพ
    กลับมาเรียนได้ตลอด ไม่มีหมดอายุ
  • 📱 โทรศัพท์หรือคอมพิวเตอร์
    ใช้งานได้ทุกที่ ทุกอุปกรณ์
  • 💸 คืนเงิน 14 วัน
    ไม่ต้องอธิบาย
  • กระชับและตรงประเด็น
    3 ชม. เนื้อหาเชิงปฏิบัติ

ใบประกาศนียบัตร

ทุกคอร์สที่คุณเรียนจบบน PickAClass จะออกใบรับรองแบบนี้ — ต้นฉบับ มีรหัสของตัวเอง ตรวจสอบได้ทาง URL และระบุรายละเอียดสิ่งที่แสดงจริง

P
PickAClass
โปรไฟล์ทักษะ · ตรวจสอบได้
เอกสาร
ใบรับรองความเชี่ยวชาญ
ขอรับรองว่า
ชื่อ นามสกุล
ได้แสดงความเชี่ยวชาญสำเร็จใน
Developing Serverless Data Pipelines with Dataflow
ทักษะที่แสดง
การวิเคราะห์รูปแบบพฤติกรรม
พื้นฐาน
1.2 ชม.
กรอบสถาปัตยกรรมการตัดสินใจ
ชำนาญ
1.4 ชม.
การออกแบบการทดสอบ A/B
ชำนาญ
1.7 ชม.
การเขียนสำเร็จรูปพฤติกรรม
ขั้นสูง
1.9 ชม.
Maksim Fiodarau
CEO, PickAClass · ออกเมื่อ 21.09.2026
รหัสใบรับรอง
PCC-2026-X4F7-AP19
P
PickAClass — ชื่อ นามสกุล
Developing Serverless Data Pipelines with Dataflow
หน้า 2 จาก 2
รายละเอียดผลงาน
สรุปงานเรียน
บทเรียนที่จบ 14 / 14
คำถามฝึกหัด 26 / 28
งานที่ส่ง 4 (เฉลี่ย 4.5 / 5)
โครงการ capstone ตรวจแล้ว — 4.6 / 5
ฝึกทั้งหมด 6.2 ชม.
เกณฑ์ผลงาน
อันดับในรุ่น 12% แรกจาก 1,625
เวลาที่ใช้จนจบ 11 วัน (มัธยฐาน: 22)
คะแนนความเชี่ยวชาญ 91 / 100
คะแนนคำถามฝึกหัด 94%
การยืนยันทักษะ เส้นทางทักษะที่ยืนยันแล้ว
ตรวจสอบใบรับรองนี้
pickaclass.com/certificates/PCC-2026-X4F7-AP19
ออกภายใต้มาตรฐานวิชาการของ PickAClass ระดับทักษะสะท้อนผลงานที่ประเมินเทียบกับเกณฑ์สมรรถนะของคอร์ส นี่คือใบรับรองต้นฉบับของแพลตฟอร์มนี้

รีวิว

ยังไม่มีรีวิว — เป็นคนแรกที่แชร์ประสบการณ์

เขียนรีวิว

หลังจากส่ง เราจะขอให้คุณเข้าสู่ระบบ — ฉบับร่างของคุณถูกบันทึก

ผู้เรียนคนอื่นเรียน

คำถามที่พบบ่อย

ฉันต้องใช้อะไรในการเรียนคอร์สนี้? +

แค่โทรศัพท์หรือคอมพิวเตอร์ที่มีอินเทอร์เน็ต ไม่ต้องติดตั้งหรือใช้อุปกรณ์พิเศษ

ฉันชำระเงินอย่างไร? +

ผ่านบัตรด้วย Stripe เราไม่เก็บข้อมูลบัตร — Stripe จัดการอย่างปลอดภัย

ฉันขอคืนเงินได้ไหม? +

ใช่ — คืนเงินเต็มจำนวนใน 14 วัน ไม่ต้องอธิบาย

ฉันมีสิทธิ์เข้าถึงนานเท่าไร? +

ตลอดไป เมื่อซื้อแล้วคอร์สเป็นของคุณ กลับมาเรียนได้ตลอด

ฉันจะได้ใบประกาศนียบัตรไหม? +

ได้ เมื่อเรียนจบจะได้รับใบประกาศนียบัตรที่เพิ่มในโปรไฟล์ LinkedIn ได้

ออกแบบสำหรับผู้เรียนใน
เทคโนโลยี ดีไซน์ การเงิน การตลาด สาธารณสุข การศึกษา ธุรกิจการบริการ อุตสาหกรรม