AWS Serverless Analytics: Glue, Athena, QuickSight, and Redshift — LearnFlat
4.0 (5) ⏱ 2 ชม. 36 นาที 📚 26 บทเรียน 🎧 เวอร์ชันเสียง

AWS Serverless Analytics: Glue, Athena, QuickSight, and Redshift

Build modern cloud data pipelines, run serverless queries, and design visual dashboards using AWS analytics services.

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

เกี่ยวกับคอร์สนี้

Modern organizations generate vast amounts of data, but managing the physical servers to process and analyze it can be an operational nightmare. Transitioning to serverless analytics allows you to focus entirely on extracting insights from your data without worrying about infrastructure maintenance. In this course, you will transition from a beginner to a confident practitioner capable of designing and implementing serverless data pipelines on AWS. You will understand how to orchestrate data movement, catalog information, run fast queries directly on cloud storage, and build interactive dashboards. What you'll learn: - Understand the fundamental concepts of serverless architecture and cloud-based data lakes. - Configure AWS Glue to crawl, catalog, and transform raw data into optimized formats like Apache Iceberg and Parquet. - Execute fast, cost-effective SQL queries on unstructured data using Athena. - Analyze massive datasets across data warehouses and data lakes using Redshift Spectrum. - Create interactive, visual business intelligence dashboards with QuickSight. - Apply modern data governance and security practices to protect sensitive cloud data assets. You will start with core terminology and foundational cloud concepts before moving step-by-step through data cataloging, querying, and visualization. Through clear written explanations and practical SQL and configuration examples, you will learn how these services integrate to form a modern data lakehouse. This course is designed for beginners who want to enter the world of cloud data engineering and business intelligence. No prior experience with AWS or cloud infrastructure is required, as we build your knowledge from the ground up. Start your journey into serverless cloud analytics today.

สิ่งที่คุณจะได้รับ

  • 📜 ใบประกาศนียบัตร
    เพิ่มในโปรไฟล์ LinkedIn ของคุณ
  • 💬 ติวเตอร์ AI ส่วนตัว
    ติดขัดในบทเรียน? ถามติวเตอร์ในตัวของคุณได้ทุกอย่าง ทุกเวลา
  • 🎧 รวมเวอร์ชันเสียง
    เรียนได้ทุกที่ ไม่ต้องดูจอ
  • ♾️ เข้าถึงตลอดชีพ
    กลับมาเรียนได้ตลอด ไม่มีหมดอายุ
  • 📱 โทรศัพท์หรือคอมพิวเตอร์
    ใช้งานได้ทุกที่ ทุกอุปกรณ์
  • 💸 คืนเงิน 14 วัน
    ไม่ต้องอธิบาย
  • กระชับและตรงประเด็น
    2 ชม. 36 นาที เนื้อหาเชิงปฏิบัติ

รีวิว (5)

Carla Jansen NL ผู้เรียนที่ยืนยันแล้ว
★ 4 · 19.07.2026

เนื้อหาแน่นหนาและนำเสนอได้ชัดเจน ฉันชอบการประยุกต์ใช้จริงที่แสดงให้เห็น น่าจะได้มีแบบฝึกหัดเพิ่มอีกสักหน่อย

Camille Bernard KE
★ 3 · 16.07.2026

ค่อนข้างให้ข้อมูลดี ชอบตัวอย่างการนำไปใช้จริง แต่การตั้งค่าเริ่มต้นใช้เวลานานกว่าที่คิด

وفاء السيد EG ผู้เรียนที่ยืนยันแล้ว
★ 4 · 30.06.2026

ชอบการดำเนินเรื่องของคอร์สนี้มาก การนำไปใช้จริงที่พูดถึงก็ตรงเป๊ะ คอร์สดีมาก!

김지환 KR ผู้เรียนที่ยืนยันแล้ว
★ 4 · 09.06.2026

จัดระเบียบได้ดีมาก ตัวอย่างตรงจุด และช่วยให้ความเข้าใจแน่นแฟ้นขึ้น ขอบคุณมาก

ليلى بنت علي BH
★ 5 · 28.05.2026

ทำออกมาได้ดีมาก! ตัวอย่างในโลกจริงทำให้ทุกอย่างเข้าใจได้ง่ายเลย จะลงคอร์สอื่นจากผู้สอนเจ้านี้อีกแน่นอน

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