Snowflake - Guía Práctica Completa para Proyectos de Datos de Principio a Fin

Resumen

Proyecto Completo de Datos de Snowflake E2E + Guía Práctica del Pipeline de Datos con Datos en Vivo ¿Qué aprenderás?:

Cómo diseñar un proyecto de ingeniería de datos basado en Snowflake Cómo diseñar el flujo de extremo a extremo con un proyecto de ingeniería de datos basado en Snowflake Cómo cargar e ingerir datos de API en Snowflake Cómo desarrollar un proyecto de ingeniería de datos de extremo a extremo con Snowflake Cómo automatizar la ingestión de datos de API en Snowflake Cómo usar etapas, tareas, tablas dinámicas para crear un DAG en Snowflake. ¿Quieres aprender a diseñar, planificar e implementar un Proyecto de Datos de Extremo a Extremo en Snowflake?

¿Quieres mejorar tus habilidades en Snowflake y aprender a construir un proyecto de datos completo de extremo a extremo usando la Plataforma de Almacenamiento de Datos en la Nube de Snowflake? En este curso, aprenderás todo, desde el análisis del archivo fuente, evaluando diferentes problemas arquitectónicos para integrar datos, arquitectura por capas para almacenar diferentes conjuntos de datos, diseñar las capas de etapa/crudo/curado y finalmente automatizar tu pipeline de datos e implementar un flujo de datos completamente automatizado desde la fuente hasta la visualización con casos reales.

¿Por qué deberías tomar este curso? Entender todo sobre el proyecto de ingeniería de datos de extremo a extremo:

una guía paso a paso Desafíos de integración de datos y cómo construir una solución para ingerir datos en Snowflake.

Cómo diseñar una arquitectura por capas para almacenar y procesar los datos. Cómo automatizar la integración de datos para ingerir datos en vivo.

Cómo automatizar y crear un DAG completamente funcional. Cómo usar tablas dinámicas de Snowflake para crear un pipeline de datos completamente funcional.

Cómo crear una visualización usando streamline dentro de Snowflake Cómo usar la biblioteca Python de Snowpark con acción de GitHub para automatizar el flujo de datos. Cómo usar datos del mercado gratuito e integrarlos con el pipeline de datos de Snowflake.

Programa de estudio

• Introducción a Snowflake
Descripción general y características clave
Configuración de su entorno Snowflake
• Conceptos de almacenamiento de datos
Comprensión del almacenamiento de datos
Beneficios del almacenamiento de datos en la nube
• Arquitectura de Snowflake
Componentes clave
Cómo difiere la arquitectura de Snowflake
• Modelado y diseño de datos
Fundamentos del modelado de datos
Diseño de arquitecturas de datos escalables
Mejores prácticas para el modelado de datos en Snowflake
• Ingesta y transformación de datos
Técnicas de carga de datos en Snowflake
ETL vs. ELT en Snowflake
Uso de las capacidades de transformación de Snowflake
• Snowflake para análisis
Consulta de datos con Snowflake
Técnicas avanzadas de SQL
Uso de las funciones integradas de Snowflake para el análisis de datos
• Mejores prácticas de seguridad de Snowflake
Seguridad de datos y encriptación
Control de acceso basado en roles
Auditoría y monitoreo
• Optimización del rendimiento de Snowflake
Técnicas de ajuste de rendimiento
Gestión de recursos y costos
• Integración de Snowflake con otras herramientas
Conectar herramientas de BI a Snowflake
Uso de funciones externas y UDFs
• Proyecto práctico práctico
Proyecto de datos de extremo a extremo en Snowflake
Desde la recopilación de datos hasta el análisis
Aprovechamiento de servicios en la nube con Snowflake
• Estudios de caso y aplicaciones del mundo real
Implementaciones exitosas de Snowflake
Lecciones aprendidas y mejores prácticas
• Cierre y próximos pasos
Revisión de conceptos clave
Prepararse para el futuro con Snowflake

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Enseñado por

DE Simplified

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Asignaturas

Negocios