Ingénierie des données Snowflake

Aperçu

Cherchez-vous à bâtir une carrière dans l'ingénierie des données ? Ou souhaitez-vous acquérir une expérience pratique avec Snowflake pour votre prochain projet ?

Que vous soyez étudiant, professionnel en début de carrière, ou professionnel expérimenté des données, ce programme vous permettra d'acquérir les compétences pratiques nécessaires pour être compétitif sur le marché du travail, décrocher votre prochain emploi, ou développer votre carrière existante en tant que professionnel des données. Créé et dispensé par les propres défenseurs des développeurs de Snowflake, ce programme met l'accent sur l'apprentissage pratique avec de nombreux exercices in-product pour vous donner la confiance nécessaire pour aborder des projets réels en milieu professionnel.

Vous apprendrez :

Comment utiliser Snowflake pour ingérer des données à grande échelle Comment effectuer des transformations de données avec SQL et Python Comment livrer des produits de données pour visualiser des insights Comment orchestrer des pipelines de données Comment mettre en œuvre les meilleures pratiques DevOps pour les pipelines de données Comment mettre en œuvre l'observabilité des pipelines de données

Programme

• Introduction à Snowflake
Aperçu de l'architecture de Snowflake
Concepts d'entreposage de données dans le cloud
Mise en place de votre environnement Snowflake
• Ingestion de données à grande échelle
Techniques de chargement de données
Utilisation de Snowpipe pour l'ingestion continue de données
Gestion des données semi-structurées et structurées
• Transformations de données avec SQL et Python
Transformations SQL dans Snowflake
Intégration de Python pour la manipulation de données
Utilisation de l'écosystème de Snowflake pour des transformations avancées
• Livraison de produits de données
Bonnes pratiques d'entreposage de données
Création de vues et tables pour les produits de données
Construction de tableaux de bord pour la visualisation de données
• Orchestration de pipelines de données
Introduction aux pipelines de données
Utilisation des tâches et flux Snowflake
Programmation et automatisation des workflows
• Mise en œuvre des bonnes pratiques DevOps
Contrôle de version et CI/CD pour les pipelines de données
Gestion des environnements et déploiements
Assurer la qualité des données avec des méthodes de test
• Observabilité des pipelines de données
Surveillance et journalisation dans Snowflake
Mise en place d'alertes et de notifications
Optimisation des performances et réglages
• Ateliers pratiques et projets
Scénarios réels et défis
Projets collaboratifs
Projet de fin d'études : construction d'une solution complète d'ingénierie des données
• Conclusion du cours
Révision des concepts clés
Tendances futures dans l'ingénierie des données et Snowflake
Parcours professionnels et ressources

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Enseigné par

Snowflake Northstar

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Sujets

Affaires