Snowflake - Guide Pratique et Complet pour un Projet de Données de A à Z

Aperçu

Maîtriser le Projet de Données Complet E2E avec Snowflake + Guide Pratique de Pipeline de Données avec Données en Direct Depuis le Début Ce que vous apprendrez :

Comment concevoir un projet d'ingénierie de données basé sur Snowflake Comment concevoir un flux de bout en bout avec un projet d'ingénierie de données basé sur Snowflake Comment charger et ingérer des données d'API dans Snowflake Comment développer un projet d'ingénierie de données de bout en bout avec Snowflake Comment automatiser l'ingestion de données d'API dans Snowflake Comment utiliser les étapes, les tâches, les tables dynamiques pour créer un DAG dans Snowflake. Voulez-vous apprendre à concevoir, concevoir et mettre en œuvre un projet de données de bout en bout dans Snowflake ?

Vous souhaitez améliorer vos compétences en Snowflake et apprendre à construire un projet de données complet de bout en bout en utilisant la plateforme Snowflake Cloud Data Warehouse ? Dans ce cours, vous apprendrez tout, en commençant par l'analyse des fichiers sources, en évaluant différents problèmes architecturaux pour intégrer les données, une architecture en couches pour stocker différents ensembles de données, concevoir des couches de mise en scène/brut/curé et enfin automatiser votre pipeline de données et mettre en œuvre un flux de données entièrement automatisé de la source à la visualisation avec des cas concrets.

Pourquoi devriez-vous suivre ce cours ? Comprendre tout sur le projet d'ingénierie de données de bout en bout - un guide étape par étape Différents défis d'intégration de données et comment construire une solution pour ingérer des données dans Snowflake.

Comment concevoir une architecture en couches pour stocker et traiter les données. Comment automatiser l'intégration des données pour ingérer des données en direct.

Comment automatiser et créer un DAG entièrement fonctionnel. Comment utiliser les tables dynamiques de Snowflake pour créer un pipeline de données entièrement fonctionnel.

Comment créer une visualisation en utilisant un flux rationalisé dans Snowflake Comment utiliser la bibliothèque Snowpark Python avec l'action GitHub pour automatiser le flux de données. Comment utiliser les données gratuites du marché et les intégrer au pipeline de données Snowflake.

Programme

• Introduction à Snowflake
Vue d'ensemble et fonctionnalités clés
Configurer votre environnement Snowflake
• Concepts de l'entreposage de données
Comprendre l'entreposage de données
Avantages de l'entreposage de données basé sur le cloud
• Architecture de Snowflake
Composants clés
Comment l'architecture de Snowflake diffère
• Modélisation et conception de données
Bases de la modélisation de données
Concevoir des architectures de données évolutives
Meilleures pratiques pour la modélisation de données dans Snowflake
• Ingestion et transformation des données
Techniques de chargement de données dans Snowflake
ETL vs. ELT dans Snowflake
Utilisation des capacités de transformation de Snowflake
• Snowflake pour l'analyse
Interroger les données avec Snowflake
Techniques SQL avancées
Utiliser les fonctions intégrées de Snowflake pour l'analyse de données
• Meilleures pratiques de sécurité dans Snowflake
Sécurité des données et cryptage
Contrôle d'accès basé sur les rôles
Audit et supervision
• Optimisation des performances de Snowflake
Techniques d'optimisation des performances
Gestion des ressources et des coûts
• Intégration de Snowflake avec d'autres outils
Connexion des outils BI à Snowflake
Utilisation des fonctions externes et des UDF
• Projet pratique et concret
Projet de données de bout en bout dans Snowflake
De la collecte de données à l'analyse
Tirer parti des services cloud avec Snowflake
• Études de cas et applications réelles
Implémentations réussies de Snowflake
Leçons apprises et meilleures pratiques
• Conclusion et prochaines étapes
Révision des concepts clés
Se préparer pour l'avenir avec Snowflake

Enseigné par

DE Simplified

Sujets

Affaires