Snowpark has become an essential framework for modern data engineering, analytics, and machine learning workflows. This course equips learners with the skills to leverage Snowpark effectively and apply it across real-world data challenges.
The Ultimate Guide to Snowpark
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Stufe Mittel
Empfohlene Erfahrung
9 Stunden zu vervollständigen
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Was Sie lernen werden
Harness Snowpark with Python for diverse workloads.
Develop robust data pipelines using Snowpark.
Deploy and operate machine learning models with Snowpark.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Data Pipelines
- Kategorie: Snowflake Schema
- Kategorie: Cloud Computing
- Kategorie: Data Analysis
- Kategorie: Python Programming
- Kategorie: Application Development
- Kategorie: Pandas (Python Package)
- Kategorie: Data Import/Export
- Kategorie: Data Science
- Kategorie: SQL
- Kategorie: Data Processing
- Kategorie: Application Deployment
- Kategorie: MLOps (Machine Learning Operations)
- Kategorie: Containerization
- Kategorie: Data Transformation
- Kategorie: Large Language Modeling
- Kategorie: Machine Learning
- Kategorie: Model Deployment
Wichtige Details
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Kürzlich aktualisiert!
Januar 2026
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8 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
In diesem Kurs gibt es 8 Module
In this section, we explore Snowpark's Python integration, scalability, and applications in data engineering and science.
Das ist alles enthalten
2 Videos1 Lektüre1 Aufgabe
In this section, we explore configuring the Snowpark environment, structuring projects, and using Python worksheets for efficient data application development with Snowpark.
Das ist alles enthalten
1 Video7 Lektüren1 Aufgabe
In this section, we explore data ingestion, transformation, and analysis using Snowpark. Key concepts include CSV, JSON, and Parquet loading, DataFrame operations, and pandas integration for efficient data workflows.
Das ist alles enthalten
1 Video6 Lektüren1 Aufgabe
In this section, we explore building resilient data pipelines with Snowpark, deploying efficient DataOps, and implementing logging and tracing for reliable data delivery.
Das ist alles enthalten
1 Video6 Lektüren1 Aufgabe
In this section, we explore data science workflows in Snowpark, focusing on data preparation, ML model training, and efficient processing in Data Cloud for scalable applications.
Das ist alles enthalten
1 Video5 Lektüren1 Aufgabe
In this section, we explore deploying ML models in Snowpark, managing model data with feature stores, and tracking metrics and versions in registries for scalable and reproducible workflows.
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1 Video5 Lektüren1 Aufgabe
In this section, we explore building, publishing, and managing native applications using Snowpark. Key concepts include framework components, marketplace distribution, and version control for efficient data workflows.
Das ist alles enthalten
1 Video4 Lektüren1 Aufgabe
In this section, we explore deploying containerized applications and large language models (LLMs) using Snowpark Container Services. It covers setup, job configuration, and efficient resource management for data-centric workflows.
Das ist alles enthalten
1 Video5 Lektüren1 Aufgabe
Dozent
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Status: Vorschau
Status: Kostenloser Testzeitraum
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Felipe M.
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Jennifer J.
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Larry W.
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