Introduction à l'ingénierie des données modernes avec Snowflake

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Introduction à l'ingénierie des données modernes avec Snowflake

Ce cours fait partie de Certificat Professionnel Ingénieur de données Snowflake

Instructeur : Snowflake Northstar

15 832 déjà inscrits

Inclus avec

5 modules

Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.

145 avis

niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

6 heures à compléter

5 modules

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6 heures à compléter

Ce que vous apprendrez

Comment utiliser Snowflake pour ingérer des données à l'échelle, effectuer des transformations de données contre des données, fournir des produits de données et orchestrer des pipelines de données

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Outils de génie logiciel
Catégorie : Transformation des données
Catégorie : Entreposage de données
Catégorie : Déploiement des applications
Catégorie : Intégration des données
Catégorie : Extraire, transformer, charger
Catégorie : Ingénierie des données
Catégorie : Procédure stockée
Catégorie : Pipelines de données
Catégorie : Partage des données
Catégorie : Analyse des données
Catégorie : Importation/exportation de données
Catégorie : SQL

Outils que vous découvrirez

Catégorie : Microsoft Visual Studio
Catégorie : GitHub
Catégorie : Interface de ligne de commande

Détails à connaître

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5 devoirs

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Ce cours fait partie de la Certificat Professionnel Ingénieur de données Snowflake

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Il y a 5 modules dans ce cours

Il s'agit d'un cours technique et pratique qui enseigne aux apprenants comment construire des pipelines de données modernes et continus avec Snowflake. Il se concentre spécifiquement sur les concepts et les outils Snowflake les plus pratiques pour que les apprenants soient rapidement opérationnels dans la construction de pipelines de données.

Les apprenants commencent par découvrir le cadre "Ingestion-Transformation-Délivrance" pour l'ingénierie des données moderne, et plongent plus profondément dans chaque composant du cadre en apprenant à : - Ingérer des données dans Snowflake à l'échelle en utilisant une variété de techniques puissantes - Effectuer des transformations de données avec SQL ou Snowpark - Étendre les transformations de données avec des fonctions définies par l'utilisateur, des procédures stockées, des flux et des tableaux dynamiques Snowflake - Fournir des produits de données de valeur par le biais de Snowflake Marketplace, Streamlit in Snowflake, et Snowflake Native Applications - Orchestrer des pipelines à l'aide de tâches et de DAG Tout au long du cours, les apprenants suivent l'instructeur en utilisant une combinaison de Snowflake, Visual Studio Code, GitHub, et la ligne de commande. Le cours est complété par des lectures contenant de nombreuses ressources pour niveler la compréhension de l'apprenant sur des concepts spécifiques. Les apprenants repartent en comprenant comment construire des pipelines de données continues de bout en bout avec Snowflake.

Les apprenants comprennent comment l'explosion des données au cours des dernières années a conduit à une demande accrue d'extraction de connaissances à partir de ces données, donnant naissance à l'ingénierie des données. Ils comprennent les approches antérieures d'ingénierie des données, les approches modernes d'ingénierie des données utilisant Snowflake, et contextualisent l'ingénierie des données avec le cadre Ingestion-Transformation-Délivrance (" ITD "). Ils préparent également leur environnement de développement et construisent un pipeline de données simple avec Snowflake.

Inclus

6 vidéos2 lectures1 devoir

6 vidéosTotal 28 minutes

L'explosion des données et la demande d'informations3 minutes
Ce que nous allons couvrir dans ce cours3 minutes
L'ingénieur de données moderne avec Snowflake4 minutes
Vous avez probablement fait de l'ingénierie de données par le passé4 minutes
Préparation de l'environnement de développement4 minutes
Construire un pipeline de données très simple avec Snowflake10 minutes

2 lecturesTotal 20 minutes

Comment réussir le cours10 minutes
Vous avez des questions ? Rejoindre le Forum Q+A pour ce cours10 minutes

1 devoirTotal 15 minutes

Évaluation du module 1 (contrôle des connaissances)15 minutes

Les apprenants apprennent à ingérer des données dans Snowflake à grande échelle en utilisant diverses techniques puissantes. Ils chargent en particulier des données dans Snowflake en utilisant la place de marché Snowflake, l'interface web Snowflake (Snowsight), la CLI Snowflake et la puissante commande COPY INTO SQL. Les apprenants comprennent également comment ingérer des données à partir de systèmes externes en utilisant les connecteurs natifs de Snowflake, et comment optimiser l'ingestion de données en utilisant pleinement un entrepôt virtuel.

Inclus

9 vidéos3 lectures1 devoir

9 vidéosTotal 50 minutes

Qu'est-ce que l'ingestion de données ?4 minutes
Ingestion par lots avec Snowflake4 minutes
Chargement des données de Snowflake Marketplace6 minutes
Chargement des données à l'aide de l'interface web de Snowflake7 minutes
Optimiser les ressources informatiques pour une ingestion efficace des lots7 minutes
Chargement des données à l'aide de la CLI de Snowflake8 minutes
Chargement de données à l'aide de la commande COPY INTO8 minutes
Acquisition de données à partir d'autres systèmes de données à l'aide de connecteurs2 minutes
Récapitulation et meilleures pratiques pour l'ingestion de lots3 minutes

3 lecturesTotal 30 minutes

Briefing sur le scénario et configuration du compte10 minutes
Ressources supplémentaires sur l'ingestion de lots avec Snowflake10 minutes
Résolution des erreurs rencontrées dans le module 210 minutes

1 devoirTotal 15 minutes

Évaluation du module 2 (contrôle des connaissances)15 minutes

Les apprenants effectuent des transformations de données en cours d'utilisation avec SQL ou Snowpark pour Python. Les apprenants comprennent également qu'ils peuvent utiliser Snowpark pour effectuer des transformations de données avec Java et Scala. Ils étendent également leurs connaissances des transformations de données en apprenant à connaître, créer et utiliser des fonctions définies par l'utilisateur (UDF), des procédures stockées, des flux et des tableaux dynamiques Snowflake. Ils apprennent également à effectuer des transformations de données en utilisant ces outils en dehors de Snowflake, en particulier dans Visual Studio Code en utilisant l'extension officielle de Snowflake.

Inclus

9 vidéos1 lecture1 devoir

9 vidéosTotal 50 minutes

Qu'est-ce que la Transformation de données ?2 minutes
Transformation de données avec SQL6 minutes
Transformation de données avec Snowpark7 minutes
Calculs avec des fonctions définies par l'utilisateur7 minutes
Transformations efficaces avec les flux6 minutes
Logique procédurale complexe avec des procédures stockées7 minutes
Transformations automatiques avec les tableaux dynamiques8 minutes
Transformation des données dans Visual Studio Code (optionnel)5 minutes
Récapitulatif et bonnes pratiques pour les transformations de données2 minutes

1 lectureTotal 10 minutes

Ressources supplémentaires sur les transformations de données avec Snowflake10 minutes

1 devoirTotal 15 minutes

Évaluation du module 3 (contrôle des connaissances)15 minutes

Les apprenants comprennent ce qu'est un produit de données et ce que signifie livrer un produit de données dans le contexte de l'ingénierie des données. Les apprenants parcourent le flux de livraison d'un ensemble de données à l'aide de Snowflake Marketplace, construisent et partagent une application Streamlit in Snowflake pour fournir des informations, et déploient une application native Snowflake à l'aide de la CLI Snowflake.

Inclus

5 vidéos1 lecture1 devoir

5 vidéosTotal 21 minutes

Fourniture de produits de données4 minutes
Partage de données sur Snowflake Marketplace4 minutes
Streamlit dans les applications de flocons de neige5 minutes
Applications natives Snowflake6 minutes
Récapitulatif et meilleures pratiques pour la fourniture de produits de données1 minute

1 lectureTotal 10 minutes

Ressources supplémentaires sur la livraison de produits de données avec Snowflake10 minutes

1 devoirTotal 15 minutes

Évaluation du module 4 (contrôle des connaissances)15 minutes

Les apprenants comprennent ce que signifie l'orchestration et comment ajouter de l'automatisation aux pipelines de données à l'aide de tâches. Ils découvrent en particulier les tâches gérées par l'utilisateur et les tâches sans serveur, et créent des tâches pour automatiser les appels aux procédures stockées. Ils créent également des tâches et les relient entre elles pour former un graphe de tâches, ou DAG, et exécutent des tâches individuelles et des DAG entiers.

Inclus

5 vidéos3 lectures1 devoir

5 vidéosTotal 25 minutes

Qu'est-ce que l'orchestration ?5 minutes
Automatisation des tâches8 minutes
Orchestration avec les DAG8 minutes
Récapitulatif et meilleures pratiques pour l'orchestration des pipelines1 minute
Conclusion4 minutes

3 lecturesTotal 30 minutes

Ressources supplémentaires sur l'orchestration avec Snowflake10 minutes
Résolution des erreurs rencontrées dans le module 510 minutes
Au-delà du cours10 minutes

1 devoirTotal 30 minutes

Évaluation du cours (contrôle des connaissances)30 minutes

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Instructeur

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Révisé le 16 sept. 2024

It gives a overall idea of how to build data engineering at a very short period of time.

Révisé le 22 mai 2026

This is a very good course. I came in with some prior knowledge, but it was fragmented. This course brought everything together beautifully.

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