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.

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.

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.

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.