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The Ultimate Guide to Snowpark

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The Ultimate Guide to Snowpark

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

Expérience recommandée

9 heures à compléter
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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Ce que vous apprendrez

  • Harness Snowpark with Python for diverse workloads.

  • Develop robust data pipelines using Snowpark.

  • Deploy and operate machine learning models with Snowpark.

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Containerization
  • Catégorie : Pandas (Python Package)
  • Catégorie : Cloud Computing
  • Catégorie : Data Processing
  • Catégorie : Data Pipelines
  • Catégorie : Snowflake Schema
  • Catégorie : SQL
  • Catégorie : Data Transformation
  • Catégorie : Data Analysis
  • Catégorie : Data Science
  • Catégorie : Data Import/Export
  • Catégorie : Machine Learning
  • Catégorie : Application Development
  • Catégorie : MLOps (Machine Learning Operations)
  • Catégorie : Model Deployment
  • Catégorie : Python Programming
  • Catégorie : Application Deployment
  • Catégorie : Large Language Modeling

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janvier 2026

Évaluations

8 devoirs

Enseigné en Anglais

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

 logos de Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G et L'Oreal

Il y a 8 modules dans ce cours

In this section, we explore Snowpark's Python integration, scalability, and applications in data engineering and science.

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In this section, we explore configuring the Snowpark environment, structuring projects, and using Python worksheets for efficient data application development with Snowpark.

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In this section, we explore building resilient data pipelines with Snowpark, deploying efficient DataOps, and implementing logging and tracing for reliable data delivery.

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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.

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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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