Dieser Kurs führt die Teilnehmer in Snowflake als Plattform für die Erstellung von Anwendungen, Datenpipelines, KI-Modellen und Workflows ein. Er führt sie von null Snowflake-Kenntnissen bis hin zur Erstellung von benutzerdefinierten Funktionen, der Verwendung einer Snowflake Cortex LLM-Funktion, der Bearbeitung einer Streamlit-App und vielem mehr. Der Kurs ist in drei Teile gegliedert: Zunächst lernen die Teilnehmer, die Kernobjekte von Snowflake zu verwenden, wie z. B. virtuelle Lagerhäuser, Bühnen und Datenbanken. Dann lernen sie etwas fortgeschrittenere Objekte und Funktionen wie Zeitreisen, Klonen, benutzerdefinierte Funktionen und gespeicherte Prozeduren kennen. Schließlich werden sie mit den Möglichkeiten von Snowflake für Data Engineering, generative KI, maschinelles Lernen und App-Entwicklung vertraut gemacht.
Einführung in Snowflake für Entwickler, Data Scientists und Data Engineers
Dozent: Snowflake Northstar
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Bei enthalten
(42 Bewertungen)
Empfohlene Erfahrung
Was Sie lernen werden
Erstellen und bearbeiten Sie die Kernobjekte von Snowflake, wie z. B. virtuelle Lager, Datenbanken, Schemata, Tabellen und Stufen.
Nutzung wichtiger Snowflake-Funktionen und -Objekte wie Zeitreisen, Klonen, Ressourcenmonitoring, UDFs, gespeicherte Prozeduren und Snowpark DataFrames.
Verstehen Sie die Grundlagen der Funktionen von Snowflake für Data Engineering, generative KI, maschinelles Lernen und App-Entwicklung.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Datenverarbeitung
- Kategorie: Generative KI
- Kategorie: Datenengineering
- Kategorie: Maschinelles Lernen
- Kategorie: Schneeflocke
Wichtige Details
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27 Aufgaben
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In diesem Kurs gibt es 3 Module
Nach einer kurzen Einführung in den Kurs werden die Teilnehmer eine kostenlose Testversion erstellen, ein Arbeitsblatt öffnen und Beispieldaten abfragen. Sie lernen etwas über die Skalierung von virtuellen Lagern und erstellen ein virtuelles Lager, um Tasty Bytes-Daten aufzunehmen. Sie lernen etwas über Phasen, Datenbanken, Schemata und Tabellen. Sie werden semistrukturierte Daten manipulieren. Sie lernen auch die verschiedenen Architekturschichten von Snowflake kennen.
Das ist alles enthalten
18 Videos11 Lektüren8 Aufgaben
Die Lernenden identifizieren einen kürzlich eingeführten "Fehler" in den Daten und korrigieren ihn mithilfe von Zeitreisen. Sie lernen etwas über permanente, transiente und temporäre Tabellen sowie über das Klonen. Sie werden Ressourcenmonitoring erstellen. Sie werden UDFs, eine UDTF und eine SQL Stored Procedure erstellen. Sie lernen etwas über rollenbasierten Zugriff, die VS Code-Erweiterung, Snowpark DataFrames und das Snowflake CLI.
Das ist alles enthalten
18 Videos10 Lektüren9 Aufgaben
Die Teilnehmer werden vier Snowflake-Workloads erkunden: Data Engineer, Generative AI, Maschinelles Lernen und Anwendungen. Nach der Besprechung jedes Workloads sehen sie einen Aspekt dieses Workloads in der Praxis: für DE das Einlesen von Streaming-Daten mit Snowpipe; für GenAI die Verwendung der Snowflake Cortex LLM-Funktion "Complete"; für ML die Verwendung von Snowpark ML zur Erstellung eines XGBoost-Modells und zur Erstellung von Vorhersagen über den Standort eines Imbisswagens; und für Anwendungen die Ausführung einer Streamlit-App, die uns den Tagesumsatz von Tasty Bytes zeigt. Anschließend erfahren sie etwas über die Snowflake Data Cloud.
Das ist alles enthalten
21 Videos5 Lektüren10 Aufgaben
Dozent
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Empfohlen, wenn Sie sich für Softwareentwicklung interessieren
Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?
Bewertungen von Lernenden
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Geprüft am 18. Sep. 2024
Very intuitive! It would be great if we can have Intermediate and advanced level for Devs, Data professionals a well.
Geprüft am 11. Aug. 2024
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Geprüft am 18. Nov. 2024
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Häufig gestellte Fragen
Das ist eine gute Frage. Wir haben diesen Kurs für diejenigen konzipiert, die absolut keine Snowflake-Kenntnisse und nur minimale SQL- und Python-Kenntnisse haben, daher dachten wir, dass es genauer wäre, ihn als Anfängerkurs zu bezeichnen als als einen Kurs für Fortgeschrittene. Aber es ist richtig, dass wir erwarten, dass Sie mit einigen Kenntnissen in den Kurs kommen, also ist er nicht wirklich voraussetzungsfrei.
Was SQL betrifft, so bringen wir Ihnen nicht bei, wie man eine einfache "SELECT column_name FROM table"-Abfrage durchführt, und wenn Sie das nicht wissen, könnte der Kurs ein bisschen zu schnell gehen. Aber wenn Sie das wissen, und "WHERE" und "GROUP BY" und "ORDER BY", sind Sie auf der SQL-Seite in guter Form. Und auf der Python-Seite, wenn Sie mit dem Importieren einer Bibliothek vertraut sind, wenn Sie wissen, was eine Funktion ist, wenn Sie die Python-Grundlagen kennen (Sie werden nicht übermäßig nervös, wenn Sie eine Liste sehen), und wenn Sie einen Datenrahmen manipuliert haben, sollten Sie gut sein.
Sie sollten sich mit der Tatsache trösten, dass wir dies für ein breites Spektrum von Datenpraktikern (Datenwissenschaftler, Data Engineers und Entwickler von Datenanwendungen oder Personen, die eine dieser Rollen anstreben) konzipiert haben, daher versuchen wir wirklich nicht davon auszugehen, dass Sie irgendetwas darüber wissen, was diese Funktionen tun. (Wir wollen nicht zu schnell in den App-Jargon eintauchen, um Datenwissenschaftler, die keine Apps entwickelt haben, zu verwirren) Wir haben uns bemüht, den Kurs zugänglich zu machen.
Sie können auf alle Kursinhalte zugreifen, ohne dafür zu bezahlen (alle Videos, praktischen Aufgaben, Lesestoff usw.), mit Ausnahme der Wissenstest-Tests. Sie können auch kein Coursera-Abschlusszertifikat erhalten, ohne zu bezahlen.
Ressourcen für Entwickler finden Sie unter developers.snowflake.com und unsere Produktdokumentation unter docs.snowflake.com.