This is a technical, hands-on course that teaches learners how to build modern and continuous data pipelines with Snowflake. It focuses specifically on the most practical Snowflake concepts and tools to get learners up and running quickly with building data pipelines.
Introduction to Modern Data Engineering with Snowflake
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Introduction to Modern Data Engineering with Snowflake
Instructeur : Snowflake Northstar
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4.7
(36 avis)
niveau Intermédiaire
Expérience recommandée
6 heures pour terminer
3 semaines à 2 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
How to use Snowflake to ingest data at scale, perform data transformations against data, deliver data products, and orchestrate data pipelines
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Data Analysis
- Catégorie : Data pipelines
- Catégorie : Data Engineering
- Catégorie : Snowflake
Détails à connaître
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Récemment mis à jour !
septembre 2024
Évaluations
5 devoirs
Enseigné en Anglais
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Il y a 5 modules dans ce cours
Learners understand how the explosion of data in recent years has led to an increased demand for extracting insights from that data, giving rise to data engineering. They'll understand previous data engineering approaches, modern data engineering approaches using Snowflake, and contextualize data engineering with the Ingestion-Transformation-Delivery ("ITD") framework. They also prepare their development environment and build a simple data pipeline with Snowflake.
Inclus
6 vidéos2 lectures1 devoir
Learners learn how to ingest data into Snowflake at scale using various, powerful techniques. They specifically load data into Snowflake using the Snowflake Marketplace, the Snowflake web interface (Snowsight), the Snowflake CLI, and the powerful COPY INTO SQL command. Learners also understand how to ingest data from external systems using Snowflake native connectors, and how to optimize data ingestion by fully utilizing a virtual warehouse.
Inclus
9 vidéos3 lectures1 devoir
Learners perform data transformations using SQL or Snowpark for Python. Learners also understand that they can use Snowpark to perform data transformations with Java and Scala. They also extend their knowledge of data transformations by learning about, creating, and using user-defined functions (UDFs), stored procedures, streams, and Snowflake Dynamic Tables. They also learn how to perform data transformations using these tools outside of Snowflake, specifically in Visual Studio Code using Snowflake's official extension.
Inclus
9 vidéos1 lecture1 devoir
Learners understand what orchestration means, and how to add automation to data pipelines using tasks. They specifically learn about user-managed and serverless tasks, and create tasks to automate calls to stored procedures. They also create and link tasks together to form a task graph, or DAG, and execute individual tasks and entire DAGs.
Inclus
5 vidéos1 lecture1 devoir
Learners understand what orchestration means, and how to add automation to data pipelines using tasks. They specifically learn about user-managed and serverless tasks, and create tasks to automate calls to stored procedures. They also create and link tasks together to form a task graph, or DAG, and execute individual tasks and entire DAGs.
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Instructeur
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Jennifer J.
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Chaitanya A.
’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’
Avis des étudiants
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