Ce cours présente Snowflake comme une plate-forme pour la construction d'applications, de pipelines de données et de modèles et flux de travail d'IA. Il les emmène d'une connaissance nulle de Snowflake jusqu'à la création de fonctions définies par l'utilisateur, l'utilisation d'une fonction LLM Snowflake Cortex, l'édition d'une application Streamlit, et plus encore... Le cours se déroule en trois parties : Tout d'abord, les participants apprennent à utiliser les objets de base de Snowflake tels que les entrepôts virtuels, les scènes et les bases de données. Ensuite, ils découvrent des objets et des fonctionnalités un peu plus avancés tels que le voyage dans le temps, le clonage, les fonctions définies par l'utilisateur et les procédures stockées. Enfin, ils sont initiés aux capacités de Snowflake en matière d'ingénierie des données, d'IA générative, d'apprentissage automatique et de développement d'applications.
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Intro à Snowflake pour les développeurs, les scientifiques de données, les ingénieurs de données
Instructeur : Snowflake Northstar
5 957 déjà inscrits
Inclus avec
(37 avis)
Expérience recommandée
Ce que vous apprendrez
Créer et manipuler les objets principaux de Snowflake, tels que les entrepôts virtuels, les bases de données, les schémas, les tables et les étapes.
Utiliser les fonctions et objets importants de Snowflake, tels que le voyage dans le temps, le clonage, les moniteurs de ressources, les UDF, les procédures stockées et les DataFrames de Snowpark.
Comprendre les bases des capacités de Snowflake pour l'ingénierie des données, l'IA générative, l'apprentissage automatique et le développement d'apps.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Science des données
- Catégorie : IA générative
- Catégorie : Ingénierie des données
- Catégorie : Apprentissage automatique
- Catégorie : Flocon de neige
Détails à connaître
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mai 2024
27 devoirs
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Il y a 3 modules dans ce cours
Après une très brève introduction au cours, les apprenants créeront un essai gratuit, ouvriront une feuille de calcul et interrogeront des échantillons de données. Ils découvriront la mise à l'échelle des entrepôts virtuels et créeront un entrepôt virtuel pour ingérer les données de Tasty Bytes. Ils découvriront les étapes, les bases de données, les schémas et les tables. Ils manipuleront des données semi-structurées. Ils découvriront également les différentes couches architecturales de Snowflake.
Inclus
18 vidéos11 lectures8 devoirs
Les apprenants identifieront une "erreur" récemment introduite dans les données et utiliseront le voyage dans le temps pour la corriger. Ils apprendront à connaître les tables permanentes, transitoires et temporaires, ainsi que le clonage. Ils créeront des surveillances des ressources. Ils créeront des UDF, une UDTF et une procédure stockée SQL. Ils découvriront l'accès basé sur les rôles, l'extension VS Code, les DataFrames Snowpark et la CLI Snowflake.
Inclus
18 vidéos10 lectures9 devoirs
Les apprenants exploreront quatre charges de travail Snowflake : Ingénieur de données, IA générative, Apprentissage automatique et Applications. Après avoir examiné chaque charge de travail, ils verront un aspect de cette charge de travail en pratique : pour DE, ingérer des données en continu avec Snowpipe ; pour GenAI, utiliser la fonction Snowflake Cortex LLM " Complete " ; pour ML, utiliser Snowpark ML pour créer un modèle XGBoost et faire des prédictions sur l'emplacement d'un camion de nourriture ; et pour les applications, exécuter une application Streamlit qui nous montre les revenus quotidiens de Tasty Bytes. Ils découvriront ensuite le Snowflake Data Cloud.
Inclus
21 vidéos5 lectures10 devoirs
Instructeur
Offert par
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DeepLearning.AI
University of California, Irvine
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Avis des étudiants
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Foire Aux Questions
C'est une excellente question. Nous avons conçu ce cours pour ceux qui n'ont absolument aucune connaissance de Snowflake, et très peu de connaissances de SQL et de Python, donc nous avons pensé qu'il serait plus juste de l'appeler un cours pour débutants qu'un cours intermédiaire. Mais il est exact de dire que nous nous attendons à ce que vous arriviez au cours avec quelques connaissances, donc ce n'est pas vraiment sans prérequis.
Pour SQL, nous ne vous apprenons pas à exécuter une requête de base "SELECT column_name FROM table", et si vous ne le savez pas, le cours risque d'aller un peu trop vite. Mais si vous connaissez cela, ainsi que "WHERE", "GROUP BY" et "ORDER BY", vous êtes en bonne position du côté de SQL. Et du côté de Python, si vous savez importer une bibliothèque, si vous savez ce qu'est une fonction, si vous connaissez les bases de Python (vous ne devenez pas trop nerveux quand vous voyez une liste), et si vous avez manipulé un cadre de données, vous devriez être bon.
Vous devriez être rassuré par le fait que nous avons conçu ce cours pour un large éventail de praticiens des données (scientifiques des données, ingénieurs des données et développeurs d'applications de données ou personnes qui aspirent à l'un de ces rôles), de sorte que nous essayons vraiment de ne pas supposer que vous savez quoi que ce soit sur ce que ces fonctions font. (Nous ne voulons pas plonger dans le jargon des applications trop rapidement, ce qui aurait pour effet d'embrouiller les data scientists qui n'ont pas construit d'applications) Nous nous sommes efforcés de rendre le cours accessible.
Vous pouvez accéder à tout le contenu du cours sans payer (toutes les vidéos, les travaux pratiques, les lectures, etc.), à l'exception des quiz de contrôle des connaissances. Vous ne pouvez pas non plus obtenir un certificat d'achèvement de Coursera sans payer.
Vous pouvez trouver des ressources pour les développeurs sur developers.snowflake.com, et notre documentation produit sur docs.snowflake.com.