Snowflake - это облачное хранилище данных нового поколения, о котором сегодня говорят все. Платформа на 100% работает в облаке, обеспечивает гибкий доступ к данным, масштабируется по требованию и позволяет объединять разрозненные источники, делиться данными и запускать разнообразные аналитические задачи.
Snowflake активно используется крупными компаниями, и навык работы с этой платформой становится всё более востребованным среди инженеров данных и аналитиков.
Чтобы эффективно использовать Snowflake, нужно уметь подготавливать и интегрировать данные, управлять ими внутри платформы, а также подключать внешние инструменты и сервисы. Поэтому знания Snowflake актуальны не только для аналитиков, но и для инженеров данных.
Что вы узнаете
В этом практическом курсе вы получите все базовые знания, чтобы сразу начать работать со Snowflake.
Вы также:
Работа с AWS и автоматизация
В завершении курса вы научитесь интегрировать Snowflake с AWS S3:
Что входит в курс
Требования
Это пробный урок. Оформите подписку, чтобы получить доступ ко всем материалам курса. Премиум
Я - старший инженер по данным и тренер, техноэнтузиаст и отец. Уже более десяти лет я увлечён Data Engineering. Сначала я стал инженером по данным самоучкой, а затем возглавил команду инженеров по данным в крупной компании. Когда я понял, насколько велика потребность в обучении в этой сфере, я последовал за своей страстью и основал собственную Академию Data Engineering. С тех пор я помог более чем 2 000 студентам достичь своих целей.
udemy
Хотите повысить квалификацию и научиться профессионально работать в Snowflake? В этом курсе вы шаг за шагом узнаете все, что важно в Snowflake! Snowflake - это современная облачная платформа обработки и хранения данных, позволяющая объединить данные из множества источников.
Analytics Engineering - это фундамент Data Science и искусственного интеллекта. Данный подход представляет собой динамичное сочетание инженерии данных и аналитики, выступая мостом между этими двумя областями. Инженеры по аналитике данных отвечают за значительную часть жизненного цикла данных: от загрузки источников данных и построения дата-складов с соответствующими пайплайнами до интеграции с инструментами бизнес-аналитики.Если вы - аналитик или
