Wie man Snowflake im Jahr 2026 lernt: Ein kompletter Leitfaden

Was ist Snowflake?

Snowflake ist eine der am häufigsten genutzten Technologien in der Datenbranche. Es ist eine Cloud-basierte Data-Warehousing-Plattform für einige der größten Marken wie EA, Canva, Doordash, Roku, Adobe, AT&T, Zoom und Instacart. Seine Beliebtheit kommt von ein paar coolen Features wie:

• Unabhängige Skalierung von Speicher- und Rechenressourcen
• Komplett verwalteter Service mit automatischen Updates und Wartung
• Funktioniert mit AWS, Azure und Google Cloud
• SOC 2 Typ II-Konformität für fortgeschrittene Sicherheit
• Sicherer Datenmarktplatz
• Einfach in BI-Tools einbinden
• Die Idee, dass man die Arbeitslasten zu den Daten bringt, wo KI/ML, Datenverarbeitung und Zusammenarbeit auf Snowflake-Servern stattfinden.

Da die Nachfrage nach KI-Lösungen total steigt, werden zuverlässige Plattformen wie Snowflake wie nie zuvor wachsen, was den Bedarf an talentierten Fachkräften erhöht, die Daten mit Snowflake effektiv verwalten und analysieren können.

Warum es so gut ist, Snowflake zu lernen

Es gibt viele Gründe, warum es für deine Karriere im Jahr 2026 gut ist, Snowflake zu lernen, aber wir können sie auf die fünf wichtigsten eingrenzen.

1. Hohe Nachfrage auf dem Arbeitsmarkt und gute Karrierechancen

Die Akzeptanz von Snowflake steigt mega schnell. Laut ihrer offiziellen Website haben sie über 10.600 Unternehmenskunden, die Snowflake nutzen. Es gibt aber echt einen großen Mangel an qualifizierten Snowflake-Experten. Firmen wie Netflix, Capital One und Adobe suchen aktiv nach Leuten und bieten überdurchschnittlich hohe Gehälter. Außerdem gibt's klare Karrierewege, von Datenanalyst über Dateningenieur bis hin zum Cloud-Architekten.

2. Zukunftssichere Technologie

Heutzutage gehen immer mehr Firmen in Richtung Cloud, und Snowflakes Cloud-First-Ansatz ist bereit, sie willkommen zu heißen. Es bietet eine ständige Weiterentwicklung der Plattform und Updates, die ein umfangreiches Ökosystem an Tools und Partnern umfassen.

Eine Karriere bei Snowflake ist einer der wenigen Jobs, die trotz der zunehmenden Bedeutung von KI sicher sind. Da KI-Lösungen immer beliebter werden, braucht man zuverlässige Plattformen wie Snowflake, um die Trainingsdaten zu speichern und zu verwalten, was diese Technologie immer wertvoller macht.

3. Wertvolle übertragbare Fähigkeiten

Wenn du Snowflake richtig beherrschst, wirst du wichtige Fähigkeiten entwickeln, die du in vielen anderen Bereichen der Datenwelt anwenden kannst. Du wirst zum Beispiel fortgeschrittene SQL-Kenntnisse und eine solide Grundlage im Bereich Cloud Computing erwerben. Außerdem lernst du Datenlagerungskonzepte, ETL-Prozesse und Datenmodellierungsprinzipien kennen, die auf verschiedenen Plattformen nützlich sind.

Außerdem lernst du durch die Arbeit mit Snowflake wichtige Sachen wie Datensicherheit, Governance und Optimierung – Fähigkeiten, die du super auf andere Datenplattformen und Cloud-Dienste übertragen kannst. Durch die Integrationsmöglichkeiten der Plattform kannst du auch Erfahrungen mit verschiedenen BI-Tools und Datenverarbeitungs-Frameworks sammeln und wirst so zu einem vielseitigeren Datenprofi.

4. Sofortige Auswirkungen auf das Geschäft

Mit einem Job, in dem du Snowflake nutzt, trägst du direkt zu datengestützten Entscheidungen bei. Du kannst Unternehmen dabei helfen, riesige Datenmengen effizient zu verarbeiten und zu analysieren, was schnellere und genauere Geschäftsentscheidungen ermöglicht. Mit den coolen Funktionen von Snowflake, wie Datenaustausch und Echtzeitanalysen, kannst du Teams im ganzen Unternehmen dabei helfen, Daten effektiv zu nutzen. Weil sie so direkt Einfluss auf den Geschäftsbetrieb und die Strategie haben, sind Snowflake-Experten echt geschätzte Teammitglieder.

5. Berufliche Anerkennung und Zertifizierung

Während du lernst, wirst du bestimmt diebranchenweit anerkannten Snowflake-Zertifizierungenmachen wollen, um Teil einer starken Snowflake-Community zu werden. Know-how über die Snowflake-Plattform ist bei Arbeitgebern echt angesagt und macht den Weg frei, um ein echter Experte auf diesem Gebiet zu werden. Du kannst auch auf Möglichkeiten für Beratung und Vordenkerrolle stoßen.

Wie lange dauert es, Snowflake zu lernen?

Also, wenn du dich mal dazu entscheidest, Snowflake zu lernen, wie lange dauert es dann realistisch gesehen, bis du es richtig drauf hast? Deine Lernkurve hängt von ein paar Sachen ab, wie zum Beispiel, wie gut du dich mit SQL und Cloud-Plattformen auskennst. Du kannst also davon ausgehen, dass du etwa 3 bis 6 Monate brauchst, um Snowflake richtig gut zu beherrschen.

Für Leute, die noch nie mit SQL gearbeitet haben, kann es fast 6 Monate dauern, bis sie sich mit der Plattform wohlfühlen. Leute, die schon Erfahrung mit SQL und Cloud haben, können die Grundlagen wahrscheinlich in 3 Monaten lernen. Der Schlüssel ist, regelmäßig zu üben und praktische Erfahrungen in echten Situationen zu sammeln. Viele Profis lernen auch nach Jahren mit Snowflake immer noch dazu und entdecken neue Funktionen, weil die Plattform regelmäßig Updates und neue Features rausbringt.

Hier ist ein Snowflake-Lernplan, der dir dabei helfen kann, dein Ziel zu erreichen:

• Monat 1: Schreib einfache SQL-Abfragen und navigiere durch die Snowflake-Oberfläche.
• Monat 2: Lade Daten, mach dich mit Lagerkonzepten vertraut und führe einfache Umwandlungen durch.
• Monat 3: Sicherheitsfunktionen einrichten, Zugriffskontrolle verwalten und Optimierungstechniken anwenden
• Monat 4: Schreib komplexe Abfragen, nutze Fensterfunktionen und erstelle Datenmodelle.
• Monat 5: Mit anderen Tools verbinden und coole Funktionen nutzen
• Monat 6: End-to-End-Projekte erstellen und Zertifizierungsprüfungen bestehen

Wie man Snowflake lernt: 6 Schritte zum Erfolg

Jetzt schauen wir uns die Schritte an, die du befolgen musst, um Snowflake effektiv zu lernen.

Schritt 1 – Versteh, warum du Snowflake lernst

Zuerst musst du deinen Nordstern festlegen, also warum du Snowflake lernen willst. Es ist eine riesige Plattform mit vielen Funktionen, die alle für verschiedene Datenprofis gedacht sind. Wenn du zum Beispiel Dateningenieur bist, solltest du dich auf das Laden von Daten, Transformationen und die Entwicklung von Pipelines konzentrieren.

Wenn du Datenanalyst bist, solltest du dich vorrangig mit SQL-Abfragen und Visualisierungsfunktionen beschäftigen. Business-Intelligence-Experten könnten sich darauf konzentrieren, Snowflake mit BI-Tools zu verbinden und optimierte Datenmodelle zu erstellen.

Wenn du deine Ziele von Anfang an klar definierst, kannst du einen fokussierten Lernpfad erstellen, der zu deinen Karrierezielen passt, und vermeidest, dass du von Funktionen überfordert wirst, die für deine Bedürfnisse nicht sofort relevant sind.

Schritt 2 – Erste Schritte mit den Grundlagen von Snowflake

Der erste Schritt auf deinem Lernweg ist, dich mit der Snowflake-Website und der Dokumentation vertraut zu machen. Lerne die Snowflake-spezifischen Begriffe wie Snowpark und Snowsight kennen. Schau dir den Abschnitt „Erste Schritte“ in der Dokumentation an, vor allem die Seite „Snowflake in 20 Minuten“. Du solltest auch unseren Kurs „Einführung in Snowflake“ machen.

Als Nächstes meldest du dich für ein kostenloses Testkonto an. Snowflake bietet eine 30-tägige Testversion mit Guthaben im Wert von 400 US-Dollar an, was mehr als genug ist, um die Plattform kennenzulernen und auszuprobieren. Während der Einrichtung musst du einen Cloud-Anbieter (AWS, Azure oder GCP) und eine Region auswählen. Mach dir wegen der Auswahl für Lernzwecke nicht zu viele Gedanken – such dir einfach das aus, was geografisch am nächsten bei dir ist.

Sobald du Zugang hast, mach dich mit der Weboberfläche (Snowsight) vertraut. Lerne, wie du Datenbanken, Schemata und Tabellen erstellst. Verstehe das Konzept virtueller Lager und wie sie mit Rechenressourcen zusammenhängen. Probier mal aus, Lager zu starten und zu stoppen, um die Kosten effektiv zu verwalten. 

Wenn du ein absoluter Anfänger bist, lerne zuerst ein paar SQL-Grundlagen.

Schritt 3 – Schreib deine erste Snowflake-Abfrage

Jetzt, wo du die Grundlagen der Benutzeroberfläche und der Begriffe von Snowflake kennst, kannst du deine erste Abfrage schreiben. Fang mit einfachen SELECT-Anweisungen an, um die Beispieldaten zu checken, die du mit deinem Testkonto bekommst. Hier ist ein einfaches Beispiel:

SELECT * FROM SNOWFLAKE_SAMPLE_DATA.TPCH_SF1.CUSTOMER LIMIT 5;

Diese Abfrage greift auf den von Snowflake bereitgestellten TPC-H-Beispieldatensatz zu. Übe, immer komplexere Abfragen zu schreiben:

• Filter die Daten mit Hilfe von „ WHERE “-Klauseln.
• Mehrere Tabellen verbinden
• Aggregatfunktionen verwenden
• Tabellen erstellen und ändern

Denk dran, dein Lager immer passend für deine Anfragen zu dimensionieren. Zum Lernen reicht meistens ein „ XS ” oder „ S ”-Warehouse aus.

Wichtige SQL-Operationen, die du in Snowflake üben solltest:

• CREATE TABLE und „ INSERT “-Aussagen
• UPDATE und „ DELETE “-Operationen
• Fensterfunktionen
• Gemeinsame Tabellenausdrücke (CTEs)
• Daten laden mit COPY INTO

Achte beim Schreiben von Abfragen auf die in der Benutzeroberfläche angezeigten Leistungs- und Kostenkennzahlen der Abfragen. Das hilft dir zu verstehen, wie Snowflake deine Anfragen verarbeitet und wie du sie optimieren kannst.

Schritt 4 – Lerne die mittleren Snowflake-Konzepte

Mittlerweile kennst du dich gut mit der Snowflake-Benutzeroberfläche aus und hast SQL im Griff. Also, es ist Zeit, uns mehr mit den spezifischen Konzepten von Snowflake zu beschäftigen. Wichtige Bereiche, auf die man sich konzentrieren sollte, sind:

Die einzigartige Architektur von Snowflake mit der Trennung von Speicher und Rechenleistung verstehen. Erfahre, wie Daten in Mikro-Partitionen organisiert sind und wie die Metadatenebene eine effiziente Abfrage ermöglicht. Schau dir mal die Funktionen von Snowflake zum Teilen von Daten an, die einen sicheren Datenaustausch zwischen Konten ermöglichen, ohne dass die Daten kopiert werden müssen.

Schau dir die Sicherheitsfunktionen von Snowflake an, wie die rollenbasierte Zugriffskontrolle (RBAC), Netzwerkrichtlinien und Sicherheit auf Zeilen-/Spaltenebene. Lerne die Konzepte der Zeitreise und des Zero-Copy-Klons kennen, die eine zeitpunktgenaue Datenwiederherstellung und effiziente Entwicklungsumgebungen ermöglichen.

Mach dich mit der halb strukturierten Datenverarbeitung mit dem Datentyp VARIANT und JSON-Funktionen vertraut. Lerne mehr über externe Tabellen und Stufen für die Arbeit mit Daten, die im Cloud-Speicher abgelegt sind. Probier mal die integrierten Funktionen von Snowflake für die Datenumwandlung und -analyse aus.

Schritt 5 – Lerne durch Ausprobieren

Der beste Weg, um das Gelernte zu behalten, ist, sich die Hände schmutzig zu machen, indem man echte Probleme löst. Verlass die von Snowflake empfohlenen Basisdatensätze und fang an, dich mit größeren Datensätzen zu beschäftigen. Das zwingt dich dazu, dein Wissen in echten Szenarien anzuwenden. 

Arbeite mit komplizierten Datenstrukturen, mach die Abfrage-Performance besser und setz die besten Sicherheitspraktiken um. Überleg dir, öffentliche Datensätze von Quellen wie Kaggle oder Datenportalen der Regierung runterzuladen, um sinnvolle Analyseprojekte zu erstellen. 

Diese praktische Erfahrung hilft dir, dein Verständnis für die Funktionen von Snowflake zu vertiefen und dich auf die realen Herausforderungen vorzubereiten, denen du in Produktionsumgebungen begegnen wirst.

Schritt 6 – Ein Portfolio mit Snowflake-Projekten erstellen

Um deine Snowflake-Kenntnisse zu zeigen, solltest du regelmäßig Zeit investieren, um dein Entwickler-Portfolio mit Snowflake-Projekten aufzubauen. 

Durch die Arbeit an Projekten lernst du subtile Fähigkeiten, die man nicht einfach aus Büchern oder Kursen lernen kann, wie zum Beispiel die Optimierung der Abfrageleistung unter realen Bedingungen, den Umgang mit Sonderfällen bei der Datenumwandlung, die richtige Fehlerbehandlung und die Entwicklung von wartbaren Codestrukturen. 

Diese Projekte zeigen potenziellen Arbeitgebern auch, dass du Snowflake-Konzepte anwenden kannst, um echte Geschäftsprobleme zu lösen.

Hier sind ein paar Projektideen für den Anfang:

• Bau ein Data Warehouse, um E-Commerce-Transaktionen zu checken, zum Beispiel das Kundenverhalten und die Lagerverwaltung.
• Erstell eine ETL-Pipeline, die Social-Media-Daten lädt und für die Stimmungsanalyse umwandelt.
• Entwickle ein Berichtssystem, das wichtige Geschäftskennzahlen mithilfe der Zeitreisefunktionen von Snowflake verfolgt.
• Setze eine Lösung zur Überwachung der Datenqualität mit gespeicherten Prozeduren und Aufgaben um.
• Entwickle eine Multi-Tenant-Datenbankarchitektur mit ordentlichen Sicherheitskontrollen und Zugriff auf Zeilenebene.
• Mach ein Echtzeit-Analyse-Dashboard mit Snowflake Streams und Tasks
• Mach eine Lösung zum Datenaustausch zwischen mehreren Snowflake-Konten
• Entwickle eine Pipeline für maschinelles Lernen mit Snowpark und Python.

Ein Beispiel für einen Snowflake-Lernplan

Basierend auf dem, was wir besprochen haben, findest du unten einen Beispiel-Lernplan für jede Woche, den du nach deinem Zeitbudget anpassen kannst.

Tägliche Übungen:

• 3 Stunden SQL und Datenmodellierung
• Dokumente lesen und Notizen machen
• Überprüfung und Optimierung von Abfragen
• Übungen zum Lösen von Problemen

Wöchentliche Ziele:

• Ein wichtiges Datenprojekt fertigstellen
• Technische Dokumentation schreiben
• Mach bei den Diskussionen der Snowflake-Community mit
• Erstelle einen Portfolioeintrag
• Überprüfe und optimiere die Suchanfragen der letzten Woche.

Woche 1: Grundlagen von Snowflake und Einrichtung der Umgebung

• Montag: Erstell ein Snowflake-Konto, richt die Entwicklungsumgebung ein und überprüf den Zugriff.
• Dienstag: Lerne die grundlegenden SQL-Operationen und die Navigation in der Snowflake-Benutzeroberfläche
• Mittwoch: Übe das Laden von Daten und einfache Transformationen.
• Donnerstag: Lerne die Architektur und die Warehouses von Snowflake kennen
• Freitag: Entdecke die Erstellung von Datenbanken, Schemata und Tabellen
• Wochenende: Bau ein einfaches Data Warehouse für Beispieldaten.

Woche 2: Datenmodellierung und SQL-Grundlagen

• Montag: Untersuche verschiedene Typen von Tabellen (permanent, temporär, vorübergehend)
• Dienstag: Lerne mehr über Clustering-Schlüssel und Mikro-Partitionen
• Mittwoch: Verschiedene Datentypen implementieren, einschließlich VARIANT
• Donnerstag: Mach dein erstes dreidimensionales Modell
• Freitag: Lerne Datenladen und Dateiformate
• Wochenende: Erstell ein Datenmodell für Einzelhandelsanalysen

Woche 3: ETL und Entwicklung von Datenpipelines

• Montag: Lerne die ETL-Workflow-Komponenten
• Dienstag: Mach Datenvalidierungsverfahren
• Mittwoch: Lerne mehr über Stream- und Aufgabenplanung
• Donnerstag: Lerne Fehlerbehandlung und Überwachung
• Freitag: Mach Datenqualitätsprüfungen
• Wochenende: Bau eine automatisierte ETL-Pipeline

Woche 4: Leistungsoptimierung und Sicherheit

• Montag: Lerne die Grundlagen der Abfrageleistung
• Dienstag: Lagergröße und Skalierung untersuchen
• Mittwoch: Rollenbasierte Zugriffskontrolle einrichten
• Donnerstag: Ressourcenüberwachung üben
• Freitag: Lerne die besten Sicherheitspraktiken
• Wochenende: Optimier ein komplexes Data Warehouse

Woche 5: Erweiterte Funktionen

• Montag: Lerne Zeitreisen und Zero-Copy-Kloning
• Dienstag: Lerne externe Tabellen und Stufen kennen
• Mittwoch: Datenaustausch einführen
• Donnerstag: Studie zu materialisierten Ansichten
• Freitag: Erfahre mehr über Snowpipe
• Wochenende: Entwickle eine Datenlösung für mehrere Mandanten

Woche 6: Integration und APIs

• Montag: Lerne Snowflake-Konnektoren kennen
• Dienstag: API-Integration untersuchen
• Mittwoch: Übe mit Snowflake CLI
• Donnerstag: Lerne mehr über externe Funktionen
• Freitag: Datenbankübergreifende Vorgänge untersuchen
• Wochenende: Eine Daten-API mit Snowflake bereitstellen

Woche 7: Anwendungen in der Praxis

• Montag: Lerne mehr über den Umgang mit halbstrukturierten Daten
• Dienstag: Multi-Cluster-Lager untersuchen
• Mittwoch: Dynamische Datenmaskierung einrichten
• Donnerstag: Lerne Debugging und Überwachung
• Freitag: Best Practices für die Studienproduktion
• Wochenende: Eine durchgängige Analyseplattform aufbauen

Woche 8: Fortgeschrittene Themen und Spezialisierung

• Montag: Entdecke die Geodatenfunktionen
• Dienstag: Mach dir mit der Integration von maschinellem Lernen vertraut
• Mittwoch: Erfahre mehr über den Snowpark
• Donnerstag: Übe mit fortgeschrittenen SQL-Mustern
• Freitag: Methoden zur Datenverwaltung lernen
• Wochenende: Mach ein Echtzeit-Analyse-Dashboard

Lernplan für Snowflake

Basierend auf dem obigen Überblick haben wir eine Snowflake-Roadmap erstellt, die dir hilft, deinen Lernprozess zu visualisieren: 

3 Top-Tipps zum Lernen von Snowflake

Behalte diese Tipps im Hinterkopf, um deine Fortschritte beim Durchlaufen der empfohlenen Roadmap zu maximieren.

1. Übe regelmäßig

Man kann diesen Tipp gar nicht oft genug sagen. Um bei Snowflake gut zu sein, musst du regelmäßig da sein und dich richtig reinhängen, um Probleme zu lösen. Um mehr Zeit fürs Lernen zu haben, leg dir feste Zeiten in deinem Kalender für jeden Wochentag fest (mach das am besten gleich, sonst kommst du nie dazu). 

Teile die Zeit, die du für Snowflake einplanst, in verschiedene Abschnitte auf, wie zum Beispiel das Lesen der Dokumentation, das Absolvieren eines Kurses oder dein aktuelles Snowflake-Projekt.

2. An Projekten arbeiten

Nimm dir bestimmte Tage, an denen du nur an Projekten arbeitest. Projektbasiertes Lernen ist der beste Weg, um dein Wissen zu festigen und praktische Erfahrungen zu sammeln. Bei der Arbeit an Projekten wirst du auf echte Herausforderungen stoßen, die dich dazu bringen werden, die Funktionen von Snowflake gründlich zu erkunden. 

Fang mit einfachen Projekten an, wie zum Beispiel dem Aufbau eines Data Warehouse für einen kleinen Datensatz, und steigere dann nach und nach die Komplexität, indem du Funktionen wie Datenaustausch, Zeitreise oder automatisierte Datenpipelines hinzufügst. Dokumentiere deine Projekte gründlich und überleg dir, sie auf GitHub zu teilen, um ein Portfolio aufzubauen, das potenziellen Arbeitgebern deine Snowflake-Expertise zeigt.

3. Werde Teil einer Community

Deine Reise mit Snowflake musst du nicht alleine machen. Such dir einen Lernpartner über bekannte Snowflake-Communities wie den Snowflake-Subreddit, die offizielle Snowflake-Community, wo du Antworten auf deine Fragen bekommst, oder den Slack-Workspace von dbt.

Du kannst Hilfe bekommen, wenn du nicht weiterkommst, dein Wissen teilen und sogar bei anderen Projekten mitmachen. Außerdem kann die Teilnahme an diesen Communities zu neuen Kontakten und vielleicht sogar zu Jobchancen führen, weil du Beziehungen zu anderen Snowflake-Anwendern aufbaust.

Wie du 2026 einen Job findest, bei dem du mit Snowflake arbeitest

In diesem Abschnitt zeigen wir dir, was du tun musst, um einen Job bei Snowflake zu kriegen, auch wenn du keinen Abschluss hast. Ein Informatikstudium oder ein ähnlicher Abschluss ist zwar immer gut, aber immer mehr Leute steigen über andere Wege in diesen Bereich ein. Zuerst schauen wir uns ein paar Jobtitel an, für die Snowflake-Spezialisten gesucht werden.

Die besten Karrierewege bei Snowflake

Snowflake-Fähigkeiten sind in vielen Branchen und Jobs echt gefragt. Hier sind ein paar typische Jobpositionen:

• Dateningenieur: Entwerfen und erstellen Sie Datenpipelines, ETL-Prozesse und Data Warehouses mit Snowflake.
• Datenanalyst: Analysiere Daten und erstelle Berichte und Dashboards mit den SQL-Funktionen von Snowflake.
• Datenarchitekt: Entwickle Datenmodelle und gestalte Unternehmensdatenlösungen mit Snowflake.
• Entwickler für Business Intelligence: Entwickle BI-Lösungen und Berichtssysteme mit Snowflake
• Datenbankadministrator: Verwalte und optimiere Snowflake-Datenbanken, Sicherheit und Leistung.
• Analytics-Ingenieur: Schließ die Lücke zwischen Datenverarbeitung und Analyse mit Tools wie dbt und Snowflake.
• Cloud-Datenplattform-Ingenieur: Cloud-Datenplattformen mit Snowflake-Integration aufbauen und verwalten
• Datenverarbeitungsingenieur: Sorg dafür, dass die Datenpipelines und die Snowflake-Infrastruktur reibungslos funktionieren.
• Lösungsarchitekt: Entwickle technische Lösungen mit Snowflake für Firmenkunden
• Datenqualitätsingenieur: Implementiere und pflege Rahmenbedingungen für die Datenqualität mit Snowflake.

Viele Firmen könnten Snowflake-Spezialisten einstellen:

• Amazon
• Microsoft
• Google
• Snowflake Inc.
• Deloitte
• Accenture
• Capital One
• JPMorgan Chase
• Netflix
• Uber
• Airbnb
• Meta
• Twitter
• LinkedIn
• Salesforce
• Adobe

Wie man 2026 Jobs bei Snowflake findet

Also, welche Schritte musst du machen, um einen Job bei Snowflake zu kriegen, abgesehen davon, dass du deine Fähigkeiten aufbesserst?

1. Bau dir ein starkes Portfolio auf

Ein echt solides Entwickler-Portfolio ist ein Muss, vor allem wenn du dich auf Jobs bewirbst, ohne einen passenden Hochschulabschluss zu haben. Das Portfolio sollte zeigen, dass du Probleme aus der Praxis mit Snowflake und seinen verschiedenen Funktionen lösen kannst, dein Verständnis von Datenengineering und Analysekonzepten demonstrieren und deine SQL-Kenntnisse hervorheben.

Stell sicher, dass deine Arbeit ordentlich auf Plattformen wie GitHub dokumentiert ist, wo du deine Snowflake-Notebooks teilen kannst, und erkläre deinen Ansatz, deine Methodik und deine Ergebnisse. Wenn du kannst, erzähl doch mal, wie dein Projekt gewirkt hat, egal ob auf dein Leben, deine Freunde oder ein Unternehmen. Ein starkes Portfolio zeigt nicht nur, was du technisch drauf hast, sondern lässt potenzielle Arbeitgeber auch sehen, dass du praktische Lösungen liefern kannst.

2. Schreib einen guten Lebenslauf

Der Wettbewerb auf dem modernen Arbeitsmarkt ist echt hart, weil sich Hunderte von überqualifizierten Bewerbern auf dieselbe Stelle bewerben. Was die Sache noch schlimmer macht: 60 bis 70 % der Bewerber werden von Bewerbungsmanagementsystemen (ATS) automatisch aussortiert, basierend auf Erfahrung, Verwendung von Schlüsselwörtern und anderen Faktoren. 

Um die Filter von ATS zu passieren, muss dein Lebenslauf also komplett optimiert sein. Ich empfehle dir echt, für diesen Schritt Online-Dienste zu nutzen und auch unseren separaten Leitfaden zum Erstellen eines herausragenden Lebenslaufs zu lesen.

3. Aufmerksamkeit schaffen und sich vernetzen

Einer der Cheat-Codes für den Erfolg bei der Jobsuche ist der Aufbau deiner Marke. Eine Marke aufzubauen muss nicht kompliziert sein – du brauchst keine Website und kein professionelles Logo. Du brauchst nur ein professionelles LinkedIn-Profil.

Vom ersten Tag deiner Snowflake-Reise an solltest du dich dazu verpflichten, dein Snowflake-Wissen in Form von LinkedIn-Beiträgen zu teilen. Dadurch wirst du potenziellen Arbeitgebern und Personalverantwortlichen bekannt, was dir einen Vorteil gegenüber anderen Bewerbern verschaffen könnte. Auch wenn du mit deinen Beiträgen keine große Aufmerksamkeit erregen kannst, kann dein LinkedIn-Profil durch deine Beiträge trotzdem als Beweis für deine Fachkompetenz dienen.

Du kannst auch freiberufliche Projekte über die Kontakte bekommen, die du knüpfst, wenn Leute auf deine Beiträge reagieren. Das ist echt super für dein Portfolio und auch für dein Konto.

Abschließende Gedanken

Das Erlernen von Snowflake ist eine echt gute Investition in deine Karriere, vor allem weil Datenanalyse und Cloud die Branchen weltweit immer weiter verändern. Auch wenn es am Anfang vielleicht etwas kompliziert wirkt, kannst du diese coole Datenplattform mit einem strukturierten Ansatz und regelmäßigem Üben schnell meistern. Denk dran, dass jeder mal anfangen muss, und die Snowflake-Community ist super hilfsbereit für Neulinge.

Egal, ob du Data Engineer oder Data Analyst werden willst oder einfach nur die spannende Welt des Cloud-Data-Warehousing erkunden möchtest – Snowflake bietet dir die Tools und die Flexibilität, die du brauchst. Fang mit den Grundlagen an, arbeite an sinnvollen Projekten, engagiere dich in der Community, bleib dran und überstürze nichts. Es gab noch nie einen besseren Zeitpunkt, um deine Reise mit Snowflake zu starten.

Leg noch heute los mit unserem Einführungskurs zu Snowflake und informier dich über die wichtigsten Snowflake-Zertifizierungen, um deine Ziele zu setzen.