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Kurs

Automatisierung von Datenpipelines in Snowflake

BasicSchwierigkeitsgrad
Aktualisiert 05/2026
Datenpipelines in Snowflake mit COPY INTO, Snowpipe, Streams, Tasks, dynamischen Tabellen und Tools zur Abfrageleistung laden, automatisieren und optimieren.
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SnowflakeData Engineering
3 Std.
15 Videos
48 Übungen
3,350 XP
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Kursbeschreibung

Beherrschen Sie die Tools und Techniken zum Aufbau zuverlässiger, automatisierter Daten-Pipelines in Snowflake. Du lernst zunächst, wie du Daten in großem Umfang aufnimmst — indem du Stages und Dateiformate konfigurierst, Daten mit COPY INTO lädst und je nach Latenz- und Volumenanforderungen zwischen Batch-Loading, Snowpipe und Snowpipe Streaming wählst. Von dort aus baust du End-to-End-Fähigkeiten in der Pipeline-Orchestrierung auf: Zeilenänderungen mit Streams erfassen, mehrstufige Workflows mit Task-DAGs verketten und deklarative, automatisch aktualisierte Pipelines mit dynamischen Tabellen erstellen. Außerdem lernst du, wann du für Multi-Engine- und Cloud-native-Szenarien auf externe und Iceberg-Tabellen zurückgreifen solltest. Die zweite Hälfte des Kurses schärft Ihre Abfrage- und Transformationsfähigkeiten — indem Sie halbstrukturierte JSON-Daten aus VARIANT-Spalten extrahieren und entnesten, Gruppierungserweiterungen und Window-Funktionen für fortgeschrittene Analysen anwenden und wiederverwendbare Logik in UDFs und gespeicherten Prozeduren kapseln. Schließlich befassen Sie sich mit der Abfrageleistung: Sie lesen das Query Profile von Snowflake, um Engpässe zu identifizieren, wählen das richtige Optimierungstool – Search Optimization, Query Acceleration Service, Clustering-Keys oder materialisierte Views – und schreiben cachefreundliches SQL, das die häufigen Anti-Patterns vermeidet, die die Leistung unbemerkt verschlechtern.

Voraussetzungen

Es gibt keine Voraussetzungen für diesen Kurs
1

Data Loading, Ingestion, and Connectivity

Master Snowflake's data ingestion pipeline — from staging files through COPY INTO, Snowpipe, and Snowpipe Streaming — and connect Snowflake to the broader data ecosystem through connectors, drivers, and export tools.
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2

Pipeline Orchestration and Data Objects

Build robust data pipelines using Snowflake-native orchestration — streams for change capture, tasks for scheduling, dynamic tables for declarative transformation, and external and Iceberg tables for open-format storage.
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4

Query Performance and Optimization

Profile queries in Snowsight, identify bottlenecks with QUERY_HISTORY, apply Search Optimization, Query Acceleration Service, Automatic Clustering, and Materialized Views, and write SQL that benefits from Snowflake's three caching layers.
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Automatisierung von Datenpipelines in Snowflake
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