Cómo aprender Snowflake en 2026: Una guía completa

¿Qué es Snowflake?

Snowflake es una de las tecnologías más utilizadas en el sector de los datos. Es una plataforma de almacenamiento de datos basada en la nube para algunas de las marcas más importantes, como EA, Canva, Doordash, Roku, Adobe, AT&T, Zoom e Instacart. Tu popularidad se debe a varias características excelentes, como:

• Escalado independiente de los recursos de almacenamiento y computación.
• Servicio totalmente gestionado con actualizaciones y mantenimiento automáticos.
• Funciona en AWS, Azure y Google Cloud.
• Cumplimiento de SOC 2 Tipo II para seguridad avanzada
• Mercado de datos seguro
• Integración perfecta con herramientas de BI
• Filosofía de «llevar las cargas de trabajo a los datos», en la que la IA/ML, la ingeniería de datos y la colaboración se llevan a cabo en los servidores de Snowflake.

Con el aumento vertiginoso de la demanda de soluciones de IA, las plataformas fiables como Snowflake crecerán como nunca antes, lo que aumentará la necesidad de profesionales con talento que puedan gestionar y analizar datos a gran escala de forma eficaz con Snowflake.

Por qué aprender Snowflake es tan beneficioso

Hay muchas razones por las que aprender Snowflake es beneficioso para tu carrera profesional en 2026, pero podemos reducirlas a las cinco más importantes.

1. Alta demanda en el mercado y crecimiento profesional

La tasa de adopción de Snowflake está creciendo muy rápidamente. Según tu sitio web oficial, más de 10 600 empresas utilizan Snowflake. Sin embargo, hay una gran escasez de profesionales cualificados en Snowflake. Empresas como Netflix, Capital One y Adobe están contratando activamente con salarios prometidos superiores a la media. Además, existen claras vías de progresión profesional, desde analista de datos hasta ingeniero de datos y arquitecto de nube.

2. Tecnología preparada para el futuro

Hoy en día, cada vez más empresas se están pasando a la nube, y el enfoque centrado en la nube de Snowflake está listo para darles la bienvenida. Ofrece una evolución y actualizaciones continuas de la plataforma que abarcan un rico ecosistema de herramientas y socios.

Una carrera profesional en Snowflake es una de las pocas profesiones que sigue siendo segura a pesar del auge de la inteligencia artificial. A medida que crece la demanda de soluciones de IA, estas requieren plataformas fiables como Snowflake para almacenar y gestionar sus datos de entrenamiento, lo que las convierte en una tecnología cada vez más valiosa.

3. Habilidades transferibles valiosas

Cuando domines Snowflake, desarrollarás habilidades básicas transferibles aplicables a muchas otras áreas del ámbito de los datos. Por ejemplo, obtendrás conocimientos avanzados de SQL y una base sólida en nube. También aprenderás conceptos de almacenamiento de datos, procesos ETL y principios de modelado de datos que son valiosos en diferentes plataformas.

Además, trabajar con Snowflake te ayudará a comprender conceptos importantes como la seguridad, la gobernanza y la optimización de los datos, habilidades que son altamente transferibles a otras plataformas de datos y servicios en la nube. Las capacidades de integración de la plataforma también te permitirán adquirir experiencia en el uso de diversas herramientas de BI y marcos de procesamiento de datos, lo que te convertirá en un profesional de los datos más completo.

4. Impacto inmediato en el negocio

Conseguir un trabajo en el que se utilice Snowflake te convertirá en un colaborador directo en la toma de decisiones basadas en datos. Podrás ayudar a las organizaciones a procesar y analizar grandes cantidades de datos de manera eficiente, lo que permitirá tomar decisiones empresariales más rápidas y precisas. Gracias a las potentes funciones de Snowflake, como el intercambio de datos y el análisis en tiempo real, puedes ayudar a los equipos de toda la organización a acceder a los datos y utilizarlos de forma eficaz. Este impacto inmediato en las operaciones y la estrategia empresarial hace que los profesionales de Snowflake sean miembros muy valiosos del equipo.

5. Reconocimiento profesional y certificación

Mientras aprendes, sin duda querrás obtener certificaciones de Snowflakereconocidas en el sector y formar parte de una sólida comunidad profesional de Snowflake. La experiencia en la plataforma Snowflake es muy valorada por los empleadores y ofrece una vía clara para convertirse en un experto en la materia. También puedes encontrar oportunidades para realizar labores de consultoría y liderazgo intelectual.

¿Cuánto tiempo se tarda en aprender Snowflake?

Entonces, una vez que decides comprometerte a aprender Snowflake, siendo realistas, ¿cuánto tiempo te lleva dominarlo? Bueno, tu curva de aprendizaje dependerá de varios factores, como tu familiaridad con SQL y las nubes. Dicho esto, puedes esperar que te lleve entre 3 y 6 meses dominar Snowflake.

Para los principiantes sin conocimientos previos de SQL, puede llevar cerca de seis meses sentirse cómodo con la plataforma. Aquellos que tengan experiencia previa en SQL y en la nube pueden dominar los conceptos básicos en un plazo de tres meses. La clave es la práctica constante y la experiencia práctica con situaciones reales. Muchos profesionales continúan aprendiendo y descubriendo nuevas funciones incluso después de años trabajando con Snowflake, ya que la plataforma lanza actualizaciones y nuevas capacidades con regularidad.

Aquí tienes una hoja de ruta de aprendizaje de Snowflake que te ayudará a mantenerte en el buen camino:

• Mes 1: Escribir consultas SQL básicas y navegar por la interfaz de Snowflake.
• Mes 2: Cargar datos, comprender los conceptos de almacenamiento y realizar transformaciones básicas.
• Mes 3: Implementar funciones de seguridad, gestionar el control de acceso y aplicar técnicas de optimización.
• Mes 4: Escribir consultas complejas, utilizar funciones de ventana y crear modelos de datos.
• Mes 5: Integra con otras herramientas y utiliza funciones avanzadas.
• Mes 6: Crea proyectos integrales y aprueba exámenes de certificación.

Cómo aprender Snowflake: Seis pasos para alcanzar el éxito

Ahora, veamos los pasos que debes seguir para aprender Snowflake de manera eficaz.

Paso 1: comprende por qué estás aprendiendo Snowflake.

En primer lugar, debes definir tu estrella polar, es decir, tu objetivo al aprender Snowflake. Es una plataforma enorme con docenas de funciones, cada una dedicada a diferentes profesionales de datos. Por ejemplo, si eres ingeniero de datos, te interesará centrarte en la carga de datos, las transformaciones y el desarrollo de procesos.

Si eres analista de datos, darás prioridad al aprendizaje de las capacidades de consulta y visualización de SQL. Los profesionales de la inteligencia empresarial pueden centrarse en conectar Snowflake a herramientas de BI y crear modelos de datos optimizados.

Al definir claramente tus objetivos desde el principio, puedes crear un itinerario de aprendizaje centrado que se ajuste a tus objetivos profesionales y evitar sentirte abrumado por funciones que no son relevantes de inmediato para tus necesidades.

Paso 2: Empieza con los conceptos básicos de Snowflake

El primer paso en tu itinerario de aprendizaje es familiarizarte con el sitio web y la documentación de Snowflake. Comprender la terminología específica de Snowflake, como Snowpark y Snowsight. Revisa la sección Introducción de la documentación, especialmente la página «Snowflake en 20 minutos». También te recomendamos que realices nuestro curso Introducción a Snowflake .

A continuación, regístrate para obtener una cuenta de prueba gratuita. Snowflake ofrece una prueba de 30 días con créditos por valor de 400 dólares, lo cual es más que suficiente para aprender y experimentar con la plataforma. Durante la configuración, deberás elegir un proveedor de nube (AWS, Azure o GCP) y una región. No te preocupes demasiado por estas opciones con fines educativos: elige la que esté más cerca de ti geográficamente.

Una vez que tengas acceso, familiarízate con la interfaz web (Snowsight). Aprende a crear bases de datos, esquemas y tablas. Comprender el concepto de almacenes virtuales y cómo se relacionan con los recursos informáticos. Practica el inicio y cierre de almacenes para gestionar los costes de forma eficaz. 

Si eres un principiante total, aprende primero algunos conceptos básicos de SQL.

Paso 3: escribe tu primera consulta Snowflake.

Ahora que ya tienes un conocimiento básico de la interfaz y la terminología de Snowflake, es hora de escribir tu primera consulta. Comienza con sentencias SELECT sencillas para explorar los datos de muestra que vienen con tu cuenta de prueba. Aquí tienes un ejemplo básico:

SELECT * FROM SNOWFLAKE_SAMPLE_DATA.TPCH_SF1.CUSTOMER LIMIT 5;

Esta consulta accede al conjunto de datos de muestra TPC-H que proporciona Snowflake. Practica escribiendo consultas cada vez más complejas:

• Filtrar datos utilizando cláusulas WHERE
• Unir varias tablas
• Utilizar funciones agregadas
• Crear y modificar tablas

Recuerda dimensionar siempre tu almacén de forma adecuada para tus consultas. Para fines de aprendizaje, suele ser suficiente un almacén XS o S.

Operaciones SQL clave para practicar en Snowflake:

• CREATE TABLE y las declaraciones « INSERT »
• UPDATE y operaciones de DELETE
• Funciones de ventana
• Expresiones de tabla comunes (CTE)
• Carga de datos utilizando COPY INTO

Mientras escribes consultas, presta atención al rendimiento de las consultas y a las métricas de coste que se muestran en la interfaz de usuario. Esto te ayudará a comprender cómo Snowflake procesa tus solicitudes y cómo optimizarlas.

Paso 4: dominar los conceptos intermedios de Snowflake

En esta etapa, te sientes cómodo con la interfaz de usuario de Snowflake y tienes un buen dominio de SQL. Por lo tanto, es hora de pasar a conceptos más específicos de Snowflake. Las áreas clave en las que hay que centrarse son:

Comprender la arquitectura única de Snowflake con su separación entre almacenamiento y computación. Descubre cómo se organizan los datos en microparticiones y cómo la capa de metadatos facilita la realización de consultas eficientes. Explora las capacidades de intercambio de datos de Snowflake, que permiten intercambiar datos de forma segura entre cuentas sin necesidad de copiarlos.

Sumérgete en las funciones de seguridad de Snowflake, que incluyen control de acceso basado en roles (RBAC), políticas de red y seguridad a nivel de fila/columna. Domina los conceptos de viaje en el tiempo y clonación sin copia, que permiten la recuperación de datos en un momento determinado y entornos de desarrollo eficientes.

Familiarízate con el manejo de datos semiestructurados utilizando el tipo de datos VARIANT y las funciones JSON. Obtén información sobre las tablas externas y las etapas para trabajar con datos almacenados en el almacenamiento en la nube. Practica el uso de las funciones integradas de Snowflake para la transformación y el análisis de datos.

Paso 5: Aprende haciendo

El método más eficaz para retener lo que aprendes es ponerte manos a la obra y resolver problemas reales. Alejate de los conjuntos de datos básicos recomendados por Snowflake y empieza a abordar conjuntos de datos más grandes, lo que te obligará a aplicar tus conocimientos en situaciones reales. 

Trabaja con estructuras de datos complejas, optimiza el rendimiento de las consultas e implementa las mejores prácticas de seguridad. Considera la posibilidad de descargar conjuntos de datos públicos de fuentes como Kaggle o portales de datos gubernamentales para crear proyectos de análisis significativos. 

Esta experiencia práctica te ayudará a consolidar tus conocimientos sobre las capacidades de Snowflake y te preparará para los retos reales a los que te enfrentarás en entornos de producción.

Paso 6: crea un portafolio de proyectos de Snowflake.

Para demostrar tu experiencia en Snowflake, debes dedicar tiempo con frecuencia a crear tu portafolio de programadores con proyectos de Snowflake. 

Los proyectos de construcción te enseñan habilidades sutiles que nunca se pueden aprender leyendo documentación o viendo cursos, como optimizar el rendimiento de las consultas en condiciones reales, manejar casos extremos en las transformaciones de datos, implementar un manejo adecuado de los errores y desarrollar estructuras de código mantenibles. 

Estos proyectos también demuestran a los posibles empleadores que puedes aplicar los conceptos de Snowflake para resolver problemas empresariales reales.

Aquí tienes algunas ideas de proyectos para empezar:

• Crear un almacén de datos para analizar las transacciones de comercio electrónico, incluyendo el comportamiento de los clientes y la gestión del inventario.
• Crea un proceso ETL que cargue y transforme datos de redes sociales para el análisis de opiniones.
• Desarrolla un sistema de informes que realice un seguimiento de las métricas empresariales clave utilizando las capacidades de viaje en el tiempo de Snowflake.
• Implementar una solución de supervisión de la calidad de los datos utilizando procedimientos almacenados y tareas.
• Diseña una arquitectura de base de datos multitenant con controles de seguridad adecuados y acceso a nivel de fila.
• Crea un panel de análisis en tiempo real con Snowflake Streams y Tasks.
• Crea una solución para compartir datos entre varias cuentas de Snowflake.
• Desarrolla un proceso de machine learning utilizando Snowpark y Python.

Un ejemplo de plan de aprendizaje Snowflake

Basándonos en lo que hemos visto, a continuación te ofrecemos un ejemplo de plan de aprendizaje semanal que puedes ajustar en función del tiempo del que dispongas.

Prácticas diarias:

• 3 horas de SQL y modelado de datos
• Lectura de documentación y toma de notas
• Revisión y optimización de consultas
• Ejercicios de resolución de problemas

Objetivos semanales:

• Completar un proyecto de datos significativo.
• Redactar documentación técnica.
• Participa en los debates de la comunidad Snowflake.
• Crear una entrada en el portafolio
• Revisar y optimizar las consultas de la semana anterior.

Semana 1: Conceptos básicos de Snowflake y configuración del entorno

• Lunes: Crear una cuenta de Snowflake, configurar el entorno de desarrollo y verificar el acceso.
• Martes: Aprende operaciones básicas de SQL y navegación por la interfaz de usuario de Snowflake.
• Miércoles: Practica la carga de datos y las transformaciones básicas.
• Jueves: Estudia la arquitectura Snowflake y los almacenes.
• Viernes: Explora la creación de bases de datos, esquemas y tablas.
• Fin de semana: Crea un almacén de datos sencillo para datos de muestra.

Semana 2: Modelado de datos y fundamentos de SQL

• Lunes: Estudia los diferentes tipos de tablas (permanentes, temporales, transitorias).
• Martes: Más información sobre claves de agrupación y microparticiones
• Miércoles: Implementar varios tipos de datos, incluido VARIANT.
• Jueves: Construye tu primer modelo dimensional
• Viernes: Aprende a cargar datos y formatos de archivo
• Fin de semana: Crear un modelo de datos analíticos para el comercio minorista

Semana 3: Desarrollo de ETL y canalización de datos

• Lunes: Domina los componentes del flujo de trabajo ETL.
• Martes: Implementar procedimientos de validación de datos.
• Miércoles: Más información sobre la programación de flujos y tareas
• Jueves: Estudiar el manejo y monitoreo de errores.
• Viernes: Implementar controles de calidad de los datos.
• Fin de semana: Crea un canal ETL automatizado.

Semana 4: Optimización del rendimiento y seguridad

• Lunes: Aprende los fundamentos del rendimiento de las consultas.
• Martes: Estudiar el tamaño y la escala del almacén.
• Miércoles: Implementar control de acceso basado en roles
• Jueves: Practica el control de recursos.
• Viernes: Aprende las mejores prácticas de seguridad
• Fin de semana: Optimizar un almacén de datos complejo

Semana 5: Funciones avanzadas

• Lunes: Estudia el viaje en el tiempo y la clonación sin copia.
• Martes: Aprende sobre tablas externas y etapas
• Miércoles: Implementar el intercambio de datos
• Jueves: Estudiar las opiniones materializadas
• Viernes: Más información sobre Snowpipe
• Fin de semana: Crea una solución de datos multitenant.

Semana 6: Integración y API

• Lunes: Aprende sobre los conectores Snowflake
• Martes: Estudiar la integración de la API
• Miércoles: Practica con Snowflake CLI
• Jueves: Más información sobre las funciones externas
• Viernes: Estudiar operaciones entre bases de datos
• Fin de semana: Implementa una API de datos con Snowflake

Semana 7: Aplicaciones en el mundo real

• Lunes: Aprende sobre el manejo de datos semiestructurados.
• Martes: Estudiar almacenes con múltiples clústeres
• Miércoles: Implementar el enmascaramiento dinámico de datos
• Jueves: Aprende a depurar y supervisar
• Viernes: Estudia las mejores prácticas de producción.
• Fin de semana: Crea una plataforma de análisis integral.

Semana 8: Temas avanzados y especialización

• Lunes: Explora las funciones geoespaciales
• Martes: Estudiar la integración de machine learning
• Miércoles: Más información sobre Snowpark
• Jueves: Practica con patrones SQL avanzados.
• Viernes: Estudiar métodos de gobernanza de datos.
• Fin de semana: Crea un panel de análisis en tiempo real.

Hoja de ruta de aprendizaje de Snowflake

Basándonos en el esquema anterior, hemos creado una hoja de ruta de Snowflake para ayudarte a visualizar tu proceso de aprendizaje: 

Tres consejos principales para aprender Snowflake

Para maximizar tu progreso a medida que avanzas en la hoja de ruta recomendada, ten en cuenta estos consejos.

1. Practica con regularidad.

Nunca se insistirá lo suficiente en este consejo. Para ser bueno en Snowflake, tienes que asistir con regularidad y ensuciarte las manos trabajando en la resolución de problemas. Para aumentar la cantidad de horas que dedicas al aprendizaje, reserva franjas horarias específicas en tu agenda para cada día de la semana (debes hacerlo ahora o nunca lo harás). 

Divide el tiempo dedicado a Snowflake en varias secciones, como leer la documentación, avanzar en un curso o tu proyecto actual de Snowflake.

2. Trabajar en proyectos

Dedica días específicos exclusivamente al trabajo en proyectos. El aprendizaje basado en proyectos es la mejor manera de consolidar tus conocimientos y adquirir experiencia práctica. Al trabajar en proyectos, te encontrarás con retos del mundo real que te impulsarán a explorar en profundidad las funciones de Snowflake. 

Comienza con proyectos sencillos, como crear un almacén de datos para un conjunto de datos pequeño, y luego aumenta gradualmente la complejidad añadiendo funciones como el intercambio de datos, el viaje en el tiempo o los canales de datos automatizados. Documenta tus proyectos minuciosamente y considera compartirlos en GitHub para crear un portafolio que demuestre tu experiencia en Snowflake a posibles empleadores.

3. Únete a una comunidad

Tu viaje con Snowflake no tiene por qué ser solitario. Encuentra un compañero de estudio a través de comunidades destacadas de Snowflake, como el subreddit de Snowflake, la comunidad oficial de Snowflake donde puedes obtener respuestas a tus preguntas, o el espacio de trabajo Slack de dbt.

Puedes obtener ayuda cuando te quedes atascado, compartir conocimientos e incluso colaborar en otros proyectos. Además, participar en estas comunidades puede generar oportunidades para establecer contactos y posibles perspectivas laborales a medida que estableces relaciones con otros profesionales de Snowflake.

Cómo conseguir un trabajo en el que se utilice Snowflake en 2026

En esta sección, explicaremos los pasos que debes seguir para conseguir un trabajo en Snowflake sin tener un título universitario. Aunque tener un título en informática o en una disciplina relacionada siempre es una ventaja, cada vez son más los profesionales que se incorporan al sector por vías no tradicionales. En primer lugar, veamos algunos puestos de trabajo que requieren especialistas en Snowflake.

Las mejores trayectorias profesionales en Snowflake

Las habilidades de Snowflake son muy valoradas en muchos sectores y puestos de trabajo. A continuación se enumeran algunos puestos de trabajo habituales:

• Ingeniero de datos: Diseña y crea canalizaciones de datos, procesos ETL y almacenes de datos utilizando Snowflake.
• Analista de datos: Analiza datos y crea informes y paneles de control utilizando las capacidades SQL de Snowflake.
• Arquitecto de datos: Diseña modelos de datos y crea soluciones de datos empresariales con Snowflake.
• Desarrollador de inteligencia empresarial: Crea soluciones de BI y sistemas de generación de informes aprovechando Snowflake.
• Administrador de bases de datos: Gestiona y optimiza las bases de datos, la seguridad y el rendimiento de Snowflake.
• Ingeniero analítico: Acorta la distancia entre la ingeniería de datos y el análisis utilizando herramientas como dbt con Snowflake.
• Ingeniero de plataformas de datos en la nube: Crea y mantén plataformas de datos en la nube con la integración de Snowflake.
• Ingeniero de operaciones de datos: Garantizar el buen funcionamiento de los canales de datos y la infraestructura de Snowflake.
• Arquitecto de soluciones: Diseñar soluciones técnicas que incorporen Snowflake para clientes empresariales.
• Ingeniero de calidad de datos: Implementar y mantener marcos de calidad de datos utilizando Snowflake.

Muchas empresas podrían contratar a especialistas en Snowflake:

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

Cómo encontrar trabajos de Snowflake en 2026

Entonces, ¿qué pasos debes seguir para conseguir un trabajo en Snowflake, además de reforzar tus habilidades?

1. Desarrolla un portafolio sólido.

Es imprescindible contar con un portafolio de programador sólido como una roca, especialmente si estás solicitando puestos de trabajo sin un título universitario relevante. El portafolio debe demostrar tu capacidad para resolver problemas del mundo real utilizando Snowflake y sus diversas funciones, mostrar tu comprensión de los conceptos de ingeniería y análisis de datos, y destacar tu experiencia en SQL.

Asegúrate de que tu trabajo esté debidamente documentado en plataformas como GitHub, donde puedes compartir tus cuadernos de Snowflake y explicar tu enfoque, metodología y resultados. Si puedes, comparte métricas o detalles sobre cómo tu proyecto ha tenido un impacto, ya sea en tu vida, en la de tus amigos o en un negocio. Contar con un buen portafolio no solo demuestra tus capacidades técnicas, sino que también muestra a los posibles empleadores que eres capaz de ofrecer soluciones prácticas.

2. Elaborar un currículum eficaz

La competencia en el mercado laboral actual es brutal, con cientos de candidatos sobrecualificados solicitando el mismo puesto de trabajo. Para empeorar las cosas, entre el 60 y el 70 % de los candidatos son descartados automáticamente por los sistemas de seguimiento de solicitudes (ATS) en función de la experiencia, el uso de palabras clave y otros factores. 

Por lo tanto, para superar los filtros del ATS, tu currículum debe estar totalmente optimizado. Recomiendo encarecidamente utilizar servicios online para este paso y, además, leer nuestra guía independiente sobre cómo crear un currículum destacado.

3. Genera atención y crea redes

Uno de los trucos para tener éxito a la hora de conseguir un trabajo es crear tu propia marca. Crear una marca no tiene por qué ser complicado: no necesitas una página web ni un logotipo profesional. Todo lo que necesitas es un perfil profesional en LinkedIn.

Desde el primer día de tu aventura con Snowflake, debes comprometerte a compartir tus conocimientos sobre Snowflake en publicaciones de LinkedIn. Esto hace que tu nombre sea visible para posibles empleadores y responsables de contratación, lo que podría suponer una ventaja frente a otros candidatos. Aunque no consigas generar una atención considerable en tus publicaciones, tu perfil de LinkedIn puede seguir sirviendo como prueba de tu experiencia a través de tus publicaciones.

También es posible conseguir proyectos como autónomo a través de los contactos que estableces cuando la gente interactúa con tus publicaciones, lo cual es una gran ventaja para tu portafolio y también para tu cuenta bancaria.

Reflexiones finales

Aprender Snowflake es una inversión valiosa para tu carrera profesional, especialmente ahora que el análisis de datos y la nube siguen transformando los sectores en todo el mundo. Aunque al principio la curva de aprendizaje pueda parecer pronunciada, seguir un enfoque estructurado y ser constante en tu práctica te ayudará a dominar esta potente plataforma de datos. Recuerda que todo el mundo empieza por algún lado, y la comunidad Snowflake es increíblemente solidaria con los recién llegados.

Tanto si tu objetivo es convertirte en ingeniero de datos, analista de datos o simplemente quieres explorar el fascinante mundo del almacenamiento de datos en la nube, Snowflake te ofrece las herramientas y la flexibilidad que necesitas. Empieza por lo básico, trabaja en proyectos significativos, participa en la comunidad, sé constante y no te precipites. Nunca ha habido un mejor momento para comenzar tu aventura con Snowflake.

Empieza hoy mismo con nuestro curso Introducción a Snowflake y descubre las principales certificaciones de Snowflake para establecer tus objetivos.