Descripción del curso

Domina las herramientas y técnicas para crear canalizaciones de datos fiables y automatizadas en Snowflake. Empezarás aprendiendo a ingerir datos a gran escala: configurando etapas y formatos de archivo, cargando datos con COPY INTO y eligiendo entre carga por lotes, Snowpipe y Snowpipe Streaming para distintos requisitos de latencia y volumen. A partir de ahí, desarrollarás habilidades de orquestación de canalizaciones de extremo a extremo: capturando cambios a nivel de fila con streams, encadenando flujos de trabajo de varios pasos con DAG de tareas y creando canalizaciones declarativas con actualización automática mediante tablas dinámicas. También aprenderás cuándo recurrir a tablas externas y Iceberg para escenarios multiengine y cloud-native. La segunda mitad del curso afina tus habilidades de consulta y transformación: extraer y desanidar JSON semiestructurado de columnas VARIANT, aplicar extensiones de agrupación y funciones de ventana para analítica avanzada, y encapsular lógica reutilizable en UDF y procedimientos almacenados. Por último, abordarás el rendimiento de las consultas: leer el Query Profile de Snowflake para identificar cuellos de botella, seleccionar la herramienta de optimización adecuada — Search Optimization, Query Acceleration Service, claves de clustering o vistas materializadas — y escribir SQL compatible con la caché que evite los anti-patrones habituales que degradan el rendimiento de forma silenciosa.

Requisitos previos

No hay requisitos previos para este curso

Carga, ingestión y conectividad de datos

Domina la canalización de ingestión de datos de Snowflake: desde la preparación de archivos con COPY INTO, Snowpipe y Snowpipe Streaming, hasta la conexión de Snowflake con el ecosistema de datos mediante conectores, controladores y herramientas de exportación.

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