Descrizione del corso

Padroneggia gli strumenti e le tecniche per creare pipeline dati affidabili e automatizzate in Snowflake. Inizierai imparando come acquisire dati su larga scala — configurando stage e formati di file, caricando i dati con COPY INTO e scegliendo tra caricamento batch, Snowpipe e Snowpipe Streaming in base ai diversi requisiti di latenza e volume. Da lì, svilupperai competenze di orchestrazione end-to-end delle pipeline: acquisendo le modifiche a livello di riga con gli stream, concatenando workflow multi-step con i DAG di task e creando pipeline dichiarative, con aggiornamento automatico, tramite tabelle dinamiche. Imparerai anche quando utilizzare tabelle esterne e tabella Iceberg per scenari multi-engine e cloud-native. La seconda metà del corso affina le tue competenze di query e trasformazione — estraendo e annidando JSON semi-strutturato dalle colonne VARIANT, applicando estensioni di raggruppamento e funzioni finestra per analisi avanzate, e incapsulando logica riutilizzabile in UDF e stored procedure. Infine, affronterai le prestazioni delle query: leggere il Query Profile di Snowflake per individuare i colli di bottiglia, scegliere lo strumento di ottimizzazione giusto — Search Optimization, Query Acceleration Service, chiavi di clustering o viste materializzate — e scrivere SQL compatibile con la cache che evita i comuni anti-pattern che degradano silenziosamente le prestazioni.

Prerequisiti

Nessun prerequisito richiesto per questo corso

Caricamento, Ingestion e Connettività dei Dati

Padroneggia la pipeline di ingestion dei dati di Snowflake — dallo staging dei file con COPY INTO, Snowpipe e Snowpipe Streaming — e collega Snowflake al più ampio ecosistema dati tramite connettori, driver e strumenti di esportazione.

Descrizione del corso

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