Como aprender Snowflake em 2026: Um guia completo

O que é o Snowflake?

O Snowflake é uma das tecnologias mais usadas no setor de dados. É uma plataforma de warehouse baseada em nuvem para algumas das maiores marcas, como EA, Canva, Doordash, Roku, Adobe, AT&T, Zoom e Instacart. Sua popularidade se deve a vários recursos excelentes, como:

• Escalonamento independente de recursos de armazenamento e computação
• Serviço totalmente gerenciado com atualizações e manutenção automáticas
• Funciona com AWS, Azure e Google Nuvem
• Conformidade com SOC 2 Tipo II para segurança avançada
• Mercado de dados seguro
• Integração perfeita com ferramentas de BI
• A filosofia de “levar as cargas de trabalho aos dados”, onde IA/ML, engenharia de dados e colaboração rolam nos servidores Snowflake.

Com a demanda por soluções de IA disparando, plataformas confiáveis como a Snowflake vão crescer como nunca antes, aumentando a necessidade de profissionais talentosos que possam gerenciar e analisar dados em grande escala com a Snowflake.

Por que aprender Snowflake é tão legal

Tem várias razões pelas quais aprender Snowflake pode ser bom para a sua carreira em 2026, mas dá pra resumir tudo nas cinco mais importantes.

1. Grande procura no mercado e crescimento na carreira

A taxa de adoção do Snowflake está crescendo super rápido. De acordo com o site oficial deles, mais de 10.600 empresas já usam o Snowflake. Mas tem uma grande falta de profissionais qualificados em Snowflake. Empresas como Netflix, Capital One e Adobe estão contratando bastante, prometendo salários acima da média. Além disso, tem caminhos claros de progressão na carreira, de Analista de Dados a Engenheiro de Dados e Arquiteto de Nuvem.

2. Tecnologia preparada para o futuro

Hoje, cada vez mais empresas estão migrando para a nuvem, e a abordagem “cloud-first” da Snowflake está pronta para recebê-las. Ele oferece uma evolução contínua da plataforma e atualizações que incluem um rico ecossistema de ferramentas e parceiros.

Uma carreira na Snowflake é uma das poucas profissões que continua segura, mesmo com o avanço da inteligência artificial. À medida que as soluções de IA crescem em demanda, elas precisam de plataformas confiáveis como a Snowflake para armazenar e gerenciar seus dados de treinamento, tornando-a uma tecnologia cada vez mais valiosa.

3. Habilidades transferíveis valiosas

Quando você dominar o Snowflake, vai desenvolver habilidades essenciais que podem ser usadas em várias outras áreas do mundo dos dados. Por exemplo, você vai adquirir conhecimentos avançados de SQL e uma base sólida em computação em nuvem. Você também vai aprender conceitos de warehouse, processos ETL e princípios de modelagem de dados que são valiosos em diferentes plataformas.

Além disso, trabalhar com o Snowflake vai te ajudar a entender conceitos importantes como segurança de dados, governança e otimização — habilidades que são super transferíveis para outras plataformas de dados e serviços em nuvem. Os recursos de integração da plataforma também vão te dar experiência em trabalhar com várias ferramentas de BI e estruturas de processamento de dados, tornando você um profissional de dados mais completo.

4. Impacto imediato nos negócios

Conseguir um emprego que use o Snowflake vai fazer de você alguém que contribui diretamente para decisões baseadas em dados. Você vai poder ajudar as organizações a processar e analisar grandes quantidades de dados de forma eficiente, permitindo decisões comerciais mais rápidas e precisas. Com os recursos incríveis do Snowflake, como compartilhamento de dados e análises em tempo real, você pode ajudar as equipes de toda a organização a acessar e usar os dados de forma eficaz. Esse impacto direto nas operações e na estratégia dos negócios faz com que os profissionais da Snowflake sejam supervalorizados nas equipes.

5. Reconhecimento profissional e certificação

Enquanto estiver aprendendo, você com certeza vai querer obter as certificações Snowflakereconhecidas pelo setor, tornando-se parte de uma forte comunidade profissional Snowflake. A experiência com a plataforma Snowflake é super valorizada pelos empregadores e abre caminho pra você se tornar um especialista no assunto. Você também pode encontrar oportunidades de consultoria e liderança inovadora.

Quanto tempo leva para aprender Snowflake?

Então, uma vez que você decida se comprometer a aprender o Snowflake, realisticamente, quanto tempo leva para dominá-lo? Bem, sua curva de aprendizado vai depender de vários fatores, como sua familiaridade com SQL e plataformas em nuvem. Dito isso, você pode esperar um prazo de 3 a 6 meses para se tornar proficiente no Snowflake.

Para quem tá começando do zero e não tem experiência com SQL, pode levar mais ou menos 6 meses pra se sentir à vontade com a plataforma. Quem já tem experiência com SQL e computação em nuvem pode aprender o básico em até 3 meses. O segredo é praticar bastante e ter experiência prática com situações reais. Muitos profissionais continuam aprendendo e descobrindo novos recursos mesmo depois de anos trabalhando com o Snowflake, já que a plataforma lança atualizações e novos recursos regularmente.

Aqui está um roteiro de aprendizagem do Snowflake que pode ajudá-lo a manter o foco:

• Mês 1: Escreva consultas SQL básicas e navegue pela interface do Snowflake
• Mês 2: Carregar dados, entender conceitos de warehouse e fazer transformações básicas
• Mês 3: Implementar recursos de segurança, gerenciar o controle de acesso e aplicar técnicas de otimização.
• Mês 4: Escreva consultas complexas, use funções de janela e crie modelos de dados
• Mês 5: Integre com outras ferramentas e use recursos avançados
• Mês 6: Crie projetos completos e passe nos exames de certificação

Como aprender Snowflake: 6 passos para o sucesso

Agora, vamos ver os passos que você precisa seguir para aprender o Snowflake de forma eficaz.

Passo 1 – Entenda por que você está aprendendo Snowflake

Primeiro, você precisa definir seu objetivo principal, o motivo pelo qual quer aprender o Snowflake. É uma plataforma enorme com várias funcionalidades, cada uma voltada para diferentes profissionais de dados. Por exemplo, se você é engenheiro de dados, vai querer se concentrar no carregamento de dados, transformações e desenvolvimento de pipelines.

Se você é analista de dados, vai priorizar aprender a usar consultas SQL e recursos de visualização. Os profissionais de inteligência de negócios podem se concentrar em conectar o Snowflake às ferramentas de BI e criar modelos de dados otimizados.

Ao definir claramente seus objetivos desde o início, você pode criar uma trilha de aprendizagem focado que se alinhe com seus objetivos de carreira e evitar ficar sobrecarregado por recursos que não são imediatamente relevantes para suas necessidades.

Etapa 2 – Comece com o básico do Snowflake

O primeiro passo no seu caminho de trilhas de aprendizagem é se familiarizar com o site e a documentação do Snowflake. Entenda a terminologia específica do Snowflake, como Snowpark e Snowsight. Dá uma olhada na seção Introdução da documentação, principalmente na página “Snowflake em 20 minutos”. Você também vai querer fazer nosso curso Introdução ao Snowflake .

Depois, cadastre-se para uma conta de teste grátis. A Snowflake oferece um período de avaliação de 30 dias com créditos no valor de US$ 400, o que é mais do que suficiente para aprender e experimentar a plataforma. Durante a configuração, você vai precisar escolher um provedor de nuvem (AWS, Azure ou GCP) e uma região. Não se preocupe muito com essas opções para fins de aprendizagem — escolha a que estiver mais perto de você.

Depois de ter acesso, dá uma olhada na interface web (Snowsight). Aprenda a criar bancos de dados, esquemas e tabelas. Entenda o conceito de warehouse virtuais e como eles se relacionam com os recursos de computação. Comece a usar e fechar warehouses pra controlar os custos de forma eficiente. 

Se você é um iniciante total, aprenda primeiro alguns fundamentos de SQL.

Passo 3 – Escreva sua primeira consulta Snowflake

Agora que você já tem uma noção básica da interface e da terminologia do Snowflake, é hora de escrever sua primeira consulta. Comece com instruções SELECT simples para explorar os dados de amostra que vêm com sua conta de avaliação. Aqui vai um exemplo básico:

SELECT * FROM SNOWFLAKE_SAMPLE_DATA.TPCH_SF1.CUSTOMER LIMIT 5;

Essa consulta acessa o conjunto de dados de amostra TPC-H que o Snowflake oferece. Pratique escrevendo consultas cada vez mais complexas:

• Filtrar dados usando cláusulas ` WHERE `
• Junte várias tabelas
• Use funções agregadas
• Criar e modificar tabelas

Lembre-se de sempre dimensionar seu warehouse de forma adequada para suas consultas. Para fins de aprendizagem, um warehouse XS ou S geralmente é suficiente.

Principais operações SQL para praticar no Snowflake:

• CREATE TABLE e instruções INSERT
• UPDATE e operações de DELETE
• Funções de janela
• Expressões de tabela comum (CTEs)
• Carregamento de dados usando COPY INTO

Ao escrever consultas, preste atenção ao desempenho da consulta e às métricas de custo mostradas na interface do usuário. Isso vai te ajudar a entender como o Snowflake processa suas solicitações e como otimizá-las.

Etapa 4 – Domine os conceitos intermediários do Snowflake

Nesta fase, você já está familiarizado com a interface do usuário do Snowflake e tem um bom domínio do SQL. Então, tá na hora de avançar para conceitos mais específicos do Snowflake. As principais áreas a serem focadas incluem:

Entendendo a arquitetura única do Snowflake com sua separação entre armazenamento e computação. Aprenda como os dados são organizados em micropartições e como a camada de metadados facilita consultas eficientes. Dá uma olhada nos recursos de compartilhamento de dados do Snowflake, que permitem trocar dados de forma segura entre contas sem precisar copiar os dados.

Conheça os recursos de segurança do Snowflake, incluindo controle de acesso baseado em função (RBAC), políticas de rede e segurança em nível de linha/coluna. Domine os conceitos de viagem no tempo e clonagem sem cópia, que permitem a recuperação de dados em um ponto específico no tempo e ambientes de desenvolvimento eficientes.

Familiarize-se com o manuseio de dados semiestruturados usando o tipo de dados VARIANT e funções JSON. Aprenda sobre tabelas externas e etapas para trabalhar com dados guardados no armazenamento em nuvem. Pratique o uso das funções integradas do Snowflake para transformação e análise de dados.

Passo 5 – Aprenda na prática

A melhor maneira de lembrar o que você aprendeu é colocar a mão na massa e resolver problemas reais. Deixa de lado os conjuntos de dados básicos que a Snowflake recomenda e começa a lidar com conjuntos de dados maiores, o que vai te forçar a usar o que você aprendeu em situações reais. 

Trabalhe com estruturas de dados complexas, otimize o desempenho das consultas e implemente as melhores práticas de segurança. Pense em baixar conjuntos de dados públicos de fontes como o Kaggle ou portais de dados do governo para criar projetos de análise que valham a pena. 

Essa experiência prática vai ajudar a solidificar sua compreensão dos recursos do Snowflake e prepará-lo para os desafios reais que você enfrentará em ambientes de produção.

Etapa 6 – Crie um portfólio de projetos Snowflake

Para mostrar que você é craque no Snowflake, é importante dedicar um tempinho para montar seu portfólio de desenvolvedor com projetos do Snowflake. 

Os projetos de construção ensinam habilidades sutis que nunca podem ser aprendidas lendo documentação ou assistindo a cursos, como otimizar o desempenho de consultas em condições reais, lidar com casos extremos em transformações de dados, implementar o tratamento adequado de erros e desenvolver estruturas de código sustentáveis. 

Esses projetos também mostram para possíveis empregadores que você sabe usar os conceitos do Snowflake para resolver problemas reais de negócios.

Aqui estão algumas ideias de projetos para começar:

• Crie um warehouse de dados para analisar transações de comércio eletrônico, incluindo o comportamento do cliente e a gestão de estoque.
• Crie um pipeline ETL que carregue e transforme dados de redes sociais para análise de sentimentos.
• Crie um sistema de relatórios que programe as principais métricas de negócios usando os recursos de viagem no tempo do Snowflake.
• Implementar uma solução de monitoramento da qualidade dos dados usando procedimentos armazenados e tarefas
• Crie uma arquitetura de banco de dados multi-tenant com controles de segurança adequados e acesso em nível de linha.
• Crie um painel de análise em tempo real usando o Snowflake Streams e o Snowflake Tasks.
• Crie uma solução de compartilhamento de dados entre várias contas Snowflake
• Crie um pipeline de machine learning usando o Snowpark e o Python

Um exemplo de plano de aprendizagem Snowflake

Com base no que vimos, aqui está um exemplo de plano de aprendizagem semanal que você pode ajustar de acordo com o tempo que tem disponível.

Práticas diárias:

• 3 horas de SQL e modelagem de dados com foco
• Ler a documentação e fazer anotações
• Revisão e otimização de consultas
• Exercícios de resolução de problemas

Metas semanais:

• Concluir um projeto de dados importante
• Escrever documentação técnica
• Participe das conversas da comunidade Snowflake
• Criar uma entrada no portfólio
• Dá uma olhada e melhora as consultas da semana passada.

Semana 1: Noções básicas sobre o Snowflake e configuração do ambiente

• Segunda-feira: Crie uma conta Snowflake, configure o ambiente de desenvolvimento e verifique o acesso.
• Terça-feira: Aprenda as operações básicas do SQL e como navegar pela interface do Snowflake
• Quarta-feira: Pratique o carregamento de dados e transformações básicas
• Quinta-feira: Estude a arquitetura e os warehouses do Snowflake
• Sexta-feira: Explore a criação de bancos de dados, esquemas e tabelas
• Fim de semana: Crie um simple data warehouse para dados de amostra

Semana 2: Modelagem de dados e fundamentos de SQL

• Segunda-feira: Estude os diferentes tipos de tabelas (permanentes, temporárias, transitórias)
• Terça-feira: Saiba mais sobre chaves de agrupamento e micropartições
• Quarta-feira: Implementar vários tipos de dados, incluindo VARIANT
• Quinta-feira: Crie seu primeiro modelo dimensional
• Sexta-feira: Aprenda sobre carregamento de dados e formatos de arquivo
• Fim de semana: Crie um modelo de dados analíticos de varejo

Semana 3: Desenvolvimento de ETL e pipeline de dados

• Segunda-feira: Domine os componentes do fluxo de trabalho ETL
• Terça-feira: Implementar procedimentos de validação de dados
• Quarta-feira: Saiba mais sobre o agendamento de fluxos e tarefas
• Quinta-feira: Estude o tratamento e monitoramento de erros
• Sexta-feira: Fazer verificações de qualidade dos dados
• Fim de semana: Crie um pipeline ETL automatizado

Semana 4: Otimização de desempenho e segurança

• Segunda-feira: Aprenda o básico sobre o desempenho das consultas
• Terça-feira: Estude o dimensionamento e a escalabilidade do warehouse
• Quarta-feira: Implementar controle de acesso baseado em funções
• Quinta-feira: Monitoramento de recursos práticos
• Sexta-feira: Aprenda as melhores práticas de segurança
• Fim de semana: Otimize um complexo warehouse

Semana 5: Recursos avançados

• Segunda-feira: Estude viagem no tempo e clonagem sem cópia
• Terça-feira: Aprenda sobre tabelas externas e etapas
• Quarta-feira: Implementar o compartilhamento de dados
• Quinta-feira: Estudo de visões concretizadas
• Sexta-feira: Saiba mais sobre o Snowpipe
• Fim de semana: Crie uma solução de dados multitenant

Semana 6: Integração e APIs

• Segunda-feira: Aprenda sobre os conectores Snowflake
• Terça-feira: Estudar integração da API
• Quarta-feira: Pratique com o Snowflake CLI
• Quinta-feira: Saiba mais sobre funções externas
• Sexta-feira: Estude operações entre bancos de dados
• Fim de semana: Implemente uma API de dados com o Snowflake

Semana 7: Aplicações no mundo real

• Segunda-feira: Saiba mais sobre o tratamento de dados semiestruturados
• Terça-feira: Estude warehouses com vários clusters
• Quarta-feira: Implementar o mascaramento dinâmico de dados
• Quinta-feira: Aprenda a depurar e monitorar
• Sexta-feira: Estude as melhores práticas de produção
• Fim de semana: Crie uma plataforma de análise completa

Semana 8: Tópicos avançados e especialização

• Segunda-feira: Explore as funções geoespaciais
• Terça-feira: Estudar a integração do machine learning
• Quarta-feira: Saiba mais sobre o Snowpark
• Quinta-feira: Pratique com padrões SQL avançados
• Sexta-feira: Estude métodos de governança de dados
• Fim de semana: Crie um painel de análise em tempo real

Roteiro de aprendizagem da Snowflake

Com base no esboço acima, criamos um roteiro do Snowflake para te ajudar a visualizar sua jornada de aprendizado: 

3 dicas importantes para aprender Snowflake

Para aproveitar ao máximo seu progresso enquanto segue o roteiro recomendado, lembre-se dessas dicas.

1. Pratique com frequência

Esse conselho nunca é demais. Pra ser bom no Snowflake, você precisa aparecer sempre e colocar a mão na massa pra resolver os problemas. Para aumentar o tempo que você dedica ao aprendizado, reserve horários específicos na sua agenda para cada dia da semana (faça isso agora ou você nunca vai conseguir). 

Divida o tempo dedicado ao Snowflake em várias seções, como ler a documentação, avançar em um curso ou seu projeto atual do Snowflake.

2. Trabalhar em projetos

Reserve dias específicos só para trabalhar nos projetos. A aprendizagem baseada em projetos é a melhor maneira de consolidar seus conhecimentos e ganhar experiência prática. Ao trabalhar em projetos, você vai encontrar desafios reais que vão te levar a explorar os recursos do Snowflake em profundidade. 

Comece com projetos simples, como construir um warehouse para um pequeno conjunto de dados, e depois aumente gradualmente a complexidade adicionando recursos como compartilhamento de dados, viagem no tempo ou pipelines de dados automatizados. Documente seus projetos com cuidado e pense em compartilhá-los no GitHub para criar um portfólio que mostre sua experiência com o Snowflake para possíveis empregadores.

3. Junte-se a uma comunidade

Sua jornada com o Snowflake não precisa ser solitária. Encontre um parceiro de estudos nas comunidades Snowflake mais conhecidas, como o subreddit Snowflake, a comunidade oficial Snowflake, onde você pode tirar suas dúvidas, ou o espaço de trabalho Slack da dbt.

Você pode conseguir ajuda quando estiver com dificuldades, compartilhar conhecimento e até colaborar em outros projetos. Além disso, participar dessas comunidades pode trazer oportunidades de networking e possíveis empregos, já que você vai conhecer outros profissionais que usam o Snowflake.

Como conseguir um emprego que use o Snowflake em 2026

Nesta seção, vamos falar sobre o que você precisa fazer para conseguir um emprego na Snowflake sem ter um diploma. Embora ter um diploma em ciência da computação ou algo parecido seja sempre uma vantagem, cada vez mais gente está entrando nessa área por caminhos não tradicionais. Primeiro, vamos falar sobre alguns cargos que contratam especialistas em Snowflake.

Principais carreiras na Snowflake

As habilidades Snowflake são super valorizadas em vários setores e funções. Aqui estão alguns cargos comuns:

• Engenheiro de dados: Projete e crie pipelines de dados, processos ETL e warehouse usando o Snowflake.
• Analista de dados: Analise dados e crie relatórios e painéis usando os recursos SQL do Snowflake.
• Arquiteto de dados: Crie modelos de dados e arquitetura de soluções de dados empresariais com o Snowflake
• Business intelligence developer: Crie soluções de BI e sistemas de relatórios usando o Snowflake
• Administrador de banco de dados: Gerencie e otimize bancos de dados, segurança e desempenho do Snowflake
• Engenheiro de análise: Preencha a lacuna entre engenharia de dados e análise usando ferramentas como o dbt com o Snowflake.
• Engenheiro de plataforma de dados em nuvem: Crie e mantenha plataformas de dados em nuvem com integração com o Snowflake
• Engenheiro de operações de dados: Garanta o bom funcionamento dos pipelines de dados e da infraestrutura do Snowflake.
• Arquiteto de soluções: Criar soluções técnicas que usam o Snowflake para clientes corporativos
• Engenheiro de qualidade de dados: Implementar e manter estruturas de qualidade de dados usando o Snowflake

Muitas empresas podem acabar contratando especialistas em Snowflake:

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

Como encontrar empregos na Snowflake em 2026

Então, quais passos você precisa seguir para conseguir um emprego na Snowflake, além de aprimorar suas habilidades?

1. Crie um portfólio robusto

Um portfólio de desenvolvedor bem sólido é essencial, principalmente se você estiver se candidatando a vagas sem um diploma universitário relevante. O portfólio precisa mostrar como você é bom em resolver problemas reais usando o Snowflake e seus vários recursos, mostrar que você entende de engenharia de dados e conceitos de análise e destacar sua experiência em SQL.

Garanta que seu trabalho esteja bem documentado em plataformas como o GitHub, onde você pode compartilhar seus Snowflake Notebooks, explicando sua abordagem, metodologia e resultados. Se puder, compartilhe métricas ou detalhes de como seu projeto causou impacto, seja na sua vida, na vida dos seus amigos ou em um negócio. Ter um portfólio forte não só mostra suas habilidades técnicas, mas também mostra aos possíveis empregadores que você consegue entregar soluções práticas.

2. Crie um currículo que chame a atenção

A concorrência no mercado de trabalho atual é brutal, com centenas de candidatos superqualificados se inscrevendo para a mesma vaga. Para piorar a situação, 60-70% dos candidatos são automaticamente descartados pelos Sistemas de Rastreamento de Candidaturas (ATS) com base na experiência, uso de palavras-chave e outros fatores. 

Então, pra passar pelos filtros do ATS, seu currículo precisa estar totalmente otimizado. Eu recomendo muito usar serviços online para essa etapa e também ler nosso guia separado sobre como criar um currículo que se destaque.

3. Chame a atenção e crie uma rede de contatos

Um dos truques para ter sucesso na hora de conseguir um emprego é construir sua marca pessoal. Construir uma marca não precisa ser complicado — você não precisa de um site e um logotipo profissional. Tudo o que você precisa é de um perfil profissional no LinkedIn.

Desde o primeiro dia da sua jornada com o Snowflake, você deve se comprometer a compartilhar seus conhecimentos sobre o Snowflake em publicações no LinkedIn. Isso coloca seu nome na frente de possíveis empregadores e gerentes de contratação, o que pode ser uma vantagem em relação a outros candidatos. Mesmo que você não consiga chamar muita atenção para suas publicações, seu perfil no LinkedIn ainda pode servir como prova da sua experiência por meio das suas publicações.

Também dá pra conseguir projetos freelance através das conexões que você faz quando as pessoas interagem com suas publicações, o que é uma grande vantagem pro seu portfólio e também pra sua conta bancária.

Considerações finais

Aprender Snowflake é um investimento valioso na sua carreira, especialmente porque a análise de dados e a computação em nuvem continuam a transformar os setores em todo o mundo. Embora a curva de aprendizado possa parecer íngreme no início, seguir uma abordagem estruturada e manter a consistência na prática vai te ajudar a dominar essa poderosa plataforma de dados. Lembre-se de que todo mundo começa em algum lugar, e a comunidade Snowflake é super solidária com os novatos.

Se você quer ser engenheiro de dados, analista de dados ou só quer conhecer o mundo incrível do warehouse de dados na nuvem, a Snowflake tem as ferramentas e a flexibilidade que você precisa. Comece com o básico, trabalhe em projetos significativos, envolva-se com a comunidade, seja consistente e não tenha pressa. Nunca houve um momento melhor para começar sua jornada com a Snowflake.

Comece hoje mesmo com nosso curso Introdução ao Snowflake e conheça as principais certificações do Snowflake para definir suas metas.