Automação de Pipelines de Dados no Snowflake

Domine as ferramentas e técnicas para criar pipelines de dados confiáveis e automatizados no Snowflake. Você começará aprendendo como ingerir dados em escala — configurando stages e formatos de arquivo, carregando dados com COPY INTO e escolhendo entre carregamento em lote, Snowpipe e Snowpipe Streaming para diferentes requisitos de latência e volume. A partir daí, você desenvolverá habilidades de orquestração de pipelines de ponta a ponta: capturando alterações no nível de linha com streams, encadeando fluxos de trabalho de várias etapas com DAGs de tarefas e criando pipelines declarativos com atualização automática usando tabelas dinâmicas. Você também aprenderá quando recorrer a tabelas externas e Iceberg para cenários multi-engine e cloud-native. A segunda metade do curso aprimora suas habilidades de consulta e transformação — extraindo e desaninhando JSON semiestruturado de colunas VARIANT, aplicando extensões de agrupamento e funções de janela para análises avançadas e encapsulando lógica reutilizável em UDFs e procedimentos armazenados. Por fim, você vai enfrentar o desempenho de consultas: ler o Query Profile do Snowflake para identificar gargalos, escolher a ferramenta de otimização certa — Search Optimization, Query Acceleration Service, chaves de clustering ou views materializadas — e escrever SQL amigável ao cache que evita os anti-patterns comuns que degradam o desempenho silenciosamente.