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Curso

Introdução à Modelagem de Dados no Snowflake

Intermediário4 h

Com o Snowflake, você entra no mundo dinâmico da modelagem de dados!

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Descrição do curso

Entre no mundo dinâmico da modelagem de dados com o Snowflake! Comece descobrindo os principais conceitos de modelagem de dados, nos quais você transformará uma selva de dados em jardins bem organizados e perspicazes. Você aprenderá e aplicará a teoria, testemunhando a transformação mágica de dados brutos em insights acionáveis.

Você se envolverá com os princípios fundamentais da modelagem de dados, mergulhando em experiências práticas e em como implementá-las no Snowflake. Este curso explora várias técnicas de modelagem para configurar o data warehouse em nuvem mais eficiente. Relacionamento entre entidades, modelagem dimensional, cofre de dados e outros farão parte da experiência de aprendizado enquanto você desvenda os segredos da normalização de dados. Cada lição é um passo a mais para você dominar a arte de transformar informações brutas em dados bem organizados, fáceis de navegar e perspicazes.

O Snowflake é uma ferramenta poderosa que você usará para otimizar a recuperação e a análise de dados. À medida que você avança, a arquitetura do Snowflake se desdobra, revelando sua capacidade de processamento massivamente paralelo e a otimização das exibições de dados. Não se trata apenas de aprender; trata-se de se tornar um ativo estratégico com a confiança e as habilidades para tomar decisões orientadas por dados.

Ao final dessa jornada, a modelagem de dados não será apenas uma habilidade - será uma forma de arte que você dominará. Sua aventura de modelagem de dados está à sua espera!

Pré-requisitos

Programa de estudos

Descrição do curso

1

Fundamentos de Modelagem de Dados

Embarque em uma exploração fundamental da modelagem de dados com o Snowflake e descubra a arte de organizar dados com eficiência. Comece pelos conceitos básicos de modelagem de dados, entenda sua importância em um mundo orientado por dados e aprenda a representar e armazenar informações de forma eficaz. Ao visualizar a organização de dados em grande escala, você vai perceber como um modelo bem estruturado simplifica consultas e análises.
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2

Relacionamentos e Normalização de Dados

Desvende os segredos de uma organização e gestão de dados eficazes, com foco no papel crucial das chaves em relacionamentos e nos princípios fundamentais da normalização de dados no Snowflake. Aprofunde-se nos aspectos básicos de dados relacionais, destacando a importância de chaves primárias e estrangeiras para estruturar e conectar entidades. Embarque em uma jornada pelo processo de normalização: começando pela 1FN para eliminar dados duplicados, avançando para a 2FN para tratar dependências parciais e culminando na 3FN para remover dependências transitivas.
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3

Técnicas de Modelagem de Dados para Data Warehouse

Aprofunde-se nas estratégias de data warehousing com o Snowflake, explorando três abordagens essenciais de modelagem de dados: Modelo Entidade–Relacionamento, Modelagem Dimensional e Data Vault. Comece mapeando relacionamentos complexos em um sistema universitário usando o modelo Entidade–Relacionamento, ideal para visualizar interações entre dados. Em seguida, migre para a Modelagem Dimensional para simplificar a análise por meio de tabelas fato e dimensão, perfeita para relatórios com insights. Depois, explore a modelagem Data Vault, um framework robusto que se destaca no rastreamento histórico e na flexibilidade.
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4

Componentes do Snowflake

Desbloqueie o potencial da arquitetura do Snowflake para otimizar o desempenho de consultas, aumentando a velocidade e a eficiência dos seus modelos de dados. Explore as vantagens do armazenamento colunar, do processamento massivamente paralelo (MPP) e das micro-partições no Snowflake, comparando com bancos de dados tradicionais para entender por que o Snowflake entrega desempenho superior. Aprofunde-se nos objetos de dados do Snowflake — warehouses virtuais, tabelas, views e mais — para organizar seus dados com inteligência. Domine técnicas como otimização de consultas, uso de subconsultas e Common Table Expressions (CTEs) para agilizar o processamento.
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S

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