คอร์ส
Snowflake เบื้องต้น
- Basicระดับทักษะ
- 4.7+
- 5,551 รีวิว
Snowflake คือแพลตฟอร์มคลังข้อมูลชั้นนำ เรียนรู้วิธีใช้ Snowsight ซึ่งเป็นอินเทอร์เฟซ SQL ที่ใช้งานง่ายสำหรับเข้าถึงและสำรวจข้อมูล
คลังข้อมูล
ดูวิดีโอสั้นๆ ที่นำโดยผู้สอนผู้เชี่ยวชาญ แล้วฝึกฝนสิ่งที่คุณเรียนรู้ด้วยแบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบในเบราว์เซอร์ของคุณ
หรือ
คอร์ส
Snowflake คือแพลตฟอร์มคลังข้อมูลชั้นนำ เรียนรู้วิธีใช้ Snowsight ซึ่งเป็นอินเทอร์เฟซ SQL ที่ใช้งานง่ายสำหรับเข้าถึงและสำรวจข้อมูล
คลังข้อมูล
คอร์ส
คอร์สนี้จะพาคุณจากสถาปัตยกรรมพื้นฐานของ Snowflake ไปสู่การเชี่ยวชาญเทคนิค SnowSQL ขั้นสูง
วิศวกรรมข้อมูล
คอร์ส
ก้าวเข้าสู่โลกของ data modeling อันมีชีวิตชีวากับ Snowflake!
วิศวกรรมข้อมูล
คอร์ส
Get hands-on with Snowflake: query data, manage storage, control costs, and build with Cortex AI and Streamlit.
วิศวกรรมข้อมูล
คอร์ส
เชี่ยวชาญสถาปัตยกรรมสามชั้นของ Snowflake และสร้างกรอบความคิดที่คุณต้องใช้เพื่อทำงานกับ Snowflake ได้อย่างมีประสิทธิภาพ
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
Build autonomous Cortex Agents in Snowflake that query structured and unstructured data, then deploy and monitor them.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
เชี่ยวชาญเทคนิคการจัดการและวิเคราะห์ข้อมูล เช่น CASE statements, subqueries และ CTEs ใน Snowflake
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
เรียนรู้การรักษาความปลอดภัย กำกับดูแล และจัดการ Snowflake ในระดับองค์กร เรียนรู้ RBAC, data masking, cost monitoring, Time Travel และการแชร์ข้อมูลอย่างปลอดภัย
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
โหลด ทำงานอัตโนมัติ และเพิ่มประสิทธิภาพ data pipelines ใน Snowflake ด้วย COPY INTO, Snowpipe, streams, tasks, dynamic tables และเครื่องมือประสิทธิภาพการ query
วิศวกรรมข้อมูล
คอร์ส
Build end-to-end data pipelines in Snowflake: ingest, transform with SQL and Snowpark, deliver, and orchestrate.
วิศวกรรมข้อมูล
คอร์ส
เชี่ยวชาญ Snowflake data types และ functions เพื่อจัดการข้อความ ตัวเลข วันที่ พร้อมสร้าง custom functions และ pivot tables
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
Explore data, explain code, and ship pipelines and Streamlit apps faster with Snowflake CoCo, the AI coding agent built into Snowsight.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
เรียนรู้การสร้างแอปพลิเคชัน AI ด้วยฟังก์ชัน LLM ในตัวของ Snowflake Cortex สำหรับการวิเคราะห์ข้อความ การสร้างเนื้อหา และเวิร์กโฟลว์หลายขั้นตอน
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Build production-ready Apache Iceberg lakehouses: model, migrate, and maintain tables at scale.
วิศวกรรมข้อมูล
คอร์ส
Build conversational AI apps that answer questions from your data with Cortex Search and Cortex Analyst on Snowflake.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Build reliable Snowflake pipelines with DevOps and observability: Git, CI/CD, and Snowflake Trail monitoring.
วิศวกรรมข้อมูล
คอร์ส
เรียนรู้ Snowflake window functions เพื่อแก้โจทย์ข้อมูลซับซ้อนด้วย rankings, partitions และ rolling calculations.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
Build generative AI apps on Snowflake with Cortex LLM functions, prompt engineering, and fine-tuning.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Set up Snowflake CoCo Desktop, the AI IDE connected to your data, then guide it with rules, test web apps in its Agentic Browser, and automate prompts.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Make Snowflakes AI coding agent follow your teams standards with AGENTS.md, custom Skills, Plugins, and CI/CD reviews.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Put Snowflake CoCo to work in your terminal: explore data, run AI functions over text, and build scripts and pipelines while you stay in control.
ปัญญาประดิษฐ์
data science เป็นสาขาความเชี่ยวชาญที่มุ่งเน้นการรับข้อมูลจากข้อมูล โดยใช้ทักษะการเขียนโปรแกรม วิธีการทางวิทยาศาสตร์ อัลกอริทึม และอื่น ๆ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อสร้างข้อมูลเชิงลึกที่นำไปใช้ได้จริง
คุณจะต้องเรียนรู้ภาษาโปรแกรมเช่น Python หรือ R และฝึกฝนหลักการของคณิตศาสตร์และสถิติ ความรู้เกี่ยวกับวิธีการวิเคราะห์ข้อมูลและเครื่องมือ data science ก็จำเป็นเช่นกัน มีหลายวิธีในการเรียน data science นอกจากการศึกษาแบบเป็นทางการ เช่น ปริญญาหรือการเรียนในมหาวิทยาลัย ยังมีแหล่งข้อมูลอื่น ๆ อีกมากมายที่ช่วยให้คุณเรียนในจังหวะของตัวเอง ทั้งคอร์สออนไลน์ บทช่วยสอน หนังสือ วิดีโอ และอื่น ๆ
นอกจากความรู้ด้านคณิตศาสตร์และสถิติแล้ว นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลยังต้องมีทักษะการเขียนโปรแกรมในภาษาเช่น Python, R และ SQL วิทยาศาสตร์ข้อมูลยังต้องการความสามารถในการทำงานกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ความรู้ด้าน data visualization การจัดการข้อมูล และการจัดการฐานข้อมูล ทักษะด้าน machine learning และ deep learning ก็อาจเป็นประโยชน์เช่นกัน
ในแง่วิชาชีพ เกือบทุกอุตสาหกรรมสามารถใช้ data science ได้ในระดับหนึ่ง องค์กรด้านสุขภาพใช้ data science เพื่อตรวจจับและรักษาโรค ในขณะที่บริษัทการเงินใช้เพื่อตรวจจับและป้องกันการฉ้อโกง ทุกประเภทอุตสาหกรรมใช้ data science สำหรับการตลาด เช่น การสร้างระบบแนะนำและการวิเคราะห์การสูญเสียลูกค้า
ใช่ วิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นหนึ่งในภาคส่วนที่เติบโตเร็วที่สุดทั้งในสหรัฐอเมริกาและทั่วโลก และยังเป็นหนึ่งในอาชีพที่มีรายได้สูงที่สุดอีกด้วย จากข้อมูลของ Payscale นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่มีประสบการณ์มีรายได้เฉลี่ย $97,609 และได้รับคะแนนความพึงพอใจสี่ดาวจากห้าดาวในสหรัฐอเมริกา
มีสิ่งสองสามอย่างที่ต้องพิจารณา ประการแรก ปริญญาด้าน data science อาจมีการแข่งขันสูงในการเข้าเรียน มักต้องการเกรดที่ดีอย่างสม่ำเสมอ ในทำนองเดียวกัน ทักษะหลายอย่างที่จำเป็นสำหรับ data science ต้องการการศึกษาและความอดทนมาก อาจใช้เวลาหลายเดือนเพื่อฝึกฝนพื้นฐานที่จำเป็นทั้งหมด รวมถึงประสบการณ์ปฏิบัติจริงมากมายเพื่อให้ได้ตำแหน่งระดับเริ่มต้น
ใช่ คุณจะต้องมีประสบการณ์เขียนโค้ดในภาษาต่างๆ เช่น Python, R, SQL, Java และ C/C++ อย่างไรก็ตาม เนื่องจาก Python มีไวยากรณ์ที่ค่อนข้างเรียบง่าย จึงมักเป็นตัวเลือกแรกสำหรับผู้เริ่มต้น
สำหรับผู้ที่ไม่มีประสบการณ์การเขียนโค้ดและ/หรือพื้นฐานคณิตศาสตร์มาก่อน โดยทั่วไปอาจต้องใช้เวลาศึกษาอย่างเข้มข้น 7 ถึง 12 เดือนเพื่อให้ถึงระดับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลมือใหม่ อย่างไรก็ตาม สิ่งสำคัญที่ต้องจำไว้คือการเรียนรู้เพียงแค่ทฤษฎีของวิทยาศาสตร์ข้อมูลอาจยังไม่เพียงพอที่จะทำให้คุณเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่แท้จริง
เมื่อเชี่ยวชาญพื้นฐานด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลแล้ว คุณสามารถเจาะลึกในสาขาที่หลากหลาย ไม่ว่าจะเป็น machine learning, ปัญญาประดิษฐ์, การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่, business analytics, data mining และอื่นๆ อีกมากมาย
เรียนรู้ได้ทุกที่ด้วยคอร์สบนมือถือและโจทย์เขียนโค้ด 5 นาทีประจำวัน