Ana içeriğe atla

Giriş Snowflake

Kurs

Snowflake'te Veri Pipeline'larını Otomatikleştirme

TemelBeceri Seviyesi

Güncel 05.2026

Kursa Ücretsiz Başlayın

SnowflakeData Engineering

3 sa

15 video

48 Egzersiz

3,350 XP

Başarı Belgesi

Ücretsiz Hesabınızı Oluşturun

veya

Devam ederek Kullanım Şartlarımızı, Gizlilik Politikamızı ve verilerinizin ABD’de saklandığını kabul etmiş olursunuz.

Binlerce şirketten öğrencinin sevgisini kazandı

Training a Team?

Try for Business

Kurs Açıklaması

Snowflake'ta güvenilir, otomatik işlem hattı oluşturmak için araçları ve teknikleri ustalıkla öğrenin. Verileri büyük ölçekte nasıl alacağınızı öğrenerek başlayacaksınız — aşamaları ve dosya biçimlerini yapılandırarak, COPY INTO ile veri yükleyerek ve farklı gecikme ve hacim gereksinimleri için toplu yükleme, Snowpipe ve Snowpipe Streaming arasında seçim yaparak. Buradan itibaren, satır düzeyindeki değişiklikleri stream’lerle yakalama, çok adımlı iş akışlarını görev DAG’leriyle zincirleme ve dinamik tablolarla bildirimsel, otomatik yenilenen işlem hatları oluşturma becerileri kazanacaksınız. Ayrıca, çoklu motor ve bulut yerel senaryolar için harici ve Iceberg tablolarını ne zaman kullanmanız gerektiğini de öğreneceksiniz. Kursun ikinci yarısı, sorgulama ve dönüştürme becerilerinizi geliştirir — VARIANT sütunlarından yarı yapılandırılmış JSON’u çıkarıp iç içe yapısını açmayı, gelişmiş analizler için gruplama uzantılarını ve pencere fonksiyonlarını uygulamayı ve yeniden kullanılabilir mantığı UDF’ler ve saklı yordamlar içinde kapsüllemeyi öğrenirsiniz. Son olarak, sorgu performansını ele alacaksınız: darboğazları belirlemek için Snowflake’in Query Profile’ını okumayı, doğru optimizasyon aracını — Search Optimization, Query Acceleration Service, clustering keys veya materialized views — seçmeyi ve performansı sessizce düşüren yaygın anti-pattern’lerden kaçınan cache-friendly SQL yazmayı öğreneceksiniz.

Önkoşullar

Bu kurs için herhangi bir önkoşul yoktur

1

Data Loading, Ingestion, and Connectivity

Master Snowflake's data ingestion pipeline — from staging files through COPY INTO, Snowpipe, and Snowpipe Streaming — and connect Snowflake to the broader data ecosystem through connectors, drivers, and export tools.

Stages, File Formats, and COPY INTO

Classifying Stage Types

COPY INTO Error Handling

Snowpipe and Snowpipe Streaming

Choosing the Right Ingestion Mechanism

Ingestion Method Characteristics

Data Unloading and Connectivity

Unloading Data to Cloud Storage

Connectivity Mechanisms

Bölümü Başlat

2

Pipeline Orchestration and Data Objects

Build robust data pipelines using Snowflake-native orchestration — streams for change capture, tasks for scheduling, dynamic tables for declarative transformation, and external and Iceberg tables for open-format storage.

Streams and Change Data Capture

Querying a Stream

Choosing the Right Stream Type

Tasks and DAG Orchestration

Task Scheduling and Dependencies

Warehouse-Based vs Serverless Tasks

Dynamic Tables

Dynamic Table TARGET_LAG and Refresh

Choosing Your Orchestration Mechanism

Designing an End-to-End Pipeline

External and Iceberg Tables

When to Use External Tables

Table Types by Storage and Engine

Bölümü Başlat

3

Querying and Transforming Data

Query semi-structured JSON with dot notation and FLATTEN, aggregate data with GROUPING SETS, ROLLUP, and CUBE, compute window functions, and encapsulate reusable logic in UDFs and stored procedures.

Semi-Structured Data Querying

Extracting Nested Fields

Unnesting JSON Arrays

Intermediate Aggregate Functions

Writing a ROLLUP Query

Choosing the Right Grouping Extension

Window Functions

Ranking Records with ROW_NUMBER

RANK vs DENSE_RANK

Period-over-Period Change with LAG

Running totals with SUM

User-Defined Functions and Stored Procedures

Creating and Calling a SQL UDF

UDF vs Stored Procedure

Bölümü Başlat

4

Query Performance and Optimization

Profile queries in Snowsight, identify bottlenecks with QUERY_HISTORY, apply Search Optimization, Query Acceleration Service, Automatic Clustering, and Materialized Views, and write SQL that benefits from Snowflake's three caching layers.

Query Profile, History, and Insights

Navigating Query Profile

Identifying queries with QUERY_HISTORY

Investigating slow queries

Optimization Methods

Matching Optimization Tools to Query Patterns

Choosing Between Optimization Tools

What Method Works Best

How Caching Works in Snowflake

Identifying the Caching Layer

SQL Patterns: Cache vs Pruning

Congratulations!

Bölümü Başlat

Snowflake'te Veri Pipeline'larını Otomatikleştirme

Kurs
Tamamlandı

Başarı Belgesi Kazanın

Bu kimlik bilgisini LinkedIn profilinize, özgeçmişinize veya CV'nize ekleyin
Sosyal medyada ve performans incelemenizde paylaşınŞimdi Kaydolun

Bugün 19 milyondan fazla öğrenciye katılın ve Snowflake'te Veri Pipeline'larını Otomatikleştirme eğitimine başlayın!

Ücretsiz Hesabınızı Oluşturun

veya

Devam ederek Kullanım Şartlarımızı, Gizlilik Politikamızı ve verilerinizin ABD’de saklandığını kabul etmiş olursunuz.

DataCamp for Mobile ile veri becerilerinizi geliştirin

Mobil kurslarımız ve günde 5 dakikalık kodlama görevlerimizle hareket halindeyken ilerleme kaydedin.